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에이콘 데이터 과학 시리즈
책소개
목차
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『데이터 스토리텔링』
1장. 상황 정보의 중요성 __탐색용 vs. 설명용 분석 __대상, 주제, 방법 __대상 ____청중 ____여러분 __주제 ____실행 ____메커니즘 ____어조 __방법 __대상, 주제, 방법: 예제로 설명 __상황에 대한 컨설팅: 질문 __3분 스토리 & 빅아이디어 ____3분 스토리 ____빅아이디어 __스토리보딩 __마치면서 2장. 효과적인 시각화 자료 선택 __간단한 텍스트 __테이블 ____히트맵 __그래프 __점 ____산점도 __선 ____선 그래프 ____경사 그래프 __막대 ____수직 막대 차트 ____누적 수직 막대 차트 ____폭포수 차트 ____수평 막대 차트 ____누적 수평 막대 차트 __영역 __다른 유형의 그래프 __피해야 할 일 ____파이 차트는 악의 한 축이다 ____절대 3D를 사용하지 마라 ____두 번째 y축: 일반적으로 좋은 생각이 아니다 __마치면서 3장. 잡동사니는 여러분의 적이다! __이해를 위한 부담감 __잡동사니 __시각적 인식에 대한 게슈탈트의 원리 ____근사도 ____유사도 ____엔클로저 ____닫힘 ____연속 ____연결 ____시각화 자료 순서의 부족 ____정렬 ____여백 __대조의 비전략적 사용 __잡동사니 제거: 단계별 ____1. 차트 경계를 제거하자 ____2. 그리드라인을 제거하자 ____3. 데이터 마커를 제거하자 ____4. 축 라벨 변경 ____5. 데이터 직접 라벨링 ____6. 일치하는 색상을 사용하자 __마치면서 4장. 청중의 주목을 이끌어라 __여러분의 두뇌를 보라 __메모리에 대한 간단한 학습 내용 ____아이콘 메모리 ____단기 메모리 ____장기 메모리 __사전 주목을 끄는 속성은 어디를 보아야 할지 신호를 준다 __텍스트에서 사전 주목을 끄는 속성 __그래프에서 사전 주목을 이끄는 속성 __크기 __색상 ____색상을 흔하게 사용하지 마라 ____색상을 일관성 있게 사용하라 ____색맹을 고려하고 설계하라 ____색상이 전달하는 색조에 주의하라 ____브랜드 색상: 사용할 것인가 아니면 사용하지 않을 것인가? __페이지에서의 위치 __마치면서 5장. 설계자처럼 생각하기 __행동유동성 ____중요한 것을 강조하자 ____혼동스러움 제거 ____정보의 시각체계 생성 __접근성 ____너무 복잡하게 만들지 말라 ____텍스트는 여러분의 친구다 __심미학 __받아들임 __마치면서 6장. 모델 시각화 자료 구분 __모델 시각화 자료 #1: 선 그래프 __모델 시각화 자료 #2: 예측으로 선 그래프 각주 달기 __모델 시각화 자료 #3: 100% 누적 막대 __#모델 시각화 자료 4: 양과 음의 누적 막대 사용하기 __모델 시각화 자료 #5: 수평 누적 막대 __마치면서 7장. 스토리텔링에서 학습 내용 __스토리의 마법 ____연극에서의 스토리텔링 ____스토리텔링과 영화 ____스토리텔링과 단어 __스토리 구성 ____시작 ____중간 ____끝 ____구두 설명 구조 ____설명 흐름: 스토리의 순서 ____구두와 글자로 작성한 설명 내용 __반복의 힘 __여러분의 스토리가 명확한지 확인하도록 하는 전략 ____수평 논리 ____수직 로직 ____역스토리 보딩 ____새로운 관점 __마치면서 8장. 모든 것을 함께 가져오기 __학습 1: 상황을 이해하자 __학습 2: 적합한 디스플레이를 선택한다 __학습 3: 잡동사니 제거 __학습 4: 청중이 집중해야 할 부분을 강조한다 __학습 5: 설계자처럼 생각한다 __학습 6: 스토리를 전달한다 __마치면서 9장. 사례 연구 __사례 연구 1: 어두운 배경으로 색상 고려 __사례 연구 2: 여러분이 제공하는 시각화 자료에서 애니메이션 사용 __사례 연구 3: 순서 로직 __사례 연구 4: 스파게티 그래프를 피하기 위한 전략 ____한 번에 한 개 라인 강조 ____공간 분리 ____결합 접근 __사례 연구 5: 파이 차트에 대한 대안 __대안 #1: 숫자들을 직접 보여줘라 __대안 #2: 간단한 막대 그래프 __대안 #3: 100% 누적 수평 막대 그래프 __대안 #4: 경사 그래프 __마치면서 10장. 최종 생각들 __앞으로 무엇을 해야 하는가? ____팁 #1: 여러분의 툴을 잘 익혀두자 ____팁 #2: 피드백을 반복해 찾아내도록 한다 ____팁 #3: 데이터로 스토리텔링하는 데 시간을 할애하자 ____팁 #4: 좋은 예제를 통해 영감을 찾기 ____팁 #5: 재미를 찾고 여러분의 스타일을 찾아라 __여러분의 팀과 조직 내에서 데이터 스토리텔링 역량 만들기 ____모든 사람의 역량 향상시키기 ____한두 명의 내부 전문가를 육성하자 ____아웃소싱 ____연결된 접근 방법 __Recap: 우리가 배운 모든 것을 빨리 살펴보기 __마치면서 『데이터 스토리텔링 연습』 1장. 상황 정보 이해하기 2장. 효과적인 시각화 자료 선택하기 3장. 잡동사니를 찾아내서 제거하기 4장. 주의 집중시키기 5장. 설계자처럼 생각하기 6장. 스토리 말하기 7장. 콜과 함께 심화 연습하기 8장. 스스로 심화 연습하기 9장. 직장에서 심화 연습하기 10장. 맺음말 |
저자 소개 3
Cole Nussbaumer Knaflic
그녀는 데이터로 스토리를 말한다. 데이터 스토리텔링(SWD, Storytelling With Data)의 설립자이자 CEO로 『데이터 스토리텔링』이라는 베스트셀러의 저자이기도 하다. 『데이터 스토리텔링』은 십여 개 언어로 번역돼 수많은 대학에서 교과서로 활용되며 SWD 워크숍 참가자 수만 명의 교재로도 사용된다. 콜과 그녀의 팀은 성공적인 대화형 학습 세션(interactive learning session)을 약 10년 동안 운영해왔고 해당 세션은 전 세계의 데이터 지향적인 개인, 회사, 자선 단체 사이에서 인기가 대단하다. 또한 사람들이 이해하기 쉬운 그래프를 만들 수 있도록
그녀는 데이터로 스토리를 말한다. 데이터 스토리텔링(SWD, Storytelling With Data)의 설립자이자 CEO로 『데이터 스토리텔링』이라는 베스트셀러의 저자이기도 하다. 『데이터 스토리텔링』은 십여 개 언어로 번역돼 수많은 대학에서 교과서로 활용되며 SWD 워크숍 참가자 수만 명의 교재로도 사용된다. 콜과 그녀의 팀은 성공적인 대화형 학습 세션(interactive learning session)을 약 10년 동안 운영해왔고 해당 세션은 전 세계의 데이터 지향적인 개인, 회사, 자선 단체 사이에서 인기가 대단하다. 또한 사람들이 이해하기 쉬운 그래프를 만들 수 있도록 돕는 한편, 잘 알려진 SWD 블로그, 팟캐스트 및 월간 챌린지(monthly challenge)로 이들을 매력적인 스토리로 엮어내고 있다.
콜의 독특한 재능은 SWD를 운영하기 전부터 금융과 개인 자산 분야 그리고 구글 인사 분석팀의 관리자로서 분석을 수행하면서 갈고 닦아 만들어졌다. 구글에서 데이터 주도 접근법을 활용해 혁신적 인사 프로그램과 관리 업무를 수행했고 미국과 유럽 전역의 구글 사무소를 다니면서 데이터 시각화 분야에 대해 자신이 개발한 과정을 강의하기도 했다. 미국 메릴랜드 예술대학교(MICA, Maryland Institute College of Art)의 비상근 교수로 정보 시각화 기초 과정을 가르치고 있으며 미국과 그 외 국가의 저명한 대학에서 초청 강연을 정기적으로 진행하고 있다.
워싱턴 대학에서 응용 수학 학사 학위와 경영학 석사 학위(MBA)를 받았다. 세상에서 비효율적인 그래프를 없애는 일을 하지 않을 때는 미국 중서부의 집에 있거나, 해외여행을 하면서 남편과 함께 세 아이를 키우는 모험을 하며 지낸다.
콜의 독특한 재능은 SWD를 운영하기 전부터 금융과 개인 자산 분야 그리고 구글 인사 분석팀의 관리자로서 분석을 수행하면서 갈고 닦아 만들어졌다. 구글에서 데이터 주도 접근법을 활용해 혁신적 인사 프로그램과 관리 업무를 수행했고 미국과 유럽 전역의 구글 사무소를 다니면서 데이터 시각화 분야에 대해 자신이 개발한 과정을 강의하기도 했다. 미국 메릴랜드 예술대학교(MICA, Maryland Institute College of Art)의 비상근 교수로 정보 시각화 기초 과정을 가르치고 있으며 미국과 그 외 국가의 저명한 대학에서 초청 강연을 정기적으로 진행하고 있다.
워싱턴 대학에서 응용 수학 학사 학위와 경영학 석사 학위(MBA)를 받았다. 세상에서 비효율적인 그래프를 없애는 일을 하지 않을 때는 미국 중서부의 집에 있거나, 해외여행을 하면서 남편과 함께 세 아이를 키우는 모험을 하며 지낸다.
의사 결정과 최적화 방법론에 관심이 많다. 세상에 존재하는 다양한 데이터를 이용해 여러 가지 문제를 해결하는 일을 하고 있다. 다양한 책과 현장 경험을 통해 데이터 수집, 정제, 분석, 보고 방법에 대한 지식을 얻는 것에 감사하고 있다. 에이콘출판사에서 출간한 『RStudio 따라잡기』(2013), 『The R book(Second Edition) 한국어판』(2014), 『예측 분석 모델링 실무 기법』(2014), 『데이터 마이닝 개념과 기법』(2015), 『파이썬으로 풀어보는 수학』(2016), 『데이터 스토리텔링』(2016), 『R에서 객체지향 프로그래밍 사용하기』(2016)
의사 결정과 최적화 방법론에 관심이 많다. 세상에 존재하는 다양한 데이터를 이용해 여러 가지 문제를 해결하는 일을 하고 있다. 다양한 책과 현장 경험을 통해 데이터 수집, 정제, 분석, 보고 방법에 대한 지식을 얻는 것에 감사하고 있다. 에이콘출판사에서 출간한 『RStudio 따라잡기』(2013), 『The R book(Second Edition) 한국어판』(2014), 『예측 분석 모델링 실무 기법』(2014), 『데이터 마이닝 개념과 기법』(2015), 『파이썬으로 풀어보는 수학』(2016), 『데이터 스토리텔링』(2016), 『R에서 객체지향 프로그래밍 사용하기』(2016), 『파이썬 프로그래밍 개론』(2016), 『산업인터넷(IIOT)과 함께하는 인더스트리 4.0』(2017), 『장고 마스터하기』(2017), 『텐서플로로 구현하는 딥러닝과 강화학습』(2017)을 번역했다.
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서울대에서 환경보건학 전공으로 박사학위를 받고 LG환경연구원과 삼성SDS를 거쳐 현재는 쿠팡에서 Health & Ergonomics팀을 맡고 있다. 환경안전보건 관련 데이터베이스 구축과 이를 토대로 한 데이터 분석 업무를 하면서 데이터의 중요성과 데이터를 효과적으로 제시하는 방법에 관심을 갖게 됐다. 지금도 수많은 데이터와 사례를 수집하고 분석해 현장에 적용할 수 있으면서 실효성 있는 자료와 정책을 만들기 위해 끊임없이 고민 중이다.
관련 분류
품목정보
- 발행일
- 2021년 07월 08일
- 쪽수, 무게, 크기
- 744쪽 | 188*235*40mm
