더 이상 문과생이라고 예외는 없다.
조직과 개인의 경쟁력을 좌우하는 데이터 리터러시 역량을 키우자!

모든 것이 디지털로 기록되고 막대한 데이터가 쌓이는 빅데이터 시대, 조직과 개인 모두에게 데이터 리터러시는 선택이 아닌 생존의 문제다. 그렇다면 우리는 무엇을 준비해야 할까? 우선은 데이터에 관심을 기울이고, 나아가 데이터를 활용하여 나의 삶과 일을 더 나은 방향으로 개선할 수 있도록 고민해야 한다. 이 책은 이제 막 데이터에 관심을 가진 이들을 위해 데이터 분석의 기초가 되는 통계 이론을 소개하고, 엑셀 데이터 분석 실습을 진행한다. 무엇보다 친숙한 엑셀을 이용하므로 데이터 분석에 대한 접근성을 높이고, 누구나 손쉽게 데이터를 분석하도록 안내하는 좋은 길라잡이가 될 것이다.

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.

[1장 | 데이터로 말하는 데이터 리터러시]
1.1 데이터 리터러시란? 012
__데이터 리터러시 입문을 위한 데이터의 7가지 특징 013
__데이터 리터러시를 이루는 역량 이해하기 022
1.2 기업 및 단체의 데이터 분석 활용 사례 026

[2장 | 필요한 데이터, 어디서 찾고 어떻게 불러올까?]
2.1 누구나 사용하는 공공데이터 활용하기 032
__국내 공공데이터 활용하기 033
__글로벌 공공데이터 활용하기 040
2.2 데이터 크롤링으로 웹페이지 데이터 수집하기 043
__엑셀 파워 쿼리 준비하기 043
__음악 순위 데이터 크롤링하기 044
2.3 API로 빅데이터를 손쉽게 불러오기 047
__공공데이터 사용을 위한 API 사용 신청하기 048
__엑셀로 API 데이터 가져오기 053

[3장 | 엑셀 파워 쿼리를 이용하여 데이터 가공하기]
3.1 분석보다 중요한 데이터 전처리 060
__데이터 전처리의 핵심, ETL 자동화 061
__엑셀 파워 쿼리 알고 가기 062
3.2 열 분할 및 텍스트 추출하여 데이터 통합하기 064
__시트 통합으로 데이터 합치기 065
__분석에 용이하도록 열 분할하기 070
__원하는 텍스트만 추출하기 072
__데이터 형식 지정 및 저장하기 074
3.3 서로 다른 파일에 있는 시트 통합하기 078
3.4 조건 열 기능 활용하여 여러 범위 데이터 통합하기 087
3.5 잘못된 구조를 열 방향 누적 데이터로 변경하기 095
__데이터 행/열 변경하기 095
__조건 열 추가 및 열 병합하기 098
__열 피벗 해제 및 열 분할하기 102
__피벗 열 기능으로 집계하기 105

[4장 | 엑셀로 이해하는 기술 통계]
4.1 데이터 분석을 위한 통계 110
__통계와 표본 조사 110
__기술 통계의 원리와 활용 114
4.2 엑셀로 기술 통계 측정하기 122
__철광석 자료의 기술 통계표 작성 및 히스토그램 분석 122
__기술 통계 결과 분석 128
4.3 문제 해결을 위한 통계적 추론 이해하기 131
__여러 연구자들이 정의한 통계적 추론의 개념 131
__통계적 추론의 사례 134
__통계적 추론과 문제 해결 135

[5장 | 데이터를 비교하고 유의미한 차이를 알아내는 기술]
5.1평균의 유의미한 차이를 검정하는 Z 검정, T 검정 138
__Z 검정과 T 검정을 위한 사전 지식 쌓기 138
__엑셀에서 Z 검정 실습하기 140
__T 검정 실습 1 146
__T 검정 실습 2 152
5.2 세 집단 이상의 표본을 비교하는 분산 분석 157
__일원배치와 이원배치 158
__분산 분석 실습 1 160
__분산 분석 실습 2 169
5.3 특성이 다른 데이터를 비교하는 정규화와 표준화 178
__정규화와 표준화의 의미 알기 178
__정규화와 표준화 실습 1 180
__정규화와 표준화 실습 2 189

[6장 | 변수의 관계를 찾는 상관 분석과 회귀 분석]
6.1 공공데이터를 통한 상관 분석의 이해 198
__상관계수 유형 알아보기 198
__공공데이터를 이용한 상관 분석 실습 200
__상관관계와 인과관계 209
6.2 변수로 다른 변수를 추정하는 회귀 분석 211
__회귀 분석 알고가기 211
__엑셀 데이터 분석 기능으로 단순 회귀 분석 실습하기 213
__회귀 분석 결과 검증을 위한 용어 파악하기 217
6.3 단순 회귀 분석 검증을 위한 T 검정과 F 검정 222
__T 검정을 이용한 회귀계수별 유의성 검정 222
__F 검정을 이용한 회귀 모형의 통계적 유의성 진단 225
__회귀 분석을 이용한 미래 예측 실습 228
6.4 독립 변수가 둘 이상인 다중 회귀 분석 231
__다중 회귀 분석 알아보기 231
__엑셀을 이용한 다중 회귀 분석 실습하기 232
__회귀 분석 결과 검증하기 236
6.5 다중 회귀 분석 검증을 위한 T 검정, F 검정 239
__T 검정을 이용한 회귀계수별 유의성 검정 239
__F 검정을 이용한 회귀모형의 통계적 유의성 진단 242
__다중 회귀 분석을 이용한 미래 예측 244

[7장 | 탐색적 데이터 분석을 위한 시각화]
7.1 탐색적 데이터 분석 248
__탐색적 데이터 분석이란? 249
__확증적 데이터 분석이란? 251
7.2 데이터를 위한 차트 추가하기 254
__순위 비교에 적합한 막대형 차트 254
__상관관계 파악이 용이한 분산형 차트 256
__시간 흐름에 따른 변화를 파악하는 꺾은선형 차트 257
__지리적 위치에 따른 비교가 용이한 지도 차트 259
__차지하는 비중 파악이 용이한 원형 차트 260
__사각형 크기로 구분하는 트리맵 차트 262