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    비즈니스 활용 사례로 배우는 데이터 분석 R

    비즈니스 활용 사례로 배우는 데이터 분석 R 실무에서 바로 적용하는 8가지 데이터 분석 사례

    원제 : :ビジネス活用事例で学ぶ データサイエンス入門

    • 사카마키 류지, 사토 요헤이 저
    • 손정도 역
    • 한빛미디어
    • 2015년 11월 01일
    • 정가
      22,000원
    • 판매가
      19,800원 [10% 할인]
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    ISBN: 9788968482113 288쪽 153 x 223 (㎜)

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    출판사 리뷰

    출판사 서평
    데이터 분석의 개론, 기초, 응용을 한 권으로
    이 책의 독자는 데이터 분석가가 되고 싶은 사람, 데이터를 사업과 업무에 활용하고 싶은 기획자나 마케터, 혹은 데이터 분석과 관련된 업무를 신규로 시작하고 싶은 관리자이다. 현장에서 사용되는 데이터를 기반으로 데이터 분석을 설명하는 이 책은 총 3개 파트로 구성되어 있다. 왜 매상이 감소하고 있는가나 어떤 고객이 떠나고 있는가처럼 당장 급하고 관심있는 주제를 다루며, 데이터 분석의 기초를 설명하고, 결정트리 분석이나 기계학습 등을 활용해서 어떻게 데이터 분석을 응용할 수 있는가를 설명...
    데이터 분석의 개론, 기초, 응용을 한 권으로
    이 책의 독자는 데이터 분석가가 되고 싶은 사람, 데이터를 사업과 업무에 활용하고 싶은 기획자나 마케터, 혹은 데이터 분석과 관련된 업무를 신규로 시작하고 싶은 관리자이다. 현장에서 사용되는 데이터를 기반으로 데이터 분석을 설명하는 이 책은 총 3개 파트로 구성되어 있다. 왜 매상이 감소하고 있는가나 어떤 고객이 떠나고 있는가처럼 당장 급하고 관심있는 주제를 다루며, 데이터 분석의 기초를 설명하고, 결정트리 분석이나 기계학습 등을 활용해서 어떻게 데이터 분석을 응용할 수 있는가를 설명한다.
    출판사 리뷰
    데이터 전문가가 아닌 우리에게 정말 필요한 것은 데이터 분석이란 무엇인가, 데이터 과학이란 무엇인가를 이야기하는 이론서나 전문가나 쓰는 R 프로그래밍이 아니다. 이 책은 가볍게 개념과 이론을 살펴보고 나서 기업 분석가가 실제 데이터를 기반으로 당장 실무에서 데이터를 분석하고 활용하는 실용적인 방법을 알려준다.
    이 책의 내용
    - 왜 매상이 감소하는가?
    - 어떤 특성의 고객들이 떠나는가?
    - 어떤 배너광고의 반응이 더 좋은가?
    - 집객효과가 가장 큰 광고 조합은 무엇인가?
    - 과거 행동으로부터 현재 행동을 예측할 수 있는가?
    - 어떤 고객층을 타깃으로 정할 것인가?
    - 어떤 행동을 취한 고객들이 계속해서 이용하는가?
    - 더 즐거운 팀을 구성하는 방법

    저자 소개

    사카마키 류지, 사토 요헤이

    저자 사카마키 류지는
    주식회사 드리컴 데이터분석그룹 소속.
    특기는 인간이 환경에 남기는 행동로그 분석하기. 환경학 박사.
    前) 모 통신회사에서 마케팅리서치, 아이트래킹 분석 등을 거쳐 일본 내 전자상거래 사이트의 기술연구소에 역임했다. 現) 드리컴에서 소셜 게임과 각종 서비스의 로그 해석 업무. 데이터 분석을 통해 회사가 대박을 터뜨릴 수 있도록 열심히 노력 중이다.

    역자 소개

    손정도

    대학에서 컴퓨터공학을 전공한 후 일본으로 건너가 임베디드 소프트웨어 개발에 종사한다. 현재 일본 Fixstars에서 임베디드 소프트웨어 개발 및 소프트웨어 최적화 등의 업무를 담당하고 있다.

     

    목차

    목차
    CHAPTER 01 데이터 과학자라는 직업
    _1.1 데이터 과학자란?
    _1.2 데이터 과학자의 세 가지 타입
    _1.3 데이터 과학자의 현실
    CHAPTER 02 비즈니스에서의 데이터 분석 흐름
    _2.1 데이터 분석의 다섯 가지? 흐름
    _2.2 현실의 모습과 이상적인 모습
    _2.3 문제 발견
    _2.4 데이터 수집과 가공
    _2.5 데이터 분석
    _2.6 액션
    _2.7 정리
    _2.8 R 언어 기초
    CHAPTER 03 왜 매상이 감소하고 있는가?
    _3.1 현실의 모습과 이상적인 모습
    _3.2 문제 발견
    _3.3 데이터 수집과 가공
    _3.4 데이터 분석
    _3.5 액션
    _3.6 정리
    _3.7 R 언어 코드 상세설명
    CHAPTER 04 어떤 속성의 고객들이 떠나고 있는가?
    _4.1 현실의 모습과 이상적인 모습
    _4.2 문제 발견
    _4.3 데이터 수집과 가공
    _4.4 데이터 분석
    _4.5 액션
    _4.6 정리
    _4.7 R 언어 코드 상세설명
    CHAPTER 05 어느 쪽의 배너광고가 반응이 더 좋은가?
    _5.1 현실의 모습과 이상적인 모습
    _5.2 문제 발견
    _5.3 데이터 수집과 가공
    _5.4 데이터 분석
    _5.5 액션
    _5.6 정리
    _5.7 R 언어 코드 상세설명
    CHAPTER 06 사례 : 집객효과가 가장 큰 광고의 조합은 무엇인가?
    _6.1 현실의 모습과 이상적인 모습
    _6.2 문제 발견
    _6.3 데이터 수집과 가공
    _6.4 데이터 분석
    _6.5 액션
    _6.6 정리
    _6.7 R 언어 코드 상세설명
    CHAPTER 07 사례 : 과거의 행동으로부터 현재의 행동을 예측할 수 있는가?
    _7.1 스마트폰의 유저수를 늘리고 싶다
    _7.2 ID 이전 실패가 원인
    _7.3 정답을 포함한 데이터가 없을 때의 데이터 수집
    _7.4 모델 검증
    _7.5 액션
    _7.6 정리
    _7.7 R 언어 코드 상세설명
    CHAPTER 08 어떤 고객층을 타깃으로 정할 것인가?
    _8.1 어떤 유저들이 있는지 파악하고 싶다
    _8.2 행동패턴으로 유저층 분류하기
    _8.3 주성분을 설명변수로 사용하기
    _8.4 클러스터링 실행
    _8.5 액션
    _8.6 정리
    _8.7 R 언어 코드 상세설명
    CHAPTER 09 어떤 행동을 취한 고객들이 계속해서 이용하는가?
    _9.1 이용시작 직후의 탈퇴자를 줄이고 싶다
    _9.2 ‘재미’의 구조 이해하기
    _9.3 클러스터를 설명변수로 사용하기
    _9.4 결정트리분석 실행
    _9.5 액션
    _9.6 정리
    _9.7 R 언어 코드 상세설명
    CHAPTER 10 보다 즐거운 팀을 구성하기 위해서는?
    _10.1 팀플레이 즐거움의 최대화
    _10.2 데이터 분석을 통해 서비스에 부가가치 더하기
    _10.3 요일에 영향을 받지 않는 데이터 만들기
    _10.4 예측모델 구축
    _10.5 액션
    _10.6 정리
    _10.7 R 언어 코드 상세설명

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