AI로 완성하는 데이터 리터러시 - 문제 정의부터 발표 자료 제작까지

문제 정의, 데이터 분석, 결과물 완성까지!
실무에서 통하는 AI·데이터 활용법

『AI로 완성하는 데이터 리터러시』는 AI와 데이터 리터러시 입문부터 실무 결과물 완성까지 배우고 싶은 독자를 대상으로 한다. 문제 정의 → 변수 추출 → 데이터 분석 → 결과물 완성이라는 4단계 프레임워크에 따라, 1부에서는 프롬프트를 설계하고, 2부에서는 질문을 통해 변수와 맥락을 추출한다. 이어서 3부에서는 일반 비즈니스 사례와 부동산·금융 등 심화 사례를 함께 다루며 분석 역량을 기를 수 있다. 마지막으로 4부에서는 하나의 브랜드를 예로 들어 웹사이트 구축부터 보고서·발표 자료까지 직접 만들어본다. 책에서 다룬 내용을 넘어 좀더 깊이 학습하고 싶은 독자는 심화 분석과 LLM·멀티모달 AI 실습을 온라인 부록을 통해 이어갈 수 있다.

[목 차]

PART 00 이 책을 시작하기 전에

CHAPTER 01 DEAR 프레임워크와 AI 시대의 사고방식

01 AI 시대의 사고방식과 학습 전략

02 DEAR 분석 프레임워크 구조

03 생성형 AI의 가능성과 한계

요약

실습 문제

 

PART 01 [Define] 질문하고 검증하기

CHAPTER 02 AI 활용 전략과 프롬프트 설계

01 검색과 판단의 차이

02 심층 분석을 유도하는 프롬프트 설계

03 생성형 AI를 사고 파트너로 활용하는 마인드셋

요약

실습 문제

 

CHAPTER 03 데이터 리터러시

01 통계 분석과 해석의 오류

02 표본 편향과 데이터 왜곡

03 시각 자료의 왜곡과 교정

요약

실습 문제

 

PART 02 [Extract Variables] 변수와 맥락 찾기

CHAPTER 04 구조적 질문 설계

01 답변의 품질을 결정하는 질문의 구조

02 전제 검토와 반대 가설을 통한 비판적 사고

03 다중 페르소나와 변수 시뮬레이션

요약

실습 문제

 

CHAPTER 05 인과관계 분석과 데이터의 맥락적 해석

01 Google Colab을 활용한 상관분석과 회귀분석

02 교란변수와 구조적 요인

03 데이터의 맥락적 해석과 정보 가공

요약

실습 문제

 

PART 03 [Analyze] 구조 해석하기

CHAPTER 06 데이터로 읽는 비즈니스 환경

01 변수 간 동행성 분석

02 지표의 역설과 착시 분석

03 핵심 지표 선별과 대시보드 구성

요약

실습 문제

 

CHAPTER 07 시장 신호와 트렌드 분석

01 데이터 반응의 시차 분석

02 단기 이슈와 장기 트렌드 구별

03 한국은행 보고서 키워드 분석

요약

실습 문제

 

CHAPTER 08 데이터 구조 분해

01 매출·자산 가격의 결정 요인 분해

02 행동 데이터와 심리 변수 분석

03 상품 포트폴리오와 거래 패턴 세분화 분석

요약

실습 문제

 

CHAPTER 09 AI 예측의 한계와 대응 전략

01 수요·금융 예측의 한계와 오차 측정

02 복합 지표 분석과 해석

03 데이터 기반 시나리오 대응 전략

요약

실습 문제

 

PART 04 [Report] 결과물로 완성하기

CHAPTER 10 마케팅 자동화와 AI 커뮤니케이션 시스템

01 브랜드 톤앤매너 설계와 적용

02 고객 유형별 메시지 자동 발송과 법적 준수 사항

03 카카오 채널 FAQ 자동응답 설정과 운영

요약

실습 문제

 

CHAPTER 11 바이브코딩과 웹빌더를 활용한 브랜드 쇼핑몰 구축

01 생성형 AI를 활용한 웹사이트 제작 방식 이해

02 웹빌더 플랫폼의 이해와 브랜드 쇼핑몰 구축

03 생성형 AI를 활용한 코드 생성과 이식

요약

실습 문제

 

CHAPTER 12 데이터 시각화와 비주얼 콘텐츠 제작

01 전략적 데이터 시각화

02 생성형 AI를 활용한 비주얼 콘텐츠 제작

03 시각 자료의 선택과 활용

요약

실습 문제

 

CHAPTER 13 인사이트를 결과물로 완성하는 기술

01 결론이 보이는 보고서

02 설득력을 높이는 발표자료

03 인사이트 기반 실행안

요약

실습문제