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노코드 빅재미로 배우는 데이터분석
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노코드 빅재미로 배우는 데이터분석

  • 강지영
  • |
  • 아이리포
  • |
  • 2023-09-15 출간
  • |
  • 216페이지
  • |
  • 188 X 257mm
  • |
  • ISBN 9791197347085
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북스크린영상으로 만나보는 한 권의 책 이야기

출판사서평

〉 다양한 실전 프로젝트 실습
FIFA 2023 데이터셋을 통해 축구선수들의 포지션별 나이(Age), 능력치(Overall), 잠재력(Potential), Value(가치), 연봉(Wage), 선수의 능력치와 잠재력의 관계, Top 10 국가별 고액연봉 선수들의 분포, 연봉등급별 선수 나이 분포, 연봉등급별 능력치와 잠재력 분포, 포지션과 연봉등급에 따른 능력치 분포 등을 재미있게 분석해봅니다.
또한 통계청에서 2022년 1월~2023년 1월까지의 온라인 쇼핑 동향 데이터를 내려받아 월별 거래액 추이, 상품군별 거래액 비중, 운영형태별 거래액 비중, 전년동월대비 상품군별 거래액 비교/거래액 증가 상품군 Top 5/거래액 감소 상품군/판매매체별 거래액 등을 시각화하여 분석합니다.

〉 노코드 데이터분석 솔루션 빅재미로 쉽게, 빠르게
빅재미는 데이터기반행정 지원을 위한 업무활용 솔루션, 공공기관의 데이터 활용역량 강화를 위한 교육용 솔루션, 기업의 디지털 전환 및 디지털 혁신 지원 솔루션으로 다수의 파트너, 고객사와 함께 하고 있습니다.

목차

__Chapter 1 데이터 과학
____1.1 데이터 과학의 이해
______1.1.1 빅데이터
______1.1.2 데이터 과학의 개념
____1.2 사례로 살펴보는 데이터 과학
______1.2.1 설명모델
______1.2.2 예측모델
____1.3 정리

__Chapter 2 탐색적 데이터 분석
____2.1 데이터 분석과정
______2.1.1 데이터 수립
______2.1.2 데이터 전처리
______2.1.3 데이터 탐색
______2.1.4 데이터 분석모델
______2.1.5 해석 및 활용
____2.2 탐색적 데이터 분석
____2.3 정리

__Chapter 3 데이터 분석을 위한 준비운동, 데이터의 이해
____3.1 데이터의 유형과 용어 이해
______3.1.1 정형 데이터와 비정형 데이터
______3.1.2 데이터 관련 기초 용어
____3.2 정형 데이터의 자료형
______3.2.1 수치형 데이터
______3.2.2 범주형 데이터
______3.2.3 문자형 데이터
______3.2.4 날짜형 데이터
______3.2.5 자료형 데이터
____3.3 정리

__Chapter 4 데이터 분석의 첫걸음, 기획하기
____4.1 데이터 분석 기획의 중요성
______4.1.1 목표설정
____4.2 탐색적 분석의 방향성 설계하기
______4.2.1 Top-Down 과제도출
______4.2.2 Bottom-Up 과제도출
____4.3 정리

__Chapter 5 데이터 훑어보기, 자료요약
____5.1 자료요약 블록
______5.1.1 컬럼명
______5.1.2 데이터 타입
______5.1.3 데이터 수
______5.1.4 결측치 수와 결측치 비율
______5.1.5 유일값 수
______5.1.6 주요 통계지표
____5.2 자료요약을 사용한 데이터 분포 확인
______5.2.1 데이터 불러오기
______5.2.2 데이터 타입 변경
______5.2.3 자료요약 블록 연결
______5.2.4 데이터 구조
______5.2.5 주요 통계지표
____5.3 데이터 완결성의 이해
______5.3.1 박스플롯으로 이상치 확인하기
______5.3.2 결측치 처리하기
____5.4 정리

__Chapter 6 데이터 분포 확인을 위한 탐색적 분석
____6.1 데이터 시각화를 통한 분포 확인
____6.2 막대그래프와 라인그래프
____6.3 트리맵, 산점도, 버블차트
____6.4 지도그래프
____6.5 정리

_Chapter 7 FIFA 데이터셋 데이터 분석
____7.1 기획하기
____7.2 자료요약
____7.3 데이터 전처리
____7.4 탐색적 데이터 분석
______7.4.1 포지션 분석
______7.4.2 국적 분석
______7.4.3 선수 기량 분석
______7.4.4 연봉 분석
______7.4.5 연봉과 기타 다른 속성 간의 관계 분석
____7.5 정리

_Chapter 8 온라인 쇼핑 동향 데이터 분석
____8.1 온라인 쇼핑
____8.2 모바일 쇼핑
____8.3 정리
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