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책 정보
· 분류 : 국내도서 > 경제경영 > 기업 경영 > 경영전략/혁신
· ISBN : 9791157845224
· 쪽수 : 336쪽
· 출판일 : 2021-08-16
책 소개
목차
프롤로그 | 비전문가를 위한 데이터 분석 입문서
1부. [기본] 김 팀장, 데이터 분석으로 첫 보고 하다
1장. 김 팀장, 예측이 아니라 추론을 해야죠! _ 예측과 추론
2장. 데이터 분석 결과에서 대체 뭘 보라는 겁니까? _ 선형 회귀
3장. 분석 결과가 상식적으로 좀 안 맞는데요? _ 데이터 수집
4장. 분석을 하려면 다 해야지, 왜 하다 말아요? _ 분석력과 예측력
5장. 데이터를 마구 집어넣으면 안 된다고요? _ 변수와 상관관계
2부. [심화] 다른 부서의 데이터 문제를 해결하다
6장. [서초지점] 고객 재구매 여부가 마이너스로 나오는 게 말이 됩니까? _ 로지스틱 회귀
7장. [인사총무팀] 우수 직원의 특성을 분석해서 액션 플랜을 짜고 싶어요 _ 의사결정나무
8장. [해외영업본부] 아마존 MD가 지난번 히트 상품과 비슷한 상품을 추천해달랍니다 _ 그룹화와 거리 측정
9장. [비서실] 회장님이 방문하실 대표 매장 5곳을 선정해주세요 _ k-평균 군집분석
10장. [여수공장] 공장에 센서가 수천 개가 넘는데 어떻게 일일이 다 봅니까? _ 주성분 분석
11장. [회원관리팀] 멤버십 회원 데이터를 검토해서 시사점을 찾으라고요? _ 기술 통계
12장. [회원관리팀] 사장님께 매장별 회원 특성을 시각화해서 보고하라고요? _ 박스 그림
3부. [응용] 데이터로 비즈니스를 혁신하다
13장. 회사 온라인 쇼핑몰의 추천 화면을 바꿔서 매출을 높이다 _ 추천시스템
14장. 구매 정보를 분석하여 고객마다 추천 제품을 달리 보여주다 _ 협업 필터링
15장. 소통 데이터를 분석하여 임직원의 협업 문화를 혁신하다 _ 소셜 네트워크 분석
16장. 고객 동선을 분석하여 매장 레이아웃을 혁신하다 _ 프로세스 마이닝
17장. 배분 방식을 개선하여 대리점 재고 관리를 혁신하다 _ 최적화
4부. [Q&A] 팀장들의 궁금증을 풀어주다
18장. 데이터 과학자 연봉이 몇억이라는데 진짜예요?
19장. 데이터 분석가는 주식도 잘하겠죠?
20장. 데이터 분석가는 무슨 소프트웨어를 쓰나요?
21장. 설문을 잘하려면 문항을 어떻게 만들어야 하나요?
22장. 데이터 분석하려면 인공지능을 알아야 해요?
23장. 인공지능이 괜찮은 신입사원을 채용해주나요?
에필로그 | 그룹 데이터 혁신 담당 임원으로 승진하다
리뷰
책속에서
이 책에는 ABC전자에 근무하는 김 팀장과 이를 돕는 황보 교수가 등장합니다. 우리는 독자가 데이터 분석을 더 쉽게 이해할 수 있도록 현업에서 실제로 생기는 문제를 해결하는 방식으로 책을 썼습니다. 어떤 일은 우리가 실제로 겪은 것이고, 어떤 일은 주변에서 보거나 들었던 것입니다. 이 책을 읽는 동안 독자는 김 팀장이 바로 자기 자신이거나, 직장 선배이거나 후배, 또는 미래의 나 자신이 될 것임을 깨달으실 겁니다.
- ‘프롤로그’ 중에서
“보통은 과거에 우리 제품을 많이 산 사람을 VIP 고객으로 정하는데요. 데이터를 분석하면 앞으로 많이 살 사람, 즉 재구매율이 높은 사람을 VIP 고객으로 정할 수도 있겠어요. 이렇게 하면 매출을 훨씬 더 높일 수 있겠는데요?”
“맞습니다. 과거에 제품을 많이 산 고객에게는 감사를 전하고, 앞으로 많이 살 고객에게는 새로운 제품 정보를 주거나 재구매를 촉진하는 이벤트를 해야 합니다. 예를 들어 재구매율이 70% 이상인 고객은 영업사원이 직접 만나서 10만 원 정액 할인 쿠폰을 제공하고, 30% 미만 고객은 문자로 5% 정률 할인 쿠폰을 보낼 수 있겠죠.”
- 2부. ‘고객 재구매 여부가 마이너스로 나오는 게 말이 됩니까?’ 중에서
“인사총무팀에서 우수 영업사원의 특성을 분석해서 채용과 교육을 위한 액션 플랜을 짜고 싶어 해요. 그런데 선형 회귀로는 계획을 짜기 어렵다네요.”
“그럴 겁니다. 선형 회귀나 로지스틱 회귀는 여러 변수 간의 관계를 동시에 분석해주지만 액션 플랜을 수립하는 어떤 기준을 제시하지는 못해요. 이때는 의사결정나무라는 방법론을 사용하면 좋아요. 영업사원의 실적과 특징을 나타내는 데이터를 넣어서 의사결정나무로 분석하면 다음과 같은 결과가 나옵니다.”
- 2부. ‘우수 직원의 특성을 분석해서 액션 플랜을 짜고 싶어요’ 중에서
