데이터 사이언스로 내리는 비즈니스 의사결정 마스터 클래스
매출 2,000억 달성 스토리로 풀어가는 실전 BQ
| 소장 | 종이책 정가 | 20,000원 |
|---|---|---|
| 전자책 정가 | 25%15,000원 | |
| 판매가 | 15,000원 |
- 출간 정보
- 2022.02.10. 전자책 출간
- 2022.01.15. 종이책 출간
- 파일 정보
- 9.4MB
- 240쪽
- ISBN
- 9791192040066
- ECN
- -
데이터 사이언스로 내리는 비즈니스 의사결정 마스터 클래스 상세페이지
데이터 사이언스로 내리는 비즈니스 의사결정 마스터 클래스작품 소개
<데이터 사이언스로 내리는 비즈니스 의사결정 마스터 클래스>
‘데이터 사이언스로 내리는 비즈니스 의사결정 마스터 클래스’는 데이터 사이언스를 활용하여 비즈니스 의사결정을 진행하는 기술의 핵심 개념과 프로세를 파악할 수 있도록 구성하였다. 또한 PBL(Project-Based Learning) 방식으로 구성된 커리큘럼을 통해 독자가 데이터 분석 역량을 실무에 바로 적용할 수 있도록 하였다. 나아가 실제로 구현된 거대한 데이터 세트를 이용하여 현실에서 만날 수 있는 다양한 문제들을 직접 체험하고 차례로 문제를 해결해 나간다. 이 과정을 통해 실무에 바로 활용할 수 있는 데이터 분석과 그에 따른 비즈니스 의사결정 역량을 확보할 수 있다.
특히, 본 도서는 실무에서 만날 수 있는 조직의 문제를 해결하기 위한 데이터 활용 방법을 중점적으로 다룬다. 이를 통해 데이터 세트가 주어졌을 때 일상적인 비즈니스 의사결정 도출 과정과 방법을 습득하는 데에 실질적인 도움이 될 것이다.
또한, 특정 분석 도구 기법이나 사용법에 매몰되지 않고 데이터 분석의 효율과 효과의 중요성에 집중하여 의미 있는 인사이트를 도출하도록 한다. 본 도서는 독자들에게 어떤 데이터 세트가 주어져도 데이터를 분석하고 도출한 인사이트를 바탕으로 의사결정을 내릴 수 있는 실무 능력을 기를 수 있도록 시뮬레이션 과정으로 이루어져 있다.
본 도서를 완독한다면, 네 가지 역량을 확보할 수 있다.
첫째, 좋은 의사결정을 위한 종합 지식과 융∙복합적 역량을 얻을 수 있다.
둘째, 업무 환경에서 즉시 적용 가능한 현실 데이터 분석 방법을 학습할 수 있다.
셋째, 매우 실질적이며 활용성 높은 분석 결론을 도출하는 방법을 배울 수 있다.
넷째, 분석 과정에서 나타나는 관찰자 오류를 최소화하는 확률 기반 의사결정 모형과 이를 활용하는 다양한 고급 데이터 사이언스 기법들을 익힐 수 있다.
영상으로도 학습을 하고 싶은 수험생을 위해 저자가 직접 강의하는 동영상 강의도 준비되어 있으니, 이 책과 함께 활용하면 수험생들에게 도움이 될 것이다. (마소캠퍼스 홈페이지(https://www.masocampus.com/)에서 수강 가능하다.)
출판사 서평
우리는 왜 서로 다른 날씨 어플을 사용할까요?
어떤 어플은 날씨를 잘 맞추고, 또 어떤 어플은 그렇지 못하다고 생각하기 때문입니다.
그러나 흥미로운 사실은, 세계 기상 기구의 192개 회원국은 전세계의 기상 관측 정보를 국경 없이 공유한다는 것입니다.
같은 데이터로, 같은 지역의 날씨를 예측하는데 왜 각 어플마다 날씨 예보 내용이 다른 걸까요?
그 이유는 분석 모델이 다르면 분석 결과도 달라진다는 사실에 있습니다.
동일한 데이터를 기반으로 데이터 분석을 진행한다고 해도, 정확하고 성공적인 데이터 분석을 하려면 좋은 분석 모델이 필요합니다.
본 도서는 단순한 분석 도구의 사용법이 아닌, 올바른 분석 모델을 세울 수 있는 역량을 기르는데 집중합니다.
독자들의 몰입감을 위해 시나리오 기반으로 구성 되어있어 이 책을 읽다 보면 독자가 어느새 '마소 전자 마트'의 경영혁신 본부장이 되어 매출 달성이라는 큰 목표 아래 차근차근 데이터 분석을 함께 진행해가며 데이터 분석 전문가가 되어가는 자신을 발견할 수 있을 것입니다.
<이런 분에게 추천합니다>
1. 실무에서 다루는 현실적인 데이터로 학습하고 싶은 분
2. 단순한 툴 사용법이 아닌 데이터 분석 모델을 세울 수 있는 역량을 기르고 싶은 분
3. 코딩 없이 익숙한 엑셀로 데이터 분석을 배워보고 싶은 분
<이 교재만의 특징>
1. 독자의 몰입을 돕는 시나리오 기반의 데이터 분석
2. 실무에서 만나는 현실적인 데이터 세트 제공
3. 비즈니스 문제를 상황별로 해결할 수 있는 분석 기법 제시
4. 하나의 데이터 세트를 다양한 관점으로 탐색하여 숨어있는 인사이트 발굴
저자 프로필
저자 소개
김진
저자 김진은 데이터 분석과 디지털 마케팅 전문 교육기관인 ‘마소캠퍼스’의 설립자이다. 서울대 경영학 석사(MBA)로 Oracle과 네이버, Obigo에서 다양한 프로세스 혁신을 주도해 실질적인 ROI 향상을 이뤘을 뿐만 아니라 게임 웹진 플레이포럼을 M&A하고 대표 이사를 역임하며 온라인/모바일 서비스를 출시했다. 현재는 이전까지 경험한 사업과 ICT 기술을 융합해 기업이 괄목할 만한 부가 가치를 창출하는 데이터 분석과 디지털 마케팅 실무 중심 교육 사업가로 변신하였다. 김진 대표가 경영하는 마소캠퍼스는 가시적인 성과를 내는 디지털 마케팅/데이터 분석/IT 분야의 Actionable Content 교육으로, 현재 200여개의 온/오프라인 프로그램이 인기리에 운영 중이다. 저서로는 「데이터 사이언스 입문」과 「데이터 사이언스 실무」 「마켓 4.0, 그로스해킹」, 「디지털 마케팅 개론」, 「매출을 높이는 실전 구글 광고 마케팅」, 「구글 애널리틱스를 활용한 데이터분석 입문」, 「앱마케팅, 이게 진짜 안드로이드 마케팅이다」가 있으며, 관련 도서는 한글, 영문, 일본어로 글로벌 출간되었다. 또한 이화여대 기업가 센터와 한양대 겸임교수로 강단에 서며 학생들의 데이터 분석, 디지털 마케팅, 그로스해킹 역량을 높이는 역할을 담당하고 있다.
최정아
저자 최정아는 YSCEC의 웹마스터로서 연세-게이오(日)-릿쿄(日)-푸단(中) 대학의 YKLP 사업에 초기 합류하여 성공적으로 론칭시킨 국제 원격교육 전문가이다. 이후 플레이포럼 편집장으로 자리를 옮겨 MAU 238만 명의 커뮤니티를 7년간 운영하면서 최대 900만 뷰를 달성하는 디지털 콘텐츠를 제작했다. 언어학, 정보학, 경영학 학위를 소지한 다재다능한 디지털마케팅 전문가로서, 데이터를 활용해 디지털 플랫폼에서 최고의 퍼포먼스를 이뤄냈다. 불과 6개월 만에 100만 원의 적은 예산으로 스타트업 인지도를 업계 2위로 올려놓는 등 비즈니스 데이터 분석을 통한 실질적 성과 창출 방안을 현실에서 입증한 실무 전문가로 유명하다. 효과적인 데이터 마케팅 방법을 다룬 도서를 다수 출간하여 교보문고, YES24의 경제경영 분야 베스트셀러에 오르는 기염을 토하기도 했다.
목차
● 머리말
● 01 2000억 성공 신화에 도전하다
- 연말대전 캠페인 예상 이익 시뮬레이션
- 백승수 경영기획 본부장
- 마소 전자마트에서 새로운 여정을 시작하다
● 02 변화의 첫 걸음, 비즈니스 현황 파악
- 지점별 판매 데이터 취합과 데이터 개선 작업
- 데이터 기반 의사결정
- 마소 전자마트의 비즈니스 현황
- 값보다 그림, 표보다 대시보드
● 03 시계열 데이터 탐색과 확률적 의사결정
- 7:30 도착 버스: 평균과 표준편차
- 버스는 9분 이상 늦지 않는다: 확률분포
- 확률분포를 활용한 비즈니스 성과 향상 전략
- 확률 기반 의사결정
- 슈퍼스타 K와 population table
- 제품 APK-HT33339183은 9월에 몇 개 팔릴까?
- 쓰기 편한 것이 가장 좋은 도구
- CAGR로 판매량 예측하기
- 추세선으로 판매량 추정하기
- 나은정 과장의 추측이 맞을 가능성은 왜 73.8%일까?
- 회귀분석 함수로 추정하기
- 실제 판매량과 추정치의 차이를 어떻게 이해해야 할까?
● 04 판매 채널 개편으로 이익률 높이기
- 큰 흐름을 한 눈에 파악: Z분석
- 매출 하위 8개 지점 경고와 경기 센트럴점의 항의
- 데이터가 같아도 기준은 제각각: KPI
- 부산 남부점의 이익은 특별히 높은가?
- 온라인 판매비중을 높이면 이익률이 개선될까
- 전체 지점에서도 온라인 이익률이 높은가?
- 어떤 제품이든 온라인에서 팔면 이익률이 높아질까?
- A/B Test에 필요한 1%
● 05 서울 중앙점의 전략적 의사결정
- 1등과 2등의 차이: 비교 분석
- 부산 남부지점의 매출 포트폴리오 벤치마킹
- 선택과 집중: 회귀 분석
- 가격대별 판매 주력 제품: 분류와 클러스터링
- 할인 시 목표 판매량: 민감도 분석
- 가격대별 할인율 차별 전략: 시나리오 관리
- 가격 할인 외의 다른 방법을 찾고 싶을 때: 추정과 현실의 차이
- 구매 결정에 중요한 요소: 컨조인트 분석
- 이대로 쭉 가도 될까요?
● 자, 이제 남은 것은?
저자의 말
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