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모두의 R 데이터 분석

누구나 쉽게 배우는 데이터 분석과 시각화 기초

김도연 | 길벗 | 2020년 09월 28일 리뷰 총점9.0 정보 더 보기/감추기
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편집/디자인
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품목정보

품목정보
출간일 2020년 09월 28일
쪽수, 무게, 크기 412쪽 | 183*235*24mm
ISBN13 9791165212964
ISBN10 116521296X

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책소개

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목차

상세 이미지

상세 이미지 1

저자 소개 (1명)

경영 정보를 전공하고 가전 회사 고객관리 CRM 시스템을 시작으로 빅데이터 솔루션을 운영하기 시작했으며, 글로벌 호텔에서 마케팅 팀 CRM 매니저로 근무했다. 현재 디지털 마케팅과 CRM 데이터 분석 부문에서 일하고 있다. 이론을 넘어서는 실용적 디지털 마케팅과 데이터 분석에 관심이 많고, 실무 경험을 바탕으로 ‘비전공자를 위한 SQL 및 디지털 마케팅’ 강의를 한다. 전작으로 『모두의 SQL』(길벗, 2018)... 경영 정보를 전공하고 가전 회사 고객관리 CRM 시스템을 시작으로 빅데이터 솔루션을 운영하기 시작했으며, 글로벌 호텔에서 마케팅 팀 CRM 매니저로 근무했다. 현재 디지털 마케팅과 CRM 데이터 분석 부문에서 일하고 있다. 이론을 넘어서는 실용적 디지털 마케팅과 데이터 분석에 관심이 많고, 실무 경험을 바탕으로 ‘비전공자를 위한 SQL 및 디지털 마케팅’ 강의를 한다. 전작으로 『모두의 SQL』(길벗, 2018)이 있다.

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책 속으로

--- 「지은이의 말」 중에서

출판사 리뷰

누구나 R로 데이터를 분석하고 활용할 수 있다!

1. 준비: 학습에 필요한 내용 준비하기

데이터 분석이 무엇인지 알아보고, 학습에 필요한 R과 RStudio를 준비합니다.

2. 기초: R 기초와 데이터 분석 과정 배우기
책 전체에서 데이터 분석 과정을 요리하는 과정에 빗대어 설명합니다. 먼저 R의 기본 문법과 조작 방법 등 데이터 분석을 위한 기본 사항들을 확인합니다. 그러고 나서 데이터 분석 과정에 맞춰 기본 연산자와 함수, dplyr 패키지를 이용한 데이터 처리 방법, ggplot2 패키지를 이용한 데이터 시각화 방법을 배우면서 실무 데이터 분석 과정의 감을 잡습니다.

3. 실무 프로젝트: 멤버십 기획 프로젝트 경험하기
지금까지 배운 내용들을 활용해 멤버십 기획 프로젝트를 진행합니다. 실제 업무 환경과 상황을 설정하고 실무 비즈니스 데이터를 사용해서 데이터 분석과 데이터 마이닝을 진행합니다. 이 프로젝트로 데이터 분석의 모든 과정을 경험할 수 있습니다.

추천평

‘데이터 분석 = 맛있는 요리하기’로 설명하는 저자의 기술 방식에 칭찬을 아끼고 싶지 않습니다. 전문적일수록 쉽게, 그리고 실용적으로 설명해야 하는 것은 모든 전문가의 의무라고 생각합니다. 그런 의미에서 이 책은 그 뜻을 충실히 구현했습니다. 특히 간단명료한 설명 방식과 매 장마다 등장하는 직관성 높은 예시들은 R을 좀 더 친숙하게 느끼게 합니다. 또 전체 구성이 데이터를 준비하고 분석하고 표현하는 데이터 분석 실무 흐름을 충실히 따르고 있으며, 마지막 실제 프로젝트 사례로 앞선 제반 내용을 한꺼번에 엮어서 이해할 수 있게 한 점이 눈에 띕니다. 이 책이 데이터 분석 하드 스킬(hard skill)을 접하려는 모든 이에게 멋진 입문서가 되길 바랍니다.
- 강양석(『데이터로 말하라』 저자, 띵킹파트너 대표, 전) 셀바스 AI 최고운영책임자)

R 데이터 분석에 대해 정말 알기 쉽게 설명합니다. 데이터를 다루는 과정을 요리에 비유하여 설명하는 구성과 디테일은 사랑하는 이의 손을 잡고 목적지로 안내하듯이 친절하고 섬세하며 흥미롭습니다. 모두가 데이터의 중요성을 인식하는 지금 시대에 데이터로 가치를 찾아내고자 하는 우리를 ‘시티즌 데이터 사이언티스트’로 이끌어 주는 훌륭한 안내서라고 생각합니다.
- 김성국(현대트랜시스 ICT추진 팀 책임매니저)

오랜 기간 데이터를 다룬 제 경험에 비춰 보면 처음 배울 때가 가장 힘듭니다. 특히 비전공자라면 데이터 분석과 마주했을 때 굉장히 어렵게 느껴지고 누군가 알려 주지 않으면 다가가기 힘듭니다. R을 사용하면서 많은 책을 읽었지만, 어려운 내용을 요리에 빗대어 이렇게 쉽게 풀어내는 책은 처음입니다. 데이터 수집, 전처리, 분석, 시각화까지 어려울 수 있는 일련의 과정들을 저자 경험을 살려 잘 풀어내고 있습니다. 어디서부터 데이터 분석을 시작해야 할지 모르는 이들에게 적극 추천합니다.
- 이두희(한컴아카데미)

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