Excel, Python, R 활용 비즈니스 데이터 분석

Excel, Python, R 활용 비즈니스 데이터 분석

Hands-On Business Data Analysis with Excel, Python, and R:

Workbook for Students



박철우, 2024





기업이나 개인의 업무 영역에 컴퓨터로 상징되는 정보 기술과 정보 시스템이 접목되기 시작한 이래 그 사용 범위와 용도가 급진적으로 발전하고 있는 것은 주지의 사실이다. 또한, 일부 전문가의 영역에 있던 활용 능력이 사용자 친화적인 인터페이스나 보편적인 기능, 관련 하드웨어나 소프트웨어의 저변화로 일반인들에게도 요구되는 시점이 되었다.

특히, 경영 환경에서 IT 인력(IT People)과 현업 인력(Business People)의 명확한 구분이 있던 과거와 달리, 많은 업무에서 고유 영역의 구분이 애매모호해지고 있다. 이런 환경적 요인의 변화 속에서 정보 기술 활용 측면에서, ‘현업 인력’으로 구분되던 일반 사용자들의 역할이 이제는 거의 ‘개발자’ 수준으로 요구되고 있기도 하다.

최종 사용자 컴퓨팅(EUC: End User Computing)이라는 말이 수십 년 전부터 있어 왔던 점을 생각하면 지금도 늦은 감이 없지 않으나, 데이터 마이닝, 빅 데이터, 인공 지능과 같은 고도의 전문 영역이 데스크톱 생산성 도구의 활용 수준으로 보편화하고 있어, 굳이 IT 인력이 아니더라도 일정 수준 관련 지식과 자질을 갖출 필요가 있다.

이런 맥락에서, 본서에서는 데이터 분석과 관련한 다양한 소프트웨어와 도구를 연습할 수 있도록, 특히, 학생들이 교실에서 쉽게 접근하여 기본 개념부터 응용 방법을 공부할 수 있는 Excel과 같은 기본 소프트웨어에 더하여 오픈 소스 소프트웨어를 중심으로 현시점 가장 주목을 받고 있고, 대중적으로 사용하고 있는 두 개의 프로그래밍 언어인 파이썬(Python)과 R까지 다루게 된다. 중복되는 기능과 용도도 있지만, 현업에서 이 두 언어가 동시에 또는 선별적으로 사용되고 있는 점을 감안하여 기초적인 수준에서 익힐 수 있도록 구성된다. 또한, 추가적인 학습과 경험을 위해 오픈 소스 분석 도구인 jamovi, Orange, PSPP를 부록으로 다룬다.

무엇보다 경영 환경에서 데이터를 다루고, 정리하고, 분석하여, 의사 결정에 활용할 수 있도록 변환하고 준비하는 작업이 주가 되는 만큼, 이러한 일을 해내는 것을 목표로 이에 필요한 기능들을 공부할 수 있도록 한다.

혼자 공부하거나, 학교 등에서 교재로 활용할 때, 학습의 방향을 설정해 단계적으로 공부해 나가고, 필요한 용도 등을 확인해 나가는 형식이므로 세세하고 자질구레한 설명은 될 수 있는 대로 생략하고, 단기간에 핵심적인 내용을 파악할 수 있도록 하였다.









Software







¨ Microsoft Excel: Microsoft 스프레드시트 프로그램으로, 데이터 조직, 분석, 시각화 등을 수행한다. https://www.microsoft.com/ko-kr/microsoft-365/excel

Real Statistics Using Excel: Excel에서 통계 분석을 돕는 무료 추가 도구(add-in 또는 add-on)이다. Windows와 macOS 지원. https://real-statistics.com/

¨ Python: 범용 프로그래밍 언어로 데이터 과학, 웹 개발 등에 사용되는 오픈 소스이며 무료로 사용할 수 있다. https://www.python.org/

¨ R: 통계 계산과 그래픽 작성을 위한 오픈 소스이며 무료 프로그래밍 언어와 환경이다. https://www.r-project.org/

RStudio: R을 위한 통합 개발 환경(IDE: Integrated Development Environment)으로, 개인 개발자나 학계에서 무료로 사용할 수 있는 RStudio Desktop 버전이 있다. https://posit.co/products/open-source/rstudio

¨ Visual Studio Code: Microsoft에서 개발하고 배포하는 것으로 다양한 프로그래밍 언어를 지원하는 오픈 소스이며 무료 코드 에디터이다. Windows와 macOS 지원. https://code.visualstudio.com/

¨ JupyterLab: Jupyter 노트북을 위한 오픈 소스이며 무료 웹 기반 인터페이스로, 데이터 과학 및 연구 작업에 유용하다. https://jupyter.org/

¨ jamovi: R 언어를 기반으로 하는 사용하기 쉬운 통계 패키지로, 통계 모델링을 위한 다양한 방법을 제공한다. 오픈 소스이며 무료 통계 패키지이다. Windows와 macOS 지원. https://www.jamovi.org/

¨ Orange: 데이터 마이닝 및 시각화를 위한 오픈 소스 도구로, 데이터 분석을 직관적으로 수행할 수 있다. Windows와 macOS 지원. https://orangedatamining.com/

¨ PSPP: 유명 통계 패키지인 SPSS와 유사한 인터페이스를 제공하는 오픈 소스 프로그램으로, 통계 분석을 위해 사용된다. Windows와 macOS 지원. https://www.gnu.org/software/pspp/



본서에서 실습에 사용하는 각종 샘플 파일은 다음 경로에서 내려받을 수 있다.



https://p.cantips.com/dasamples (비밀번호