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데이터가 보인다 (원리로 깨우치는 데이터 분석 기법)

데이터가 보인다 (원리로 깨우치는 데이터 분석 기법)

  • 히라이 아키오 , 오카야스 유이치
  • |
  • 비제이퍼블릭
  • |
  • 2013-12-13 출간
  • |
  • 288페이지
  • |
  • 150 X 210 mm
  • |
  • ISBN 9788994774534
★★★★★ 평점(10/10) | 리뷰(2)
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목차

1장. 데이터 분석의 개요

1.1 데이터 분석의 개념
__데이터 분석이란 무엇인가?

1.2 데이터 분석 시스템의 구성 요소
__데이터 분석을 실현하는 다양한 IT 기술


2장. 데이터 분석의 기초 지식

2.1 기하평균
__기업의 성장성 분석

2.2 조화평균
__프로그램 개발 생산성 분석

2.3 가중평균
__주식의 기대수익률 분석

2.4 도수분포와 히스토그램
__점포 방문객수 분석

2.5 분산과 표준편차
__생산 리드타임 분석

2.6 정규분포와 표준정규분포
__재고의 발주점 계산


3장. 상관관계와 회귀 분석

3.1 산포도와 버블차트
__재고의 편향을 분석한다

3.2 상관계수
__추천상품을 분석한다

3.3 회귀 분석
__가격탄력성을 분석한다

3.4 결정계수
__앙케이트 결과에서 반복구매 고객을 찾는다


4장. 시계열 분석

4.1 Z 차트
__사업부별 매출경향을 분석한다

4.2 팬 차트
__성장률이 높은 상품을 분석한다

4.3 지수평활법
__재고 수요를 예측한다

4.4 이동평균법
__장래 유망한 사업 찾기


5장. 다차원 분석

5.1 다차원 분석
__매출전망을 확실도 관점에서 분석한다

5.2 RFM 분석
__고객을 그룹화해서 분석한다

5.3 세그먼트그룹별 손익분석
__기업의 업적을 다각적으로 분석한다


6장. 시뮬레이션

6.1 What-If 분석
__손익분기점을 시뮬레이션한다

6.2 선형 계획법
__매출을 최대로 하는 생산계획을 세운다

6.3 주성분 분석
__앙케이트 응답을 분류한다


7장. 데이터 마이닝

7.1 데이터 마이닝이란?
__손익분기점을 시뮬레이션한다

7.2 어소시에이션 룰
__동시에 발생하는 현상을 분석한다

7.3 시퀀스
__다음 행동을 예측한다

7.4 클러스터
__카테고리를 검출한다

7.5 디시전 트리
__주요한 영향원을 분석한다


8장. 비즈니스 인텔리전스

8.1 PDCA 사이클과 BI
__단계별로 다른 BI의 목적

8.2 PLAN 단계에서의 BI
__계획의 근거를 얻는다

8.3 DO 단계에서의 BI
__문제의 조짐을 발견한다

8.4 CHECK 단계에서의 BI
__문제의 요인을 검증한다

8.5 ACT 단계에서의 BI
__대처방안에 대한 힌트를 얻는다

8.6 마케팅 믹스와 BI
__앙케이트 분석에서 프로모션 효과 측정까지


9장. 데이터 웨어하우스

9.1 데이터 웨어하우스란?
__데이터 웨어하우스의 아키텍처

9.2 데이터 스테이징 영역
__ETL 처리를 수행하는 데이터 영역

9.3 스타 스키마
__데이터 웨어하우스의 표준 스키마

9.4 다차원 데이터베이스
__OLAP 툴의 기반 데이터베이스


10장. 데이터 분석의 미래

10.1 빅데이터란?
__보다 대량으로, 보다 실시간으로

10.2 빅데이터와 BI
__사람의 손을 거치지 않고 자동화되는 BI

10.3 Hadoop MapReduce
__빅데이터를 일괄적으로 고속 처리하는 구조

10.4 CEP
__빅데이터를 실시간으로 처리하는 구조

10.5 빅데이터와 데이터 웨어하우스
__빅데이터에 대응하는 3가지 접근방법

10.6 NoSQL 데이터베이스
__비관계형 데이터베이스

10.7 컬럼형 데이터베이스
__컬럼 단위 저장방식으로 고속 처리 실현

10.8 데이터 웨어하우스?어플라이언스
__하드웨어 레벨의 고속화 기술

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