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행동 데이터 분석
R과 파이썬으로 시작하는 행동 데이터 분석 가이드
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소개
목차
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[PART 1 행동의 이해]
CHAPTER 1 인과-행동 프레임워크 1.1 인과관계 분석을 선택한 이유 1.2 회귀 분석을 방해하는 교란 1.3 정리하기 CHAPTER 2 행동 데이터를 이해하는 방법 2.1 인간 행동의 기본 모델 2.2 행동과 데이터의 연결고리 2.3 정리하기 [PART 2 인과관계 다이어그램과 교란 해소] CHAPTER 3 인과관계 다이어그램의 개요 3.1 인과관계 다이어그램과 인과-행동 프레임워크 3.2 인과관계 다이어그램의 기본 구조 3.3 인과관계 다이어그램의 일반적인 변환 방법 3.4 정리하기 CHAPTER 4 인과관계 다이어그램 만들기 4.1 비즈니스 문제와 데이터 설정 4.2 포함할 변수 식별하기 4.3 데이터를 기반으로 포함할 관찰 가능한 변수 검증하기 4.4 인과관계 다이어그램 확장 4.5 인과관계 다이어그램 단순화 4.6 정리하기 CHAPTER 5 인과관계 다이어그램을 통한 데이터 분석의 교란 해소 5.1 비즈니스 문제: 아이스크림과 생수 매출 5.2 분리 인과 기준 5.3 백도어 기준 5.4 정리하기 [PART 3 견고한 데이터 분석] CHAPTER 6 결측 데이터 처리 6.1 데이터와 패키지 6.2 결측 데이터 시각화 6.3 결측 데이터 진단 6.4 결측 데이터 처리 6.5 정리하기 CHAPTER 7 부트스트랩을 활용한 불확실성 측정 7.1 부트스트랩의 개요 7.2 회귀 분석을 위한 부트스트랩 7.3 부트스트랩을 사용하는 경우 7.4 R과 파이썬에서 부트스트랩 최적화 7.5 정리하기 [PART 4 실험 설계와 분석] CHAPTER 8 실험 설계의 기초 8.1 실험 계획: 변화 이론 8.2 데이터와 패키지 8.3 무작위 배정과 표본 크기/검정력 8.4 실험 결과 분석과 해석 8.5 정리하기 CHAPTER 9 층화 무작위 배정 9.1 실험 계획 9.2 데이터와 패키지 9.3 무작위 배정과 표본 크기/검정력 결정 9.4 실험 결과 분석과 해석 9.5 정리하기 CHAPTER 10 군집 무작위 배정과 계층적 모델링 10.1 실험 계획 10.2 데이터와 패키지 10.3 계층적 모델링의 개요 10.4 무작위 배정과 표본 크기/검정력 결정 10.5 실험 결과 분석과 해석 10.6 정리하기 [PART 5 행동 데이터 분석을 위한 고급 도구] CHAPTER 11 조절효과 11.1 데이터와 패키지 11.2 조절효과의 행동적 다양성 11.3 조절효과 적용 방법 11.4 정리하기 CHAPTER 12 매개효과와 도구 변수 12.1 매개효과 12.2 도구 변수 12.3 정리하기 |
저자 소개 2
Florent Buisson
10년간 경영, 분석 및 행동 과학 분야에서 경력을 쌓은 행동경제학자입니다. 소르본 대학교에서 계량경제학 석사 학위와 행동경제학 박사 학위를 받았으며, 이후 올스테이트에서는 행동 과학팀을 신설하여 4년 동안 팀을 이끌었습니다. 그전에는 프랑스 전략 컨설팅 회사에서 경제학과 데이터 분석을 활용하여 복잡한 측정 문제를 해결하는 업무를 담당했습니다. 또한 유엔식량농업기구의 의뢰를 받아 개발도상국의 농업 정책 안전성을 측정하는 지표를 작성했고, 전문 의료 분석 분야에서 중증 질환 환자의 행동을 분석했습니다.
국내 대기업에서 인공지능 관련 연구를 진행하고 챗봇 서비스를 개발하는 7년 차 개발자다. 주로 자연어 처리 중심의 연구와 자바, 파이썬 위주의 개발 경력을 쌓아가고 있다. 개발과 관련된 공부는 분야를 가리지 않고 좋아하며 자기계발과 지식 공유를 목표로 번역에 참여하고 있다.
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품목정보
- 발행일
- 2023년 06월 12일
- 지원기기
- 크레마, PC(윈도우 - 4K 모니터 미지원), 아이폰, 아이패드, 안드로이드폰, 안드로이드패드, 전자책단말기(저사양 기기 사용 불가), PC(Mac)
- 파일/용량
- PDF(DRM) | 4.89MB ?
- 글자 수/ 페이지 수
- 약 401쪽 ?
- ISBN13
- 9791169216890
출판사 리뷰
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고객 중심 데이터 분석으로 최적의 비즈니스 전략 세우기
이 책은 고객 행동 데이터 분석에 특화된 도구와 방법론을 소개하는 실전 지침서입니다. 구독형 서비스 기업에서 제공하는 이메일을 계기로 고객이 서비스 구독을 시작하는지, 나이가 많은 고객이 특정 상품을 구매하는 경향이 있는지 등 다양한 분석 주제를 소개합니다. 여기에 선형 회귀와 로지스틱 회귀를 활용하여 고객 행동의 원인을 구체적으로 분석하고, 서비스를 개선하는 방법을 적용하는 등 실질적인 분석 방법을 제시합니다. 또한 R과 파이썬을 활용하여 다양한 예제를 실습할 수 있어 데이터 과학, 비즈니스 분석, 행동 과학 등 모든 분야에서 행동 데이터 분석을 적용할 수 있습니다. ‘무엇이 고객의 행동을 유발하는가?’라는 질문에 대한 궁금증을 가지고 있는 모든 이에게 이 책은 훌륭한 안내서가 되어줄 것입니다. |
추천평
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인과 관계와 행동 분석 이론을 바탕으로 R과 파이썬 언어를 사용하여 실제 데이터를 분석하고 결과를 해석하는 방법을 다룹니다. 이를 통해 데이터 분석 시 ‘왜’ 이런 결과가 나타나는지에 대한 답을 찾는 능력을 키울 수 있습니다. - 양민혁 (현대모비스 데이터사이언스팀)
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행동 데이터 분석에 대한 깊은 이해와 실무 경험이 담겨 있어, 단순히 프로덕트를 개발하는 사람뿐만 아니라 마케팅을 분석하는 사람이나 비즈니스를 담당하는 사람에게도 필요한 책입니다. 사용자 행동 데이터를 더 깊은 이론까지 궁금한 모든 이에게 이 책을 추천합니다. - 류영표 (프리랜서 개발자 및 강사)
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인과 모델링을 통해 통계적 모델링 결과를 인과적으로 해석하는 방법을 자세히 다루며, 이를 통해 분석 결과를 더욱 신뢰할 수 있게 만드는 방법까지 함께 제시합니다. - 우수연 (데이터 분석가)
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‘상관관계는 인과관계가 아니다’는 통계학에서 매우 중요한 원칙 중 하나입니다. 그러나 실제 데이터 분석에서는 상관과 인과를 명확히 구분하는 것은 어려울 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 이 책에서는 DAG를 이용한 인과 추론에 대해 상세히 소개합니다. - 조현석 (컨스택츠코리아 데이터 가드너)
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사람들의 행동에 대한 궁금증을 가진 독자에게 이 책은 끊임없이 탐구하는 여정을 함께하며 영감을 주는 좋은 친구가 되어줄 것입니다. - 송진영 (데이터 분석가)
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