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| 090 | ▼a 658.403 ▼b 2023 | |
| 100 | 1 | ▼a 김철수, ▼d 1974- ▼0 AUTH(211009)115881 |
| 245 | 1 0 | ▼a 데이터로 말해요! 데이터 중심의 사고ㆍ기획ㆍ보고의 기술 / ▼d 김철수 지음 |
| 260 | ▼a 파주 : ▼b 위키북스, ▼c 2023 | |
| 300 | ▼a 220 p. : ▼b 천연색삽화, 도표 ; ▼c 22 cm | |
| 500 | ▼a 근거와 논리로 상사를 설득하고 싶은 직장인을 위한 데이터 리터러시와 커뮤니케이션 실전 | |
| 945 | ▼a ITMT |
소장정보
| No. | 소장처 | 청구기호 | 등록번호 | 도서상태 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| No. 1 | 소장처 중앙도서관/제3자료실(4층)/ | 청구기호 658.403 2023 | 등록번호 111875006 (2회 대출) | 도서상태 대출가능 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
컨텐츠정보
책소개
데이터 중심의 사고ㆍ기획ㆍ보고의 기술을 담았다. 데이터와 비즈니스의 관계를 이해하고, 데이터로 사고하고, 데이터로 기획하고, 데이터로 보고하는 원리와 방법을 먼저 배워야 한다.
데이터로 보고했는데 이런 말을 듣는다면 당장 이 책을 읽으십시오!
"이게 무슨 기획입니까? 그냥 데이터 정리한 것 말고는 없잖아요?"
"이건 그냥 다 아는 사실 아닙니까? 이걸 굳이 데이터로 왜?"
"복잡한 차트와 전문 용어만 잔뜩 나열하면 제가 어떻게 압니까?"
"그래서, 제가 뭘 해야 합니까? 뭘 결정해야 하는 거죠?
데이터로 사고하지 못하는데 어찌 데이터를 찾고 사실을 도출하고 판단하고 주장할 수 있겠습니까?
데이터로 기획하지 못하는데 어찌 데이터를 분석해서 비즈니스에 활용할 수 있겠습니까?
데이터로 보고하지 못하는데 어찌 데이터로 의사결정을 하게 만들 수 있겠습니까?
데이터와 비즈니스의 관계를 이해하고, 데이터로 사고하고, 데이터로 기획하고, 데이터로 보고하는 원리와 방법을 먼저 배워야 합니다.
정보제공 :
저자소개
김철수(지은이)
문과와 이과, 인문과 기술의 교차로에서 일 잘하는 방법을 쉼 없이 연구한다. 2000년에 한양대 국문과를 졸업하고, 2004년에 자연어 처리 벤처기업에서 기획팀장을 맡아 인공지능 대화 서비스를 기획했다. 이후 20년간 신사업 기획, IT 서비스 개발, 환경 엔지니어링, 기후변화 컨설팅 등의 업무를 수행했다. 지금은 디지털역량연구소를 운영하며 국내 10대 그룹, 정부 중앙부처, 광역지자체, 서울대 등에서 디지털, AI, 데이터, 자동화, 기획, 보고, 인문학을 강의하고 책을 쓰고 있다. 저서로 세종도서 추천을 받은 《ChatGPT와 글쓰기》 《데이터로 말해요! 데이터 중심의 사고·기획·보고의 기술》 《RPA로 만드는 나만의 디지털 로봇 비서》가 있다. 그 밖에 《AI가 훔쳐간 인문학》 《팀장의 AI》 《챗GPT와 기획·분석·보고》 《팀장을 위한 보고서 검토 기술》 《감으로만 일하던 김 팀장은 어떻게 데이터 좀 아는 팀장이 되었나》 《개발자의 글쓰기》 등 다수의 베스트셀러를 출간했다. 네이버에서 '김철수 작가'를 검색하면 근황을 볼 수 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