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    데이터 드리븐 디자인씽킹

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    데이터 드리븐 디자인씽킹 데이터로 공감하고 똑똑하게 의사결정하는

    • 에이블런 저
    • 위키북스
    • 2023년 01월 03일
    • 정가
      24,000원
    • 판매가
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    ISBN: 9791158393793 260쪽 175 x 235 (㎜)

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    저자 소개

    에이블런

    저자 : 에이블런
    에이블런은 ‘모든 이들의 도전과 성장을 가치있게’라는 비전 아래, 비전공자를 위한 데이터 활용 교육 서비스를 제공하고 있다. 대표적으로 ‘비전공자를 위한 데이터 리터러시’, ‘AI 기술을 활용한 디지털 트랜스포메이션’, ‘데이터 중심 디자인씽킹’ 등 최신 IT 관련 트렌드 기술 교육을 선도하고 있다. 이 책은 에이블런을 공동 창업한 지나와 제임스의 공동 집필로 완성되었다.
    지나
    ‘비전공자를 위한 진짜 필요한 데이터 활용 교육’을 모토로 교육 서비스 스타트업을 운영하고 있는 창업가. 서강대 기술경영학 석사과정을 졸업했다. 데이터로 문제를 해결하고 의사결정 하는 실질적인 방법론과 프로세스를 연구하고 교육 콘텐츠로 개발하는 일을 한다. 특히 데이터 기반 문제해결과 관련한 레퍼런스로는 2019년 행안부 주관 국민디자인단을 통해 국내 지역의 폭염피해에 따른 가축폐사 문제를 컨설팅해 장관상을 수상하기도 했다. 세상 돌아가는 소식과 새로운 비즈니스 기회를 찾는 것, 그리고 일을 효율적으로 개선하는 것에 관심이 많다.
    제임스
    학사, 석사에서는 공학, 박사에서는 기술경영학을 전공하며 데이터 드리븐 이노베이션에 항상 관심 있었다. 전자회사와 통신사 연구원을 거쳐, 데이터 기술 활용한 B2B 스타트업을 두 차례 창업 후 최근에는 데이터 리터러시 및 데이터 기반 의사결정 분야에서 비전공자를 위한 조금 더 쉬운 솔루션을 고민하고 있다.

    목차

    01장: 데이터 드리븐 디자인씽킹

    디자인씽킹이란?
    __디자인씽킹의 개념
    __디자인씽킹 프로세스

    디자인씽킹에서 데이터의 필요성
    __공감의 중요성
    __데이터를 통한 이해의 중요성
    __데이터를 활용한 디자인씽킹 사례1 - 콜레라 역학조사
    __데이터를 활용한 디자인씽킹 사례2 - 부여군 양계 농가 데이터 기반 타깃 분석
    __요약

    데이터 드리븐 디자인씽킹
    __데이터 드리븐 디자인씽킹의 개념
    __데이터 드리븐 디자인씽킹의 프로세스
    __데이터 드리븐 디자인씽킹 사례1 - 다이슨
    __데이터 드리븐 디자인씽킹 사례2 - 불스원샷
    __데이터 드리븐 디자인씽킹 사례3 - 티젠
    __데이터 드리븐 디자인씽킹 사례4 - 낫소
    __요약

    02장: 디자인씽킹의 프로세스별 활용 방안

    공감을 위한 데이터 활용
    __데이터로 공감한다는 것
    __이슈 트리를 통한 문제 탐색과 우선 순위 설정
    __소셜 분석을 통한 트렌드 공감하기

    문제정의를 위한 데이터 활용
    __상관/회귀분석을 위한 데이터 설명
    __상관분석을 통한 데이터 관계 파악하기
    __회귀분석을 통한 원인 파악하기
    __요약

    아이디어 도출을 위한 데이터 활용
    __아이디어 도출을 위한 문제 정의 및 발견
    __아이디어 도출을 위한 마인드 스크라이빙
    __아이디어 도출을 위한 생각 도구들
    __아이디어 정리를 위한 데이터 시각화
    __요약

    테스트를 위한 데이터 활용
    __그로스해킹이란?
    __테스트를 위한 AARRR
    __테스트를 위한 AARRR의 사례
    __요약

    03장: 소셜 데이터 분석

    분석 키워드 정의 - OTT란 무엇일까?
    __연관 검색어 살펴보기 - 구글 연관 검색어
    __관련 키워드 살펴보기 - 네이버 검색광고 도구
    __관련 키워드 살펴보기 - 썸트렌드

    언급량 분석: OTT에 대한 사람들의 관심은 어떻게 달라지고 있을까?
    __연관어 분석: OTT 플랫폼별로 사람들의 관심을 끄는 키워드는 무엇일까?
    __감성 분석: OTT 플랫폼과 콘텐츠에 대한 사람들의 생각, 어떻게 분석할까?
    __요약

    04장: 엑셀 데이터 분석

    핵심 키워드 간 상관성 검증을 위한 상관 분석
    __상관 분석 이론
    __소셜 데이터 가져오기
    __엑셀 데이터 분석

    변수 사이의 인과관계를 확인하기 위한 회귀 분석
    __회귀 분석 이론
    __소셜 데이터 가져오기
    __엑셀 데이터 분석

    문제 가설의 정량적 검증을 위한 분산 분석
    __분산 분석 이론
    __소셜 데이터 가져오기 (일원배치 분산 분석)
    __엑셀 데이터 분석
    __소셜 데이터 가져오기 (반복이 없는 이원배치 분산 분석)
    __엑셀 데이터 분석
    __소셜 데이터 가져오기 (반복이 있는 이원배치 분산 분석)
    __엑셀 데이터 분석
    __요약

    05장: 시각적 데이터 분석

    데이터 시각화를 통한 분석이란?
    __확증적 데이터 분석 프로세스
    __탐색적 데이터 분석 프로세스
    __두 분석 방법의 차이점
    __탐색적 데이터 분석의 필요성

    그래프의 유형별 특징과 활용 방안 ① - 비교
    __막대 그래프(Bar chart)
    __선 그래프(Line chart)
    __영역 그래프(Area chart)
    __방사형 그래프(Radial Bar)

    그래프의 유형별 특징과 활용 방안 ② - 관계
    __산점도(Scatter chart)
    __생키 다이어그램(Sankey Diagram)
    __풍선 그래프(Bubble chart)
    그래프의 유형별 특징과 활용 방안 ③ - 분포
    __히스토그램(Histogram)
    __상자 그림(Box plot)
    __트리맵(Tree map)

    그래프의 유형별 특징과 활용 방안 ④ - 구성
    __파이 그래프(Pie chart)
    __도넛 그래프(Donut chart)
    __히트맵(Heat map)

    데이터 시각화 리포트를 통한 데이터 읽기
    __“코로나19 이후, 글로벌 공급망”(THE STRAITS TIMES, 2021)
    __요약

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