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chaper 01 마케팅과학을 위한 통계분석
1.1 마케팅의 변화 1.2 마케팅과 통계 1.3 마케팅을 위한 통계분석 기법 [1] 기초 통계분석 기법 [2] 인과관계 분석기법 [3] 기타 다변량 통계분석 기법 1.4 통계분석을 활용한 문제해결 과정 [1] 문제파악 및 가설 수립 [2] 유의수준 및 임계치 설정 [3] 분석 및 검정 통계량 산출 [4] 결과 해석 및 가설 검증 chapter 02 확률통계개론 2.1 확률기초이론 [1] 확률 [2] 확률변수와 확률분포 2.2 통계기초이론 [1] 통계학 [2] 추정 [3] 가설검정 chapter 03 파이썬 기초 3.1 파이썬 소개 [1] 왜 파이썬인가? [2] Anaconda python 실습 환경 구축 3.2 파이썬 프로그램 기초 [1] 파이썬의 자료형 [2] 파이썬 제어문 3.3 데이터 분석을 위한 파이썬 라이브러리 [1] 통계분석을 위한 라이브러리 [2] Numpy [3] Pandas chapter 04 데이터 전처리 및 기초분석 4.1 분석을 위한 데이터 준비 [1] 실습용 데이터 다운로드 [2] 분석 데이터 설명 [3] 데이터 불러오기 4.2 데이터 전처리 및 파생변수 생성 [1] 데이터 전처리 [2] 파생변수의 생성 4.3 유용한 통계 그래프 [1] 히스토그램 [2] 산점도 [3] 파이차트 [4] 상자그림 chapter 05 기술통계분석 5.1 평균, 분산, 표준편차 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 5.2 왜도와 첨도 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 5.3 기타 기술통계량 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 chapter 06 t-검정 6.1 t-검정 기초 6.2 일표본 t-검정 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 6.3 독립표본 t-검정 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 6.4 쌍체표본 t-검정 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 chapter 07 상관관계 분석 7.1 수치형 변수의 상관관계 분석 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 7.2 편(부분) 상관관계 분석 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 7.3 순서형 변수의 상관관계 분석 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 7.4 정준상관분석 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 chapter 08 범주형 데이터 분석 8.1 적합도 검정 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 8.2 독립성 검정 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 8.3 동질성 검정 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 chapter 09 신뢰성 분석 9.1 신뢰성과 타당성 [1] 측정오차 [2] 신뢰성 [3] 타당성 9.2 내적일관성 분석 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 chapter 10 분산분석 10.1 분산분석 기초 [1] 분산분석의 종류 10.2 일원분산분석 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 10.3 이원분산분석 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 10.4 다변량분산분석 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 10.5 공분산분석 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 chapter 11 회귀분석 11.1 회귀분석 기초 11.2 단순회귀분석 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 11.3 다중회귀분석 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 11.4 더미변수를 이용한 회귀분석 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 chapter 12 요인 분석 12.1 요인분석 기초 [1] 요인추출방법 [2] 요인 분석의 주요지표 [3] 요인의 회전 [4] 요인분석의 유형 12.2 탐색적 요인분석 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 chapter 13 분류예측분석 13.1 분류예측분석 기초 13.2 선형판별분석 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 13.3 로지스틱 회귀분석 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 chapter 14 군집분석 14.1 군집분석 기초 14.2 계층적 군집분석 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 14.3 비계층적 군집분석 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 chaper 15 포지셔닝 분석 15.1 포지셔닝 분석 기초 15.2 다차원 척도법 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 15.3 상응분석 [1] 개념 및 주요 이론 [2] 분석 및 해석 chapter 16 컨조인트 분석 16.1 개념 및 주요 이론 16.2 컨조인트 분석을 위한 조사 및 분석 과정 16.3 시장점유율 예측 16.4 분석 및 해석 chapter 17 비모수 통계분석 17.1 비모수 통계분석 기초 17.2 적합도 검정 [1] RUN 검정 [2] Kolmogorov-Smirnov 검정 (단일표본) 17.3 동질성 검정 [1] Wilcoxon 부호-순위 검정 [2] Mann-Whitney U 검정 [3] Kruskal-Wallis H 검정 [4] Friedman 검정 17.4 상관성 검정 [1] Kendall 서열상관 분석 |
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비즈니스 관점에서 풀어 쓴 파이썬 통계분석 지침서
본서는 파이썬을 전혀 모르는 사람도, 프로그래밍을 전혀 해보지 않은 사람도 단계적으로 (step by step) 따라하다 보면 파이썬 기반의 통계분석을 용이하게 다룰 수 있도록 도와주는 이론서이자 실무 지침서입니다. 따라서, 통계분석을 비즈니스에 적용하고자 하는 목적에 부합하기 위해 깊이 있는 통계모형 증명이나 프로그래밍 알고리즘에 집중하기 보다는 주요 통계기법 별 핵심이론과 따라하기 식의 파이썬 통계 함수 사용 설명에 초점이 맞춰져 있습니다. 이 책의 주요 특징은 다음과 같습니다. ●통계분석기법을 비즈니스에 적용하기 위한 관점에서 꼭 필요한 이론만을 추출하여 정리하였습니다. ●단순 기술통계부터 다변량 고급통계, 비모수 통계기법 등 비즈니스 분야에 가장 많이 사용되는 대부분의 통계분석 기법들을 다루었습니다. ●책에서 다루는 모든 이론에 대해 100% 파이썬 실습을 제공합니다. ●모든 파이썬 코드에 대한 상세하고 친절한 설명을 제공합니다. ●모든 실습 주제는 현실적인 비즈니스 문제에 초점을 맞추었습니다. ●실습용 데이터는 기업의 실제 마케팅 및 CRM 데이터를 기반으로 추출되었습니다 |