[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