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Kaggle 데이터 전략 실무 연습(SPSS R Python을 활용한)

  • 김광용,정성원,이성택,이재모,임은택
  • 청람
  • 2022년 04월 15일
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상품 규격 정보
상품상세정보
ISBNISBN-13 : 9788959728756
쪽수452쪽
크기B5(188mm X 257mm, 사륙배판)
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책 소개
본 교재에서는 데이터 분석 경험이 많지 않은 독자들을 대상으로 R 또는 PYTHON이 아닌 통계분석 소프트웨어인 SPSS를 활용하여 분석을 실시한다. SPSS는 클릭을 통해 빈도분석, 통계적 검증을 위한 T검정, 교차분석, 상관분석, 회귀분석뿐만 아니라 의사결정나무, 단층 신경망 등의 ML 기법까지 사용 가능하기 때문에 코딩을 사용한 데이터 분석이 낯선 학생들에게 가장 적합한 툴이라고 판단하였다. 본 교재를 활용하여 코딩에 대하여 겁내지 않고 자신의 경영학적 또는 다양한 도메인 지식을 활용하여 문제를 파악하고, 문제를 해결하기 위해 데이터를 어떻게 분석하고 결론을 내는지에 대한 체험과정을 통하여, 데이터 활용에 대한 전략적 사고와 창의적 사고 능력을 향상시킬 수 있다.
목차
Chapter 01. 데이터 과학과 Kaggle 활용
1.1 데이터 과학과 왜 Kaggle인가?
1.2 빅데이터 전문가들의 플랫폼, Kaggle 탐색
1.2.1 Competition
1.2.2 Code
1.2.3 Discussion
1.2.4 Datasets
1.2.5 Courses

Chapter 02. Kaggle(telco churn data) 활용 실습 사례
2.1 데이터 분석 프로세스
2.2 Kaggle 데이터를 중심으로 상황 가정과 외?내부 환경 분석
2.3 데이터 탐색을 위한 기초통계 및 시각화
2.4 통신사 고객 이탈 인과관계 파악
2.5 통신사 고객 이탈 예측
2.6 데이터 분석을 통한 전략 도출
2.7 데이터 분석 실습 구성

Chapter 03. Kaggle 데이터를 활용한 이진 분류 예측
3.1 통신사 고객 이탈 예측
3.1.1 데이터 분석 개요
3.1.2 데이터 탐색
3.1.3 연관성 분석
3.1.4 통신사 고객 이탈 데이터 인과관계분석
3.1.5 예측 모델 설계
3.1.6 데이터 저장하기
3.2 퇴직 가능성 예측
3.2.1 데이터 분석 개요
3.2.2 데이터 전처리
3.2.3 데이터 탐색
3.2.4 종속변수와의 연관성 분석
3.2.5 예측 모델 구축
3.3 개인 신용 위험 예측
3.3.1 데이터 분석 개요
3.3.2 데이터 파악 및 전처리
3.3.3 데이터 탐색
3.3.4 종속변수와의 관계 분석
3.3.5 예측 모델
3.4 마케팅 캠페인 반응 데이터 분석
3.4.1 데이터 분석 개요
3.4.2 데이터 전처리
3.4.3 데이터 탐색
3.4.4 반응 예측 모델
3.4.5 분석 결과 활용 전략 수립

Chapter 04. Kaggle 데이터를 활용한 연속변수 예측
4.1 고객생애가치 데이터 분석
4.1.1 데이터 분석 개요
4.1.2 데이터 전처리
4.1.3 데이터 탐색
4.1.4 고객생애가치 예측 모델
4.1.5 분석 결과 활용
4.2 부동산 가격 예측
4.2.1 데이터 분석 개요
4.2.2 데이터 전처리
4.2.3 데이터 탐색
4.2.4 부동산 가격과의 관계 분석
4.2.5 가격예측 모델 구축

Chapter 05. Kaggle 데이터를 활용한 현황 분석
5.1 서울시 유동인구 데이터 기반 상권 분석
5.1.1 데이터 분석 개요
5.1.2 데이터 전처리
5.1.3 데이터 탐색 및 시각화
5.1.4 서울시 유동인구 분석을 위한 모델링
5.2 서울시 지하철 탑승객 데이터 기반 상권 분석
5.2.1 데이터 분석 개요
5.2.2 데이터 전처리
5.2.3 데이터 탐색 및 시각화
5.2.4 지하철 탑승객 분석을 위한 군집화 모델링
5.3 서울시 대기질 분석
5.3.1 데이터 분석 개요
5.3.2 데이터 전처리
5.3.3 데이터 탐색 및 시각화
5.3.4 미세먼지 예측을 위한 모델링

Chapter 06. Kaggle 데이터를 활용한 이상탐지
6.1 의료보험 이상탐지
6.1.1 데이터 분석 개요
6.1.2 데이터 전처리
6.1.3 데이터 탐색
6.1.4 특이 케이스 식별
6.1.5 이상치 결과 평가
6.1.6 분석 결과 활용
6.2 신용카드 부정거래 탐지
6.2.1 데이터 분석 개요
6.2.2 부정 사용 탐지를 위한 파생변수 생성
6.2.3 데이터 탐색
6.2.4 종속변수와의 관계 분석
6.2.5 카드 부정 사용 예측 모델
저자 소개
저자 : 김광용,정성원,이성택,이재모,임은택
    [학력]
    숭실대학교 일반대학원 경영학과 MIS 전공 석사(2019.2)
    [경력]
    SNS마케팅연구소 연구원(2019.2~현재)
    [연구실적]
    The Detection of Brand Identity and Image Using Semantic Network Analysis(2022)
    (기상청) 기상융합서비스 정책 및 운영체제 개선을 위한 비즈니스모델 조사·분석(2021)
    The Effects of Product’s Visual Preview and Customer Review on Sale Performance in Mobile Commerce (2021)
    The Effects of Product’s Visual Preview on Customer Attention and Sales Using Convolution Neural Networks (2021)
    A Study on the Factors Affecting Usage Intention of Digital Twin Technology in Product Design(2019)|||[학력]
    조지아주립대학 경영학박사 MIS 전공(1995)
    [경력]
    메타버스 감성혁신포럼 의장(2021~현재)
    숭실대학교 경영학부 교수, SNS마케팅 연구소장(1996~현재)
    한국 IT서비스학회 회장, 한국 글로벌경영학회 회장(2014~2016, 2020)
    [수상]
    옥조근정훈장(2021)
    Marquis Who’s Who in the World, Albert Nelson Lifetime Achiever(Data Analysis 분야)(2017)
    Top 100 Educators in the World(세계 100대 교육자) 영국 국제인명센터 IBC 등재(2015)
    [연구실적]
    빅데이터분석분야 국내외 저널 약 150여 편 논문발간|||[학력]
    숭실대학교 공학박사 IT서비스경영 전공(2018)
    [경력]
    용인대학교 AI학부 교수(2020~현재) / 교수학습지원센터장(2022~현재)
    (사)한국융합보안학회 이사(2020~현재)
    (사)글로벌경영학회 이사(2019~2020)
    기업·기술가치평가사(2018~현재)|||[학력]
    숭실대학교 경영학박사 MIS 전공(2018)
    [경력]
    와이더플래닛 팀장(2021~2022)
    롯데멤버스 매니저(2020~2021)
    지티씨솔루션 책임(2018~2019)
    티몬 매니저(2016~2017)|||[학력]
    숭실대학교 일반대학원 IT정책경영학과 공학박사(2019.8)
    중앙대학교 일반대학원 통계학과 경제학석사(1990.2)
    [경력]
    ㈜데이타솔루션 빅데이터 러닝센터 총괄상무(1990.7~현재)
    [연구실적]
    대학도서관 시범평가 정량지표 점수 산출 방식 및 만족도 조사 추진 방법에 대한 통계적 검토(2020)
    데이터 활용역량 진단 및 평가 ?개인 자가진단 모델을 중심으로(2020)
    벡터공간모델을 활용한 상품추천 알고리즘에 관한 실증연구(2019)
    데이터과학자의 이직의도에 미치는 요인에 관한 연구(2019)
    Measuring Similarity of Travel Blog Documents(2019)
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