챗GPT로 시작하는 데이터 리터러시

[머리말] AI와 함께하는 데이터 리터러시의 첫걸음

[제1장] 데이터 리터러시 및 데이터 분석 이해
생각해 볼 문제
1. 생성형 AI 활용과 데이터 리터러시
2. 데이터 이해와 데이터 종류
3. 생성형 AI를 활용한 데이터 분석
4. 챗GPT를 활용한 데이터 분석
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[제2장] 시장조사 및 1차 데이터 수집 방법 이해
생각해 볼 문제
1. 시장조사와 마케팅 조사의 차이
2. 조사 프로세스 및 조사 설계
3. 조사 목적과 데이터 수집, 그리고 분석의 관계
4. 질문지 작성 시 유의 사항
5. 챗GPT를 이용한 시장 조사
6. 구글 설문지를 이용한 서베이
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[제3장] 2차 데이터 수집 방법과 데이터 전처리 이해
생각해 볼 문제
1. 2차 데이터와 공공 데이터
2. 웹 데이터 수집 : 웹 스크래핑
3. 데이터 전처리
4. 공공 데이터 수집
5. 챗GPT를 이용한 웹 데이터 수집
6. 챗GPT를 이용한 데이터 전처리
7. 파워 쿼리를 이용한 데이터 전처리
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[제4장] 탐색적 데이터 분석 및 데이터 특성 이해
생각해 볼 문제
1. 탐색적 데이터 분석과 확증적 데이터 분석 비교
2. 탐색적 데이터 분석 이해
3. 문제 해결과 의사결정을 위한 탐색 과정으로서 통계
4. 데이터 분석을 위한 기초 통계
5. 탐색적 데이터 분석 수행 절차
6. 챗GPT를 이용한 탐색적 데이터 분석
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[제5장] 통계적 가설 검정 및 A/B 테스트 이해
생각해 볼 문제
1. 통계 이해 : 기술 통계와 추론 통계
2. 통계적 가설 검정
3. A/B 테스트
4. 챗GPT를 이용한 통계적 가설 검정
5. 챗GPT를 이용한 A/B 테스트 분석
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[제6장] 상관관계 및 연관성 이해
생각해 볼 문제
1. 변수 간의 관계 이해하기
2. 연관성 분석 : 상관 분석
3. 사례연구 : 구매 이력 데이터를 이용한 상품 간 연관성 찾기
4. 두 변수의 관계 파악을 위한 산점도 이해
5. 상관 분석을 위한 데이터 수집 및 데이터 전처리
6. 챗GPT를 이용한 상관분석
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[제7장] 인과 관계 및 예측 분석 이해
생각해 볼 문제
1. 회귀분석 이해
2. 회귀분석 방법과 회귀 모델
3. 사례연구 : 매장 면적과 매출 총이익 간의 인과 관계
4. 챗GPT를 이용한 회귀분석
5. 챗GPT를 이용한 판매 예측 모델
6. 판매량 예측 모델 구축
7. 예측 모델 성능 평가
8. 예측 모델 생성 및 엑셀 시뮬레이션
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[제8장] 군집 분석 및 고객 세분화 이해
생각해 볼 문제
1. 군집 분석 이해
2. 군집 분석의 주요 기법(알고리즘)
3. 고객 세분화와 타깃 마케팅
4. 고객 분석 모형 및 세분화 분석 프로세스
5. 챗GPT를 이용한 군집 분석
6. 챗GPT를 이용한 고객 프로파일링
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[제9장] 텍스트 데이터 분석 및 텍스트 마이닝 이해
생각해 볼 문제
1. 텍스트 데이터 분석 이해
2. 형태소 분석
3. 검색 트렌드 분석
4. 감성(긍정·부정) 분석
5. 연관어 분석
6. 워드 클라우드 분석
7. 챗GPT를 이용한 텍스트 데이터 전처리
8. 챗GPT를 이용한 텍스트 클러스터링 및 개선 방안 도출
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[제10장] 시각화 분석과 데이터 기반 결론 도출 이해
생각해 볼 문제
1. 데이터 시각화 이해
2. 데이터 시각화를 위한 차트의 요소와 종류
3. 데이터 기반 결론 도출
4. 챗GPT를 이용한 시각화 분석
5. 챗GPT와 AI 도구를 이용한 데이터 분석 보고서 작성
6. 문제해결을 위한 데이터 활용 사고법
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[맺음말] 데이터 리터러시로 여는 새로운 미래