저자 소개
서문
베타 리더 추천사
이 책의 구성

1장. 엑셀, 그 너머에 있는 데이터

1-1. 당신은 충분히 데이터를 논할 자격이 있다
1-1-1. 야근에서 구해줄 무언가, 커리어를 도와줄 무언가
1-1-2. 데이터 리터러시란 무엇인가
1) 보유 데이터로 할 수 있는 것과 할 수 없는 것을 알아야 합니다
2) 데이터 타입에 대한 이해가 필요합니다
3) 숫자의 진정한 의미를 생각합니다
4) 가설을 세우고 세부 기준을 공유하며 한계를 받아들이고 팩트로 피드백합니다
5) 데이터를 활용하는 데 걸리는 시간을 알아야 합니다
1-1-3. 문제를 데이터로 정의하는 방법
1-2. 데이터 리터러시에 대한 몇 가지 오해
1-2-1. 엑셀은 수준 낮은 도구이며 구식이다?
1-2-2. 데이터 시각화는 전부이거나 아무것도 아니다?
1-2-3. 지오데모(Geo-Demo) 속성을 쓰는 것은 후진적이다?
1-2-4. 이제 모든 것을 다 알 수 있을 것이다?

2장. 실전에서 쉽게 시작하기 위한 SQL

2-1. 분석이 편한 환경을 만들어보자
2-1-1. 서버로 일한다는 것은 무엇일까?
2-1-2. 나만의 데이터베이스 만들기
2-1-3. 업무 현장에서 데이터를 활용하기 위한 환경설정
1) 같지만 다른 변수를 다시 같은 변수로
2) 기준이 다른 변수들
3) 합집합이 아닌 교집합만
4) 데이터 정합성, 핵심은 무엇인가
2-2. [SQL] SQL로 데이터를 간단히 다루어보자
2-2-1. 처음 데이터를 받으면 해야 할 일들
1) 관측치 확인하기
2) 결측치 개수
3) 범주형 변수의 분포
4) 연속형 변수의 평균
5) 연속형 변수의 사칙연산
6) 최대와 최솟값
7) 시간 데이터 계산하기
8) 조건으로 열 만들기
9) 순위 매기기
10) 표준편차, 최빈값, 중간값
2-2-2. 샘플 데이터 분석해보기
2-2-3. 여러 테이블을 분석해보기
2-2-4. SQL, 어떻게 계속 해볼까?

3장. 데이터와 데이터의 관계를 알게 되는 기초 분석들

3-1. 상관분석
3-1-1. 인과관계와 상관관계
3-1-2. 상관계수를 구해보자
3-2. 회귀 분석
3-2-1. 회귀 모델과 과적합, 교차 검증
3-2-2. 회귀식을 구해보자

4장. 데이터로 일하기 위해서는

4-1. 모두가 좋아하는 데이터 드리븐 (Data-Driven)
4-1-1. 신뢰를 주는 스토리텔링
1) 공유해야 할 결과물
2) 지표는 최대한 가공을 적게
3) 노이즈(Noise)는 정말 노이즈인가?
4) 최종 목표는 수익 창출
4-1-2. 설명할 수 있는 빅데이터
1) 도입한 성과를 설명해야 하는 초반 결과물
2) 성공 모델을 위한 비설명/고성능 결과물
3) 설명인가, 실적인가?
4-1-3. 사람이 할 일, 데이터가 할 일
4-1-4. 무거운 시스템보다는 얻고자 하는 것부터
4-2. 데이터는 자산이다
4-2-1. 플랫폼에 상품을 등록하는 기업들
4-2-2. 데이터 가공 판매, 확대되는 데이터 가공 분야
4-2-3. 데이터 활용, 우린 무엇부터 시작할까?
1) 기존 데이터를 요약하는 인사이트
2) 기존 데이터로 미래를 예측하는 인사이트
3) 기존 데이터와 외부 데이터를 결합한 인사이트
4) 외부 데이터를 통한 시장 인사이트
에필로그
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