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| 090 | ▼a 658.403 ▼b 2023 | |
| 100 | 1 | ▼a 김철수, ▼d 1974- ▼0 AUTH(211009)115881 |
| 245 | 1 0 | ▼a 데이터로 말해요! 데이터 중심의 사고ㆍ기획ㆍ보고의 기술 / ▼d 김철수 지음 |
| 260 | ▼a 파주 : ▼b 위키북스, ▼c 2023 | |
| 300 | ▼a 220 p. : ▼b 천연색삽화, 도표 ; ▼c 22 cm | |
| 500 | ▼a 근거와 논리로 상사를 설득하고 싶은 직장인을 위한 데이터 리터러시와 커뮤니케이션 실전 | |
| 945 | ▼a ITMT |
Holdings Information
| No. | Location | Call Number | Accession No. | Availability | Due Date | Make a Reservation | Service |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| No. 1 | Location Main Library/Monographs(4F)/ | Call Number 658.403 2023 | Accession No. 111875006 | Availability In loan | Due Date 2023-04-17 | Make a Reservation Available for Reserve | Service |
Contents information
Book Introduction
데이터 중심의 사고ㆍ기획ㆍ보고의 기술을 담았다. 데이터와 비즈니스의 관계를 이해하고, 데이터로 사고하고, 데이터로 기획하고, 데이터로 보고하는 원리와 방법을 먼저 배워야 한다.
데이터로 보고했는데 이런 말을 듣는다면 당장 이 책을 읽으십시오!
"이게 무슨 기획입니까? 그냥 데이터 정리한 것 말고는 없잖아요?"
"이건 그냥 다 아는 사실 아닙니까? 이걸 굳이 데이터로 왜?"
"복잡한 차트와 전문 용어만 잔뜩 나열하면 제가 어떻게 압니까?"
"그래서, 제가 뭘 해야 합니까? 뭘 결정해야 하는 거죠?
데이터로 사고하지 못하는데 어찌 데이터를 찾고 사실을 도출하고 판단하고 주장할 수 있겠습니까?
데이터로 기획하지 못하는데 어찌 데이터를 분석해서 비즈니스에 활용할 수 있겠습니까?
데이터로 보고하지 못하는데 어찌 데이터로 의사결정을 하게 만들 수 있겠습니까?
데이터와 비즈니스의 관계를 이해하고, 데이터로 사고하고, 데이터로 기획하고, 데이터로 보고하는 원리와 방법을 먼저 배워야 합니다.
Information Provided By: :
Author Introduction
김철수(지은이)
2000년에 한양대 국문과를 졸업하고 2004년에 자연어 처리 벤처기업의 기획팀장을 맡아서 인공지능 대화 서비스를 기획했다. AI 기술과 챗봇 서비스가 사람의 글쓰기에 혁명을 가져다 줄 것이라 믿고 계속 연구하고 서비스를 기획해왔다. 지금은 디지털역량연구소를 운영하면서 디지털 시대에 보통 직장인에게 필요한 역량을 연구한다. 삼성전자, 현대자동차 등 국내 주요 기업에 디지털 트랜스포메이션, 데이터 리터러시, 업무 자동화, 지시보고 리더십, 보고서 작성과 검토, 테크니컬 라이팅 등을 주제로 강의하고 코칭하며 업무 생산성 향상을 돕고 있다. 저서로 <데이터로 말해요! 데이터 중심의 사고 기획 보고의 기술> <개발자의 글쓰기> <팀장을 위한 보고서 검토 기술> <감으로만 일하던 김 팀장은 어떻게 데이터 좀 아는 팀장이 되었나> <챗GPT와 글쓰기> 등이 있다. - 저자 홈페이지: www.HowDigitalHrd.com
Table of Contents
▣ 1부: 비즈니스와 데이터 1. 디지털과 산업의 변화 ___세계 시가 총액 톱10 기업의 변화 ___디지털의 3요소 ___디지털의 근간은 데이터 2. 비즈니스와 데이터의 관계 ___비즈니스의 시작은 문제 ___전략, 방안, 과제, 업무 ___비즈니스 논리와 데이터 3. 데이터 미신과 현실 ___데이터 과학자가 될 수 있다는 미신 ___과학과 기술, 부와 지식 4. 통계, 인공지능, 빅데이터, 의사결정 ___통계와 인공지능/빅데이터 분석의 차이 ___인공지능/빅데이터 기반 보고와 의사결정 ▣ 2부: 데이터로 사고하라 5. 비즈니스 데이터 사고 ___자료, 사실, 판단, 주장의 논리 ___확산과 수렴의 사고 6. 자료: 알맞은 자료 선정 ___자료를 찾기 전에 목적부터 ___성과 평가와 인과관계 7. 사실: 쓸모 있는 사실 선정 ___쓸데없는 차트, 쓸모 있는 차트 ___쓸모 있는 사실과 쓸데없는 사실의 차이 ___사실이냐, 진실이냐, 이것이 문제 ___진실의 반대는 무지와 무시 8. 판단: 올바른 판단 선정 ___판단의 종류 3가지 ___가치판단과 비교 ___상황판단과 시나리오 플래닝 ___검은 백조와 회색 코뿔소 9. 주장: 최선의 주장 선정 ___왜 금도끼를 상으로 줘야 하지? ___데이터 조작으로 주장하기 ___데이터 조작을 막는 방법 ▣ 3부: 데이터로 기획하라 10. 데이터 분류와 구분 ___분류마다 다른 결론 ___전략을 만드는 분류와 구분 ___누락과 중복 11. 시계열 차트 패턴으로 기획하기 ___다양한 차트 패턴 ___일반적인 패턴 찾아 기획하기 ___이상 패턴 찾아 기획하기 12. 분산 차트로 프레임워크 만들기 ___분산 차트 패턴 찾기 ___패턴이 없는 분산 차트 분석 ___2by2 매트릭스로 기획하기 13. 스몰 데이터와 로그 데이터 분석하기 ___보고서 버전 스몰 데이터 분석 ___로그 데이터와 프로세스 마이닝 14. A/B 테스트로 기획하기 ___버락 오바마의 대선 홈페이지 시안 결정 ___일상에 들어온 A/B 테스트 15 데이터로 5Whys 사용하기 ___근본 원인을 찾는 5Whys 기법 ___원인과 이유 ___데이터로 5Whys 사용하기 ▣ 4부: 데이터로 보고하라 16. 표로 보고하기 ___데이터 표현 형식 ___비교와 대조 ___행렬 순서 17. 글로 보고하기 ___데이터를 요약해서 쓰기 ___비슷해 보이지만 다른 용어 ___통찰과 시사 쓰기 18. 차트로 보고하기 ___차트를 쓰는 이유 ___차트 강조와 왜곡 ___차트 조작 19. 웹으로 보고하기 ___차트 레이스 만들기 ___D3(Data-Driven Documents) 20. 대시보드로 보고하기 ___데이터로 만드는 목표와 지표 ___의사결정을 돕는 대시보드 21. 데이터 수집 보고 자동화하기 ___로봇처럼 데이터를 자동 수집하는 RPA ___파워 오토메이트로 네이버 뉴스 수집 자동화하기 22. 데이터 품질 관리 ___데이터 유효성 관리 ___데이터 활용성 관리
