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데이터 드리븐 디자인씽킹

데이터 드리븐 디자인씽킹

(데이터로 공감하고 똑똑하게 의사결정하는)

에이블런 (지은이)
위키북스
24,000원

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데이터 드리븐 디자인씽킹
eBook 미리보기

책 정보

· 제목 : 데이터 드리븐 디자인씽킹 (데이터로 공감하고 똑똑하게 의사결정하는)
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > PC/게임/디지털 카메라 > 초보자를 위한 컴퓨터 책
· ISBN : 9791158393793
· 쪽수 : 260쪽
· 출판일 : 2023-01-03

책 소개

데이터 분석(Data analytics)과 디자인씽킹(Design Thinking)의 방법론을 바탕으로, 디자인씽킹과 다양한 데이터 분석 도구를 통해 데이터 초보자부터 비전공자까지 누구나 배울 수 있는 데이터 중심의 창의적 문제 해결 방법을 제안한다.

목차

▣ 01장: 데이터 드리븐 디자인씽킹
디자인씽킹이란?
__디자인씽킹의 개념
__디자인씽킹 프로세스
디자인씽킹에서 데이터의 필요성
__공감의 중요성
__데이터를 통한 이해의 중요성
__데이터를 활용한 디자인씽킹 사례1 ? 콜레라 역학조사
__데이터를 활용한 디자인씽킹 사례2 ? 부여군 양계 농가 데이터 기반 타깃 분석
__요약
데이터 드리븐 디자인씽킹
__데이터 드리븐 디자인씽킹의 개념
__데이터 드리븐 디자인씽킹의 프로세스
__데이터 드리븐 디자인씽킹 사례1 ? 다이슨
__데이터 드리븐 디자인씽킹 사례2 ? 불스원샷
__데이터 드리븐 디자인씽킹 사례3 ? 티젠
__데이터 드리븐 디자인씽킹 사례4 ? 낫소
__요약

▣ 02장: 디자인씽킹의 프로세스별 활용 방안
공감을 위한 데이터 활용
__데이터로 공감한다는 것
__이슈 트리를 통한 문제 탐색과 우선 순위 설정
__소셜 분석을 통한 트렌드 공감하기
문제정의를 위한 데이터 활용
__상관/회귀분석을 위한 데이터 설명
__상관분석을 통한 데이터 관계 파악하기
__회귀분석을 통한 원인 파악하기
__요약
아이디어 도출을 위한 데이터 활용
__아이디어 도출을 위한 문제 정의 및 발견
__아이디어 도출을 위한 마인드 스크라이빙
__아이디어 도출을 위한 생각 도구들
__아이디어 정리를 위한 데이터 시각화
__요약
테스트를 위한 데이터 활용
__그로스해킹이란?
__테스트를 위한 AARRR
__테스트를 위한 AARRR의 사례
__요약

▣ 03장: 소셜 데이터 분석
분석 키워드 정의 - OTT란 무엇일까?
__연관 검색어 살펴보기 ? 구글 연관 검색어
__관련 키워드 살펴보기 ? 네이버 검색광고 도구
__관련 키워드 살펴보기 ? 썸트렌드
언급량 분석: OTT에 대한 사람들의 관심은 어떻게 달라지고 있을까?
__연관어 분석: OTT 플랫폼별로 사람들의 관심을 끄는 키워드는 무엇일까?
__감성 분석: OTT 플랫폼과 콘텐츠에 대한 사람들의 생각, 어떻게 분석할까?
__요약

▣ 04장: 엑셀 데이터 분석
핵심 키워드 간 상관성 검증을 위한 상관 분석
__상관 분석 이론
__소셜 데이터 가져오기
__엑셀 데이터 분석
변수 사이의 인과관계를 확인하기 위한 회귀 분석
__회귀 분석 이론
__소셜 데이터 가져오기
__엑셀 데이터 분석
문제 가설의 정량적 검증을 위한 분산 분석
__분산 분석 이론
__소셜 데이터 가져오기 (일원배치 분산 분석)
__엑셀 데이터 분석
__소셜 데이터 가져오기 (반복이 없는 이원배치 분산 분석)
__엑셀 데이터 분석
__소셜 데이터 가져오기 (반복이 있는 이원배치 분산 분석)
__엑셀 데이터 분석
__요약

▣ 05장: 시각적 데이터 분석
데이터 시각화를 통한 분석이란?
__확증적 데이터 분석 프로세스
__탐색적 데이터 분석 프로세스
__두 분석 방법의 차이점
__탐색적 데이터 분석의 필요성
그래프의 유형별 특징과 활용 방안 ① - 비교
__막대 그래프(Bar chart)
__선 그래프(Line chart)
__영역 그래프(Area chart)
__방사형 그래프(Radial Bar)
그래프의 유형별 특징과 활용 방안 ② - 관계
__산점도(Scatter chart)
__생키 다이어그램(Sankey Diagram)
__풍선 그래프(Bubble chart)
그래프의 유형별 특징과 활용 방안 ③ - 분포
__히스토그램(Histogram)
__상자 그림(Box plot)
__트리맵(Tree map)
그래프의 유형별 특징과 활용 방안 ④ - 구성
__파이 그래프(Pie chart)
__도넛 그래프(Donut chart)
__히트맵(Heat map)
데이터 시각화 리포트를 통한 데이터 읽기
__“코로나19 이후, 글로벌 공급망”(THE STRAITS TIMES, 2021)
__요약

저자소개

에이블런 (지은이)    정보 더보기
에이블런은 ‘모든 이들의 도전과 성장을 가치있게’라는 비전 아래, 비전공자를 위한 데이터 활용 교육 서비스를 제공하고 있다. 대표적으로 ‘비전공자를 위한 데이터 리터러시’, ‘AI 기술을 활용한 디지털 트랜스포메이션’, ‘데이터 중심 디자인씽킹’ 등 최신 IT 관련 트렌드 기술 교육을 선도하고 있다. 이 책은 에이블런을 공동 창업한 지나와 제임스의 공동 집필로 완성되었다.
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