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데이터로 말해요! 데이터 중심의 사고ㆍ기획ㆍ보고의 기술 근거와 논리로 상사를 설득하고 싶은 직장인을 위한 데이터 리터러시와 커뮤니케이션 실전
- 김철수 저
- 위키북스
- 2023년 01월 10일
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ISBN: 9791158393960
220쪽
152 x 220 (㎜)
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책 소개
출판사 리뷰
저자 소개
저자 : 김철수
디지털역량연구소를 운영하면서 디지털 시대에 보통 직장인에게 필요한 역량을 연구하고 강의한다. 삼성전자, 현대자동차 등 국내 주요 기업에 디지털 트랜스포메이션, 데이터 리터러시, 업무 자동화, 기획 보고, 글쓰기 등을 주제로 강의하고 코칭하면서 업무 생산성 향상을 돕고 있다. 저서로 《감으로만 일하던 김 팀장은 어떻게 데이터 좀 아는 팀장이 되었나》(공저) 《개발자의 글쓰기》 《메타버스로 가는 티켓, 게더타운의 모든 것》(공저) 《RPA로 만드는 나만의 로봇비서 만들기》 《온택트 리더십》 《팀장을 위한 보고서 검토 기술》 등이 있다.
목차
1부: 비즈니스와 데이터
1. 디지털과 산업의 변화
___세계 시가 총액 톱10 기업의 변화
___디지털의 3요소
___디지털의 근간은 데이터
2. 비즈니스와 데이터의 관계
___비즈니스의 시작은 문제
___전략, 방안, 과제, 업무
___비즈니스 논리와 데이터
3. 데이터 미신과 현실
___데이터 과학자가 될 수 있다는 미신
___과학과 기술, 부와 지식
4. 통계, 인공지능, 빅데이터, 의사결정
___통계와 인공지능/빅데이터 분석의 차이
___인공지능/빅데이터 기반 보고와 의사결정
2부: 데이터로 사고하라
5. 비즈니스 데이터 사고
___자료, 사실, 판단, 주장의 논리
___확산과 수렴의 사고
6. 자료: 알맞은 자료 선정
___자료를 찾기 전에 목적부터
___성과 평가와 인과관계
7. 사실: 쓸모 있는 사실 선정
___쓸데없는 차트, 쓸모 있는 차트
___쓸모 있는 사실과 쓸데없는 사실의 차이
___사실이냐, 진실이냐, 이것이 문제
___진실의 반대는 무지와 무시
8. 판단: 올바른 판단 선정
___판단의 종류 3가지
___가치판단과 비교
___상황판단과 시나리오 플래닝
___검은 백조와 회색 코뿔소
9. 주장: 최선의 주장 선정
___왜 금도끼를 상으로 줘야 하지?
___데이터 조작으로 주장하기
___데이터 조작을 막는 방법
3부: 데이터로 기획하라
10. 데이터 분류와 구분
___분류마다 다른 결론
___전략을 만드는 분류와 구분
___누락과 중복
11. 시계열 차트 패턴으로 기획하기
___다양한 차트 패턴
___일반적인 패턴 찾아 기획하기
___이상 패턴 찾아 기획하기
12. 분산 차트로 프레임워크 만들기
___분산 차트 패턴 찾기
___패턴이 없는 분산 차트 분석
___2by2 매트릭스로 기획하기
13. 스몰 데이터와 로그 데이터 분석하기
___보고서 버전 스몰 데이터 분석
___로그 데이터와 프로세스 마이닝
14. A/B 테스트로 기획하기
___버락 오바마의 대선 홈페이지 시안 결정
___일상에 들어온 A/B 테스트
15 데이터로 5Whys 사용하기
___근본 원인을 찾는 5Whys 기법
___원인과 이유
___데이터로 5Whys 사용하기
4부: 데이터로 보고하라
16. 표로 보고하기
___데이터 표현 형식
___비교와 대조
___행렬 순서
17. 글로 보고하기
___데이터를 요약해서 쓰기
___비슷해 보이지만 다른 용어
___통찰과 시사 쓰기
18. 차트로 보고하기
___차트를 쓰는 이유
___차트 강조와 왜곡
___차트 조작
19. 웹으로 보고하기
___차트 레이스 만들기
___D3(Data-Driven Documents)
20. 대시보드로 보고하기
___데이터로 만드는 목표와 지표
___의사결정을 돕는 대시보드
21. 데이터 수집 보고 자동화하기
___로봇처럼 데이터를 자동 수집하는 RPA
___파워 오토메이트로 네이버 뉴스 수집 자동화하기
22. 데이터 품질 관리
___데이터 유효성 관리
___데이터 활용성 관리
1. 디지털과 산업의 변화
___세계 시가 총액 톱10 기업의 변화
___디지털의 3요소
___디지털의 근간은 데이터
2. 비즈니스와 데이터의 관계
___비즈니스의 시작은 문제
___전략, 방안, 과제, 업무
___비즈니스 논리와 데이터
3. 데이터 미신과 현실
___데이터 과학자가 될 수 있다는 미신
___과학과 기술, 부와 지식
4. 통계, 인공지능, 빅데이터, 의사결정
___통계와 인공지능/빅데이터 분석의 차이
___인공지능/빅데이터 기반 보고와 의사결정
2부: 데이터로 사고하라
5. 비즈니스 데이터 사고
___자료, 사실, 판단, 주장의 논리
___확산과 수렴의 사고
6. 자료: 알맞은 자료 선정
___자료를 찾기 전에 목적부터
___성과 평가와 인과관계
7. 사실: 쓸모 있는 사실 선정
___쓸데없는 차트, 쓸모 있는 차트
___쓸모 있는 사실과 쓸데없는 사실의 차이
___사실이냐, 진실이냐, 이것이 문제
___진실의 반대는 무지와 무시
8. 판단: 올바른 판단 선정
___판단의 종류 3가지
___가치판단과 비교
___상황판단과 시나리오 플래닝
___검은 백조와 회색 코뿔소
9. 주장: 최선의 주장 선정
___왜 금도끼를 상으로 줘야 하지?
___데이터 조작으로 주장하기
___데이터 조작을 막는 방법
3부: 데이터로 기획하라
10. 데이터 분류와 구분
___분류마다 다른 결론
___전략을 만드는 분류와 구분
___누락과 중복
11. 시계열 차트 패턴으로 기획하기
___다양한 차트 패턴
___일반적인 패턴 찾아 기획하기
___이상 패턴 찾아 기획하기
12. 분산 차트로 프레임워크 만들기
___분산 차트 패턴 찾기
___패턴이 없는 분산 차트 분석
___2by2 매트릭스로 기획하기
13. 스몰 데이터와 로그 데이터 분석하기
___보고서 버전 스몰 데이터 분석
___로그 데이터와 프로세스 마이닝
14. A/B 테스트로 기획하기
___버락 오바마의 대선 홈페이지 시안 결정
___일상에 들어온 A/B 테스트
15 데이터로 5Whys 사용하기
___근본 원인을 찾는 5Whys 기법
___원인과 이유
___데이터로 5Whys 사용하기
4부: 데이터로 보고하라
16. 표로 보고하기
___데이터 표현 형식
___비교와 대조
___행렬 순서
17. 글로 보고하기
___데이터를 요약해서 쓰기
___비슷해 보이지만 다른 용어
___통찰과 시사 쓰기
18. 차트로 보고하기
___차트를 쓰는 이유
___차트 강조와 왜곡
___차트 조작
19. 웹으로 보고하기
___차트 레이스 만들기
___D3(Data-Driven Documents)
20. 대시보드로 보고하기
___데이터로 만드는 목표와 지표
___의사결정을 돕는 대시보드
21. 데이터 수집 보고 자동화하기
___로봇처럼 데이터를 자동 수집하는 RPA
___파워 오토메이트로 네이버 뉴스 수집 자동화하기
22. 데이터 품질 관리
___데이터 유효성 관리
___데이터 활용성 관리
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