- 현재 위치
- home > 컴퓨터·ICT·어학 > 컴퓨터·IT 도서 > 전산통계/해석 > 나이스한 데이터 분석[이콘]
;)
나이스한 데이터 분석 - 나이스지니데이타 지음
전국의 약 10만 개의 POS 데이터를 보유한 나이스지니데이타는 외식업, 편의점, 자동차 등의 분야에서 데이터를 구축하고 운영한 경험으로 빅데이터 기반의 상권분석 서비스를 제공한다. 『나이스한 데이터 분석』은 바로 이 나이스지니데이타의 분석을 담았다.
전국의 약 10만 개의 POS 데이터를 보유한 나이스지니데이타는 외식업, 편의점, 자동차 등의 분야에서 데이터를 구축하고 운영한 경험으로 빅데이터 기반의 상권분석 서비스를 제공한다. 『나이스한 데이터 분석』은 바로 이 나이스지니데이타의 분석을 담았다.
저자: 나이스지니데이타 지음
서문
불철주야 현장을 지키고 있을 호모 데이터쿠스들을 위해 _004
1부
1장 집콕, 더 이상 혼자 놀지 않는다 _012
윤현호, 이한동, 고동현
2장 알아두면 쓸모 있는 술에 대한 잡지식 _033
이정재, 배경진, 서상문
3장 그 많던 복고는 다 어디로 갔을까? _051
정진관, 최준호, 김수현
4장 이웃집에서 수입차를 사면 나도 사고 싶다 _074
문희연, 정인중
5장 현대판 맹모삼천지교, 학군 _096
박성은
2부
6장 데이터 인사이트를 찾기 위해 필요한 모든 것 _122
정진관
7장 데이터 파이프라인에서 배포까지, 운영은 실전이다! _142
윤재헌
8장 데이터는 원유일까, 단지 검은 액체일까? _156
송재익
9장 데이터를 가진 CEO들을 위한 맛집 레시피 _176
정선동
참고문헌 _206
불철주야 현장을 지키고 있을 호모 데이터쿠스들을 위해 _004
1부
1장 집콕, 더 이상 혼자 놀지 않는다 _012
윤현호, 이한동, 고동현
2장 알아두면 쓸모 있는 술에 대한 잡지식 _033
이정재, 배경진, 서상문
3장 그 많던 복고는 다 어디로 갔을까? _051
정진관, 최준호, 김수현
4장 이웃집에서 수입차를 사면 나도 사고 싶다 _074
문희연, 정인중
5장 현대판 맹모삼천지교, 학군 _096
박성은
2부
6장 데이터 인사이트를 찾기 위해 필요한 모든 것 _122
정진관
7장 데이터 파이프라인에서 배포까지, 운영은 실전이다! _142
윤재헌
8장 데이터는 원유일까, 단지 검은 액체일까? _156
송재익
9장 데이터를 가진 CEO들을 위한 맛집 레시피 _176
정선동
참고문헌 _206
데이터는 무엇을 감추고 있을까?
데이터로 코로나19 이후의 트렌드를 분석하다
위드 코로나 시대를 맞이했지만 아직 팬데믹 상황으로부터 자유롭기는 어렵다. 코로나19는 ‘집콕’, ‘홈트’ 등 새로운 문화를 형성했으며 이는 사람들이 일상에서 남기는 데이터에도 큰 변화를 주었다. 『나이스한 데이터 분석』은 코로나19가 발발하던 시점으로 돌아가 그 변화를 추적한다. 1부는 생활 밀착형 트렌드를 일상적인 데이터와 결합해 일반인들도 쉽게 이해할 수 있도록 했다. 그렇다고 이 책이 트렌드 소개를 핵심으로 하는 건 아니다. 오히려 데이터가 트렌드를 통해 풀이되는 과정을 담았다. 객관적인 데이터 분석으로 유행 트렌드들을 되짚어보는 기회를 가져보자.
데이터는 사람들의 생활패턴, 시장의 흐름을 보여주고 현 세대를 반영한다. 대표적인 소셜 데이터인 검색량 데이터를 들여다보면, 집콕이 만든 놀이문화의 트렌드를 알 수 있다. 또 외식업과 편의점의 판매 데이터를 들여다보면, 사회적 분위기에 따라 역동적으로 변모하는 주류시장의 트렌드를 알 수 있다. 예를 들어, 밀레니엄 세대는 생산자와 소비자의 역할을 넘나드는 프로슈머의 역할을 하며, 레트로 트렌드를 이끄는 주역이다. 편의점에 출시된 레트로 제품의 판매 지속성을 데이터로 들여다보면, 밀레니엄 세대의 주도적인 움직임이 시장에서 차지하는 영향력을 알 수 있다.
데이터 과학자들은 어떻게 일할까?
현장 경험에서 우러나온 실무자들의 진짜 이야기!
그렇다면 문과 출신도 데이터 과학자가 될 수 있을까? 데이터 과학자를 향한 관심은 기업은 물론 일반인들에게까지 이어져 실제 업무 현장에서 어떤 일이 펼쳐지는지 궁금해 하는 사람들이 많아졌다. 2부는 바로 현장에서 일하는 실무자들의 이야기를 담았다. “데이터 운영과 데이터 분석은 어떻게 다를까?”, “데이터에서 인사이트를 찾으려면 무엇이 필요할까?” 등의 물음에 암기식 지식보다는 현장에서 터득한 전문가의 노하우를 전달한다. 이제 막 일을 시작한 신입사원부터 5년 이상의 경력을 가진 데이터 과학자까지 모두가 업무에 참고할 만한 매뉴얼이 될 수 있도록 했다.
‘21세기 가장 섹시한 직업’인 데이터 과학자가 되기 위해 최근 몇 년간 각종 통계 수업과 프로젝트 경험으로 무장한 이력서를 내미는 지원자들이 많아졌다. 하지만 현장에서 마주치는 데이터는 생각만큼 깔끔하지도, 화려한 데이터 툴을 쓸 만큼 규모가 거대하지도 않다. 그보다 더 중요한 것은 데이터 분석의 80%라 불리는 ‘전처리’이다. 요리를 만들기 전에 요리 재료를 손질하듯이, 데이터를 깔끔하게 정리하는 과정을 뜻한다. 수많은 지원자 중에 전처리의 중요성에 대해 알고 있는 사람이 얼마나 될까? 당신이 현업의 업무 조건을 명확히 이해해 현장에서 환영받는 전문가가 되길 바란다.
우리 회사도 데이터 비즈니스 시작해볼까?
데이터를 가진 CEO들을 위한 조언
빅데이터, 블록체인, 자율주행 등 쉴 새 없이 새로운 것은 쏟아지고 팬데믹 상황에서 비대면, 온택트 같은 산업혁명의 변화 속도는 더욱 빨라지고 있다. 이러한 상황에서 다년간 회사의 데이터를 쌓아두기만 한 CEO들은 막연한 불안감에 무턱대고 데이터 비즈니스를 시작하려 한다. 하지만 무엇을, 어떻게 해야 하는지 보다 ‘왜’ 해야 하는지에 대한 이해가 우선이다. 또한 데이터 비즈니스로 수익성을 얻기는 대단히 어렵다.
빅데이터의 정의를 다시 보자. 빅데이터는 ‘3V(Volume, Velocity, Variety)’이다. 하지만 현장에서 빅데이터는 ‘3VD’이다. 빅데이터는 매우 지저분하고(Very Dirty), 어렵고(Very Difficult), 위험(Very Dangerous)하다. 게다가 지저분하고 어려운 데이터를 말끔히 정리해 완성된 결과물로 만들수록 개인정보 유출 가능성 등으로 데이터가 가진 위험성은 더 커진다. 빅데이터가 가진 이러한 조건에도 불구하고 데이터 비즈니스를 해야 하는 이유는 무엇일까? 이제는 데이터로 산업 간 경계가 무너지는 시대에 살고 있다. 그동안 보유한 데이터를 잘 활용한다면 고객과 회사 모두에게 긍정적인 기회가 될 것이다.
이 책을 읽어야 할 사람들
1. 데이터 과학자를 꿈꾸는 예비 데이터 전문가들
2. 데이터를 활용해 업무를 처리해야 하는 비전문가들
3. 5년 이상의 현장 경험을 거친 데이터 전문가들
4. 데이터 비즈니스가 하고 싶은 CEO들
5. 데이터를 읽고 쓰는 능력을 기르고 싶은 일반인들
데이터로 코로나19 이후의 트렌드를 분석하다
위드 코로나 시대를 맞이했지만 아직 팬데믹 상황으로부터 자유롭기는 어렵다. 코로나19는 ‘집콕’, ‘홈트’ 등 새로운 문화를 형성했으며 이는 사람들이 일상에서 남기는 데이터에도 큰 변화를 주었다. 『나이스한 데이터 분석』은 코로나19가 발발하던 시점으로 돌아가 그 변화를 추적한다. 1부는 생활 밀착형 트렌드를 일상적인 데이터와 결합해 일반인들도 쉽게 이해할 수 있도록 했다. 그렇다고 이 책이 트렌드 소개를 핵심으로 하는 건 아니다. 오히려 데이터가 트렌드를 통해 풀이되는 과정을 담았다. 객관적인 데이터 분석으로 유행 트렌드들을 되짚어보는 기회를 가져보자.
데이터는 사람들의 생활패턴, 시장의 흐름을 보여주고 현 세대를 반영한다. 대표적인 소셜 데이터인 검색량 데이터를 들여다보면, 집콕이 만든 놀이문화의 트렌드를 알 수 있다. 또 외식업과 편의점의 판매 데이터를 들여다보면, 사회적 분위기에 따라 역동적으로 변모하는 주류시장의 트렌드를 알 수 있다. 예를 들어, 밀레니엄 세대는 생산자와 소비자의 역할을 넘나드는 프로슈머의 역할을 하며, 레트로 트렌드를 이끄는 주역이다. 편의점에 출시된 레트로 제품의 판매 지속성을 데이터로 들여다보면, 밀레니엄 세대의 주도적인 움직임이 시장에서 차지하는 영향력을 알 수 있다.
데이터 과학자들은 어떻게 일할까?
현장 경험에서 우러나온 실무자들의 진짜 이야기!
그렇다면 문과 출신도 데이터 과학자가 될 수 있을까? 데이터 과학자를 향한 관심은 기업은 물론 일반인들에게까지 이어져 실제 업무 현장에서 어떤 일이 펼쳐지는지 궁금해 하는 사람들이 많아졌다. 2부는 바로 현장에서 일하는 실무자들의 이야기를 담았다. “데이터 운영과 데이터 분석은 어떻게 다를까?”, “데이터에서 인사이트를 찾으려면 무엇이 필요할까?” 등의 물음에 암기식 지식보다는 현장에서 터득한 전문가의 노하우를 전달한다. 이제 막 일을 시작한 신입사원부터 5년 이상의 경력을 가진 데이터 과학자까지 모두가 업무에 참고할 만한 매뉴얼이 될 수 있도록 했다.
‘21세기 가장 섹시한 직업’인 데이터 과학자가 되기 위해 최근 몇 년간 각종 통계 수업과 프로젝트 경험으로 무장한 이력서를 내미는 지원자들이 많아졌다. 하지만 현장에서 마주치는 데이터는 생각만큼 깔끔하지도, 화려한 데이터 툴을 쓸 만큼 규모가 거대하지도 않다. 그보다 더 중요한 것은 데이터 분석의 80%라 불리는 ‘전처리’이다. 요리를 만들기 전에 요리 재료를 손질하듯이, 데이터를 깔끔하게 정리하는 과정을 뜻한다. 수많은 지원자 중에 전처리의 중요성에 대해 알고 있는 사람이 얼마나 될까? 당신이 현업의 업무 조건을 명확히 이해해 현장에서 환영받는 전문가가 되길 바란다.
우리 회사도 데이터 비즈니스 시작해볼까?
데이터를 가진 CEO들을 위한 조언
빅데이터, 블록체인, 자율주행 등 쉴 새 없이 새로운 것은 쏟아지고 팬데믹 상황에서 비대면, 온택트 같은 산업혁명의 변화 속도는 더욱 빨라지고 있다. 이러한 상황에서 다년간 회사의 데이터를 쌓아두기만 한 CEO들은 막연한 불안감에 무턱대고 데이터 비즈니스를 시작하려 한다. 하지만 무엇을, 어떻게 해야 하는지 보다 ‘왜’ 해야 하는지에 대한 이해가 우선이다. 또한 데이터 비즈니스로 수익성을 얻기는 대단히 어렵다.
빅데이터의 정의를 다시 보자. 빅데이터는 ‘3V(Volume, Velocity, Variety)’이다. 하지만 현장에서 빅데이터는 ‘3VD’이다. 빅데이터는 매우 지저분하고(Very Dirty), 어렵고(Very Difficult), 위험(Very Dangerous)하다. 게다가 지저분하고 어려운 데이터를 말끔히 정리해 완성된 결과물로 만들수록 개인정보 유출 가능성 등으로 데이터가 가진 위험성은 더 커진다. 빅데이터가 가진 이러한 조건에도 불구하고 데이터 비즈니스를 해야 하는 이유는 무엇일까? 이제는 데이터로 산업 간 경계가 무너지는 시대에 살고 있다. 그동안 보유한 데이터를 잘 활용한다면 고객과 회사 모두에게 긍정적인 기회가 될 것이다.
이 책을 읽어야 할 사람들
1. 데이터 과학자를 꿈꾸는 예비 데이터 전문가들
2. 데이터를 활용해 업무를 처리해야 하는 비전문가들
3. 5년 이상의 현장 경험을 거친 데이터 전문가들
4. 데이터 비즈니스가 하고 싶은 CEO들
5. 데이터를 읽고 쓰는 능력을 기르고 싶은 일반인들
