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위키북스 데이터 사이언스 시리즈 9권. 데이터 분석을 어렵게 만드는 프로그래밍 언어와 복잡한 이론들은 최대한 멀리하고 데이터의 기초 개념부터 차근차근 설명한다. 또한 가장 손쉽게 다룰 수 있는 마이크로소프트 엑셀과 무료 애드인 프로그램을 활용해서 누구나 쉽게 예제를 따라 해 볼 수 있게 구성했다.

또한 기초에 해당하는 데이터 수집과 가공뿐만 아니라 시각화와 머신러닝으로 대표되는 고급 데이터 활용에 대해서도 다루고 있다. 이를 통해 데이터 과학이 꼭 파이썬이나 R과 같은 코딩지식을 통해서만 배울 수 있는 전문 지식이 아니라 엑셀 표 데이터에서부터 시작할 수 있는 친근한 개념이라는 것을 이야기하고자 했다.

여러분의 데이터를 가치있게 활용할 수 있는 방법을 안내해 드립니다!

흩어져 있는 데이터를 필요에 맞게 수집하고 분석할 수 있는 형태로 만들어 이를 상황에 맞게 해석하지 못한다면 아무리 많은 데이터가 있어도 소용없는 쓰레기 더미에 지나지 않는다.

이 책에서는 데이터 분석을 어렵게 만드는 프로그래밍 언어와 복잡한 이론들은 최대한 멀리하고 데이터의 기초 개념부터 차근차근 설명한다. 또한 가장 손쉽게 다룰 수 있는 마이크로소프트 엑셀과 무료 애드인 프로그램을 활용해서 누구나 쉽게 예제를 따라 해 볼 수 있게 구성했다.

또한 기초에 해당하는 데이터 수집과 가공뿐만 아니라 시각화와 머신러닝으로 대표되는 고급 데이터 활용에 대해서도 다루고 있다. 이를 통해 데이터 과학이 꼭 파이썬이나 R과 같은 코딩지식을 통해서만 배울 수 있는 전문 지식이 아니라 엑셀 표 데이터에서부터 시작할 수 있는 친근한 개념이라는 것을 이야기하고자 했다.

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[1부] 데이터 분석 기초 

▣ 01장:데이터 분석 환경 구축	
1.1 데이터 분석 
__1.1.1 데이터란 무엇인가? 
__1.1.2 데이터 분석의 실체 
__1.1.3 데이터 분석 방법 
__1.1.4 데이터 분석의 목적 
__1.1.5 데이터 분석 단계 
__1.1.6 데이터 분석의 한계와 분석 실패 이유 
__1.1.7 데이터 분석과 통계학의 관계 
1.2 데이터 분석 도구 
__1.2.1 데이터 분석 도구별 특징 
__1.2.2 목적에 맞는 도구 선택 
1.3 데이터 구조화 
__1.3.1 데이터는 곧 테이블이다 
__1.3.2 테이블의 구성 요소 
__1.3.4 데이터와 쿼리 
__1.3.5 관계형 데이터베이스 
1.4 정리 

▣ 02장: 데이터 분석 첫걸음: 데이터 수집 
2.1 엑셀과 파워쿼리를 활용한 데이터 전처리 
__2.1.1 파워쿼리 소개 
__2.1.2 파워쿼리 기본 활용 
__2.1.3 데이터 그룹화와 계산열 만들기 
__2.1.4 흩어져 있는 데이터 하나로 통합하기 
2.2 웹 데이터 수집 
__2.2.1 엑셀을 활용한 웹 데이터 수집 기초 
__2.3.2 RSS 피드를 통해 데이터 불러오기 
__2.3.3 파워쿼리 M 코드를 활용한 웹데이터 수집 자동화 
__2.3.4 특정 페이지 소스를 RSS 피드로 만들어 가져오기 
__2.3.5 API를 통한 웹 데이터 수집 
2.3 데이터 쿼리와 언피벗팅 
__2.3.1 쿼리(Query)와 엑셀 고급 필터링 
__2.3.2 기초 데이터 테이블화 
2.4 정리 

[2부] 실전 데이터 분석 

▣ 03장: 엑셀을 활용한 데이터 분석 기초 
3.1 엑셀 피벗 테이블로 데이터를 요약하고 분석하기 
__3.1.1 피벗 테이블 기본 사용법 
__3.1.2 피벗 테이블을 활용한 기본 데이터 분석 
__3.1.3 피벗 테이블의 유용한 기능 
__3.1.4 파워피벗을 통한 대용량 데이터 피벗팅 
3.2 엑셀 추가 기능을 활용한 데이터 분석 
__3.2.1 데이터의 대푯값과 분포 
__3.2.2 변수들의 관계를 말해주는 회귀 분석 
3.3 엑셀의 해 찾기 기능을 통한 데이터 분석 
__3.3.1 엑셀의 해 찾기 기능 활용 
3.4 정리 

▣ 04장: 데이터 시각화 
4.1 데이터 시각화 이해하기 
__4.1.1 데이터 시각화의 의미 
__4.1.2 데이터 시각화 도구 
__4.1.3 마이크로소프트 파워비아이 
__4.1.4 파워비아이를 활용한 데이터 시각화 기초 
__4.1.5 파워비아이를 활용한 데이터 시각화 심화 
__4.1.6 엑셀 차트기능을 활용한 데이터 시각화 
__4.1.7 파워비아이와 R을 활용한 데이터 시각화 
4.2 정리 

▣ 05장: 데이터 활용: 쉽게 배워보는 머신러닝 
5.1 머신러닝이란 무엇인가? 
__5.1.1 머신러닝의 실체 
__5.1.2 머신러닝과 데이터 
__5.1.3 알고리즘과 기계 학습 방법 
__5.1.4 투자 의사 결정을 위한 데이터 군집화 
5.2 머신러닝 모델 만들기 
__5.2.1 머신러닝 프레임워크 
__5.2.2 애저 코그니티브 서비스를 활용한 워드 클라우드 보고서 만들기 
__5.2.3 마이크로소프트 애저 머신러닝 스튜디오 
5.3 정리 

▣ 부록A: R과 R 스튜디오 설치 
A.1 R 설치 
A.2 R 스튜디오 설치 
A.3 자바 설치