빅데이터를 지배하는 통계의 힘 : 데이터활용 편

| 감수자의 글
| 머리말_통계분석보다 리서치 디자인이 먼저다
| 이 책의 구성

1장 경영전략을 위한 통계
01 데이터로 전략을 이끌어라
02 경영전략 이론 배경1 - 포터의 SCP 이론
03 경영전략 이론 배경2 - 전략 적합성
04 경영전략을 위한 분석 순서1 - 분석 대상 설정
05 경영전략을 위한 분석 순서2 - 변수 아이디어 내기
06 경영전략을 위한 분석 순서3 - 데이터 수집
07 경영전략을 위한 분석 순서4 - 분석과 해석
1장 정리
통계 보충 칼럼1 - 분산성분 분석 또는 혼합효과 모델

2장 인적자원관리를 위한 통계
01 우수한 사람은 채용하고 있는가
02 일반지능과 상황적합이론
03 인사관리를 위한 분석 순서1 - 분석 대상 설정
04 인사관리를 위한 분석 순서2 - 변수 아이디어 내기
05 인사관리를 위한 분석 순서3 - 데이터 수집
06 인사관리를 위한 분석 순서4 - 데이터 분석
07 인사관리를 위한 분석 순서5 - 분석 결과 해석
2장 정리
통계 보충 칼럼2 - 중단과 절단

3장 마케팅을 위한 통계
01 마케팅전략과 고객 중심주의
02 현대 마케팅의 기초 지식
03 마케팅을 위한 분석 순서1 - ‘누구에게 팔지’를 위한 데이터 준비
04 마케팅을 위한 분석 순서2 - ‘누구에게 팔지’를 위한 분석
05 마케팅을 위한 분석 순서3 - ‘무엇을 팔지’를 위한 데이터 준비
06 마케팅을 위한 분석 순서4 - 통합행동 이론을 이용한 질적조사
07 마케팅을 위한 분석 순서5 - ‘무엇을 팔지’를 위한 데이터 분석과 해석
08 마케팅을 위한 분석 순서6 - ‘네 가지 P’를 위한 분석
3장 정리
통계 보충 칼럼3 - 의사결정나무분석과 랜덤 포레스트

4장 실무 개선을 위한 통계
01 데밍의 새로운 매니지먼트
02 부분최적에서 전체최적으로
03 가치사슬과 부서별 아웃컴, 해석단위
04 업무 데이터에서 분석을 위한 데이터로
05 데이터의 품질 향상과 가공 시 주의점
06 통찰을 위한 분석과 예측을 위한 분석
07 자기회귀 모델과 교차타당도
4장 정리
통계 보충 칼럼4 - 집단지성을 활용한 예측방법

| 감사의 말
| 참고문헌

데이터로 전략을 이끌어라_pp. 31~32
경험과 감과 센스가 넘치는 뛰어난 컨설턴트라면 정성적인 분석과 매트릭스만 갖고도 ‘좋은 전략’을 제시해줄 것이다. 하지만 평범한 사람들인 우리는 그런 대담한 행동은 할 수 없다. 게다가 아무리 직함이 훌륭해도 처음 만난 컨설턴트가 이런 센스를 가진 뛰어난 인물인지, 아니면 이력서만 그럴 듯한 사기꾼인지 판단하기는 대단히 어렵다. 그렇다면 어떻게 해야 할까? 내가 제안하는 답은 단순하다. 경영전략에 관한 선조들의 이론을 이해하고, 선행연구의 에비던스를 파악한 다음, 데이터를 확실하게 통계 분석한다. 그렇게 하면 어떤 전략이 수익으로 이어지는지에 대해 가끔은 평범한 우리도 뛰어난 컨설턴트라도 놓칠 법한 발견을 할 수 있다.

우수한 사람을 채용하고 있는가_pp. 110~111
구글은 직원에게 ‘우수한 지인’을 소개하게 하며, 소개받은 인재를 과학적인 과정을 통해 골라 뽑는다. 면접을 해야 하는가, 횟수는 몇 번 하면 충분한가, 어떤 업무를 담당하는 사람에게 어떤 질문을 해야만 하는가, 사원 중 누가 면접자로서 ‘안목이 있는가’ 등의 부분까지 확실하게 관리되어 있다. 구글의 채용 과정이 과학적인 것은 단순히 실무 테스트나 독자적인 인지능력 테스트, 텍스트 마이닝을 하기 때문이 아니다. 그 배후에는 과학적인 에비던스가 있으며, 실제 데이터를 토대로 ‘어떻게 하면 좀 더 우수한 인재를 적은 수고로 채용할 수 있는가’라는 시행착오를 언제나 반복하고 있기 때문이다. 그 결과 얻어진 우수한 인재가 구글을 크게 성장시키는 새로운 서비스를 만들어내고, 기존 서비스에서 검색의 정밀도나 처리속도 등을 높이는 커다란 품질 향상을 이루어내고 있다.