분석전문가가 말하는 빅데이터

1장. 빅데이터

01 전문가가 바라본 빅데이터1: 외부 데이터 / 김승범
빅데이터 : 데이터의 양적 증가의 3가지 측면
외부 데이터의 의미
외부 데이터의 종류
02 전문가가 바라본 빅데이터2: 빅데이터, 분석 & 통계 영역 / 최연임
우리 생활에 침투한 빅데이터
빅데이터 분석법이 따로 있나?
03 분석의 꽃 지수 INDEX / 김균표
무엇으로 판단해야 할까?
빅데이터 분석도 지수index가 답이다
지수index 를 쓰면 이렇게 좋을 수가
지수index로 문제를 정확하게 진단하고 해결의 실마리를 풀다

2장. 데이터 클린징

04 Data Cleansing 1: 우리의 데이터에 대하여 / 박혜진
그대들의 이야기
어긋난 믿음 vs 현실
추적자
하모니harmony
아름다운 끝맺음
05 Data Cleansing 2: 효율적인 데이터 클린징 / 최연임
분석에서 중요한 것 세 가지
중요한 일에 더 많은 시간을 사용하라
06 Cleansing에서 발견한 이상점 그리고 두드러짐 / 김균표
거짓말 같은 구멍가게의 빼빼로
제발 DB만들 때 분석가도 꼭 참여시켜 주세요
두드러진 것에 집중하라

3장. 프로젝트

07 분석 프로젝트에 대하여 / 김승범
분석의 적시성과 유연성이 왜 중요한가
08 전략의 부재 / 박혜진
프로젝트의 명확한 목적 부재, 적절한 팀 및 담당자 선정
명확한 주제 선정
일정 관리 & 담당 관련자들 사이의 소통(커뮤니케이션)
프로젝트 담당자의 무관심
프로젝트 담당자의 열정
09 분석에서의 시간 / 김균표
우리 매출의 골든타임Golden Time은 언제?
오랜 시간이 경과된 분석자료를 재해석해 보자
시간대별 매장방문 고객을 눈여겨보라
분석에서의 시간을 대하는 태도
진화된 통찰력Insight을 위해선 시간적 흐름으로 분석하라

4장. 변화 관리

10 빅데이터 분석가의 채용 : 어떻게? 그리고 누구? / 김승범
채용 방식의 이슈
분석전문가는 어떤 역량을 갖추어야 하는가
11 빅데이터를 바라보는 시선 / 최연임
빅데이터 이전과 이후
빅데이터의 힘
‘데이터 사이언티스트’는 어디에 있는가
12 분석조직(BICC)의 구성 / 김승범 13 보고서가 나오기까지 / 김균표
분석 목적과 취지를 생각하자199
분석을 통한 여러 의사결정들과 분석 보고의 나침반
좋은 보고를 위한 창의성 향상 방법 : 페르소나 분석 방법, 분석 매트릭스metrics 활용
CEO는 귀가 간지러운 보고서를 주의하라
다음 프로젝트 분석은 이렇게 업그레이드하자