데이터 분석 오답 노트 - 빅쿼리 파이썬 스프레드시트 루커 스튜디오로 비즈니스 이해부터 문제 정의 결과 전달까지

데이터를 어떻게 다뤄야 하는가?

마케터, 기획자도 바로 쓰는 데이터 분석 실전 가이드

데이터 분석은 기술이 아니라, 비즈니스를 이해하는 힘입니다. 문제를 정의하고, 좋은 질문을 던지는 것에서 분석은 시작됩니다. 이 책은 실무에서 마주하는 문제를 스스로 정의하고, 더 쓸모 있는 데이터 분석으로 이어질 수 있도록 돕습니다.

PART 01에서 데이터 분석이 ‘왜’필요한지 알려주고 PART 02에서는 실제 실무에서 가장 많이 쓰는 도구의 오답을 코드와 함께 바로 익힐 수 있게 도와줍니다. PART 03는 ‘수치를 얻는 법’이 아닌 ‘생각하는 법’을 배워 도구는 수단이고 올바르게 사고할 수 있도록 도와줍니다. PART 04는 현업에서 자주 마주치는 문제들을 다룹니다. 데이터를 설계하고 올바르게 해석하는 과정을 배울 수 있습니다. PART 05는 실무에서 가장 많이 보고 확인하는 지표를 한눈에 정리했습니다. 지표는 언제, 어떻게 써야 하는지 스스로도 정리해 볼 수 있습니다.

 

【 대상 독자층 】

-데이터 분석을 처음 시작하는 입문자

-SQL, 파이썬은 알지만 비즈니스 지표나 사고법이 약한 중급자

-현업에서 “분석결과가 전략으로 이어지지 않는다.”는 고민이 있는 마케터, 기획자

-오답을 빠르게 바로잡고 실무 생산성을 높이고 싶은 모든 분

[목 차]
  

PART 01. 데이터 분석 시작하기

1장 데이터는 왜 중요한가요?

1-1 데이터로 일하는 개인이 성장하는 이유

1-2 데이터로 일하는 조직이 성공하는 이유

 

2장 환경 설정

2-1 빅쿼리 환경 설정

2-2 파이썬 환경 설정

2-3 루커 스튜디오 환경 설정

 

PART 02. 데이터 분석을 위한 도구 사용법

3장 빅쿼리

3-1 중복값 제거

3-2 UTC 변환

3-3 NULL 값 처리

3-4 CASE WHEN 문 활용

3-5 LIKE를 활용한 조건문

3-6 조인(JOIN) 개념 이해 및 올바른 사용

3-7 UNION과 UNION ALL의 차이와 활용

3-8 서브쿼리 작성 및 활용

3-9 WITH 문을 이용한 임시 테이블 생성

3-10 윈도우 함수 활용

3-11 피벗 테이블 생성

3-12 정규 표현식 사용

3-13 비율 계산 시 주의사항

3-14 무분별한 SELECT * 사용

3-15 파티셔닝과 클러스터링 최적화

3-16 UDF(User-Defined Functions) 활용

3-17 ARRAY와 STRUCT 데이터 타입 사용

 

4장 파이썬

4-1 파이썬 데이터 타입 변환(astype() 활용)

4-2 데이터 복사 시 주의사항(copy() 메서드 활용)

4-3 결측값(NaN) 처리(dropna(), fillna() 활용)

4-4 loc, iloc을 이용한 데이터 접근

4-5 인덱스 재설정(reset_index 활용)

4-6 그룹화 연산(groupby 활용)

4-7 데이터 병합(merge, join 메서드 활용)

4-8 조건부 필터링(np.where, query 활용)

4-9 다중 집계 함수 적용(agg 활용)

4-10 다양한 파일 형식 다루기(csv, parquet, pickle)

4-11 List comprehension 활용

4-12 고성능 연산(map, apply 활용)

4-13 누적 계산(cumsum, expanding 활용)

 

5장 구글 스프레드시트

5-1 셀 참조 방식(상대 참조 vs 절대 참조)

5-2 데이터 커넥터를 이용한 빅쿼리 연동

5-3 피벗 테이블 생성 및 활용

5-4 여러 시트의 데이터 병합

5-5 Google Apps Script 작성 및 활용

5-6 분석 차트 삽입

 

6장 루커 스튜디오

6-1 데이터 특성에 맞는 차트 선택

6-2 차원과 측정값의 구분 및 올바른 사용

6-3 파이 차트 vs 막대 차트

6-4 산점도 vs 버블 차트

6-5 지도 시각화 기법

6-6 이중 축 그래프 활용법

6-7 3D 그래프 vs 2D 그래프

6-8 그래프 색상 활용 전략

6-9 직관적인 대시보드 제목 및 그래프 제목 작성

6-10 효과적인 필터 활용법

6-11 효과적인 대시보드 레이아웃 설계

 

PART 03. 데이터 분석 사고법

7장 비즈니스 이해하기

7-1 비즈니스 모델 이해

7-2 주요 비즈니스 모델(BM)별 핵심 지표

7-3 지표 구조

7-4 재무적 관점 갖추기

 

8장 문제 정의하기

8-1 중요한 문제 파악하기

8-2 분석의 기준 세우기

8-3 데이터는 목적이 아닌 수단이다

 

9장 가설 세우고 검증하기

9-1 가설과 검증 구조로 생각하기

9-2 A/B 테스트

9-3 가설도 창의적이어야 한다

 

10장 분석 결과 전달하기

10-1 데이터 분석 보고서 작성법

 

PART 04. 데이터 분석 실무에서 마주치는 주제들

11장 데이터 수집과 추적

11-1 UTM 설계

11-2 로그 설계

 

12장 데이터 해석

12-1 계절성 분석

12-2 인과 분석

12-3 기여 분석

12-4 공간 분석(GIS 분석)

12-5 고객 세그먼테이션

12-6 마케팅 믹스 모델링(Marketing Mix Modeling, MMM)

 

13장 시각화와 커뮤니케이션

13-1 대시보드 제작

 

PART 05. 비즈니스 지표 용어집

14장 AARRR 지표 정리

14-1 AARRR 프레임워크 소개

14-2 Acquisition

14-3 Activation

14-4 Retention

14-5 Revenue

14-6 Referral

 

15장 산업별 비즈니스 지표

15-1 사업 성과 지표

15-2 광고 산업 지표

15-3 배달 산업 지표

15-4 이커머스 산업 지표

15-5 패션 리테일 산업 지표

15-6 초기 사업(스타트업) 지표

 

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