ONE-STOP 데이터분석 실무 EXCEL 하나로

문창권 , 송학준 , 문영필 지음

이친구들세상 2023년 12월 08일 출간

작품소개

책소개

이 세상을 살아가는 이유는 저마다 다르지만 모두 원대한 이상을 갖고, 자신의 꿈을 이루기 위해 오늘을 보내면서 오늘보다 더 나은 내일들을 기다린다.
그런데 세상을 살면서 잘한 일과 부족했던 일을 항상 생각하게 된다.
나에게 세상을 살면서 잘한 일은 Excel을 공부한 것이며, 아쉬운 것은 Excel을 더욱 열심히 공부하지 못했다는 것이다.
오늘날은 디지털시대 혹은 빅데이터시대라고 하면 모두 이의를 달지 않는다. 그리고 빅데이터 이름처럼 엄청 큰 자료들이 인터넷이나 SNS를 통해 교환되고, 그 크기는 수십 테라바이트(10의 12승 바이트)부터 수 페타바이트(10의 15승 바이트) 또는 엑사바이트(10의 18승 바이트)에 이르는 경우가 많다.
그렇지만 Excel의 워크시트는 16,384개의 열과 1,048,576개의 행으로 구성되어 셀의 수는 약 172.8억개에 달한다. Excel의 워크시트로 자료를 저장하여 다양한 방식으로 자료를 효과적으로 처리할 수 있다.
많은 사람들이 빅데이터 처리를 위해 파이썬(Python)이나 R을 공부하려고 시도한다. 이러한 시도를 하기 전에 자료의 처리방법과 통계학 기본 지식 및 활용방법을 습득할 수 있다면, 파이썬 등의 학습효과는 아주 클 것이다.
특히 빅테이터가 소셜 미디어 등 비정형 데이터들로 많이 교환되면서, 아파치 하둡(Apache Hadoop), 텍스트 마이닝, 오피니언 마이닝, 소셜 네트워크 분석, 군집 분석이 인기몰이를 하고 있다. 그리고 그에 따라 인공지능의 한 형태인 머신러닝(Machine learning)의 인기는 보다 크게 상승하고 있다.
머신러닝은 지도학습에서 자료에 대한 정확한 예측을 위한 모수들을 설정하도록 레이블을 붙인 자료집합을 사용하며 회귀분석을 사용하는 반면에, 비지도학습은 구조 및 패턴탐색을 위해 미레이블자료를 사용하고 자료군집분석을 주로 수행한다. 그리고 준지도학습은 레이블 자료와 미레이블 자료 모두를 사용하여 학습행위의 변화를 파악하고, 강화학습은 효율성 개선 맥락에서 최적 행동을 평가한다.
이 책을 통해 Excel로 자료를 개략적으로 처리하고, 심층분석을 위해 파이썬(Python)이나 R을 사용한다면 보다 나은 성과를 달성할 것으로 보인다.
더욱 중요성이 증가하는 빅데이터시대에서 자료처리의 실용적 기법과 관련 논리 및 통계지식을 확보하는 기회를 이 책으로 얻기를 기대하면서, 이 글을 읽어 주신 분들께 감사드린다.

목차

제1장 Excel 창 구성과 데이터 보기 및 연산 처리 1

1.1 워크시트 화면 구성 1
1.1.1 Microsoft 365 워크시트 구성요소 1
1.1.2 계산을 위한 수식 및 함수 입력 방식 5
1.1.3 Excel함수의 특징과 오류 표시 6

1.2 데이터 처리를 위한 구간 지정과 틀 고정 7
1.2.1 구간 지정 7
1.2.1.1 연속구간의 지정 7
1.2.1.2 분리된 여러 구간 동시 지정 8
1.2.2 화면 나누기 8
1.2.2.1 틀 고정 8
1.2.2.2 나누기 9
1.2.3 자동 채우기 핸들 10
1.2.3.1 복사 기능 11
1.2.3.2 수의 순차적 입력 11
1.2.3.3 일정한 격차를 갖는 방식으로 수를 차례로 입력 12
1.2.4 숫자의 연속 채우기 12
1.2.4.1 순차적 채우기 13
1.2.4.2 동일한 격차를 두고 차례로 채우기 13

1.3 수식 입력과 연산 처리방식 14
1.3.1 연산의 순서 14
1.3.2 수식의 동시 입력 15
1.3.3 참조영역 15
1.3.4 배열수식 입력 15
제2장 피벗 테이블 활용 통계집단분류와 차트작성 17

2.1 피벗 테이블 활용 인구통계 집단 분류 17
2.1.1 피벗 테이블의 용도와 원리 17
2.1.2 분할표 18
2.1.3 자료 사용 피벗 테이블 활용 분할표 작성 18
2.1.4 성별 기준 1원분할표 작성과 차트 작성 21
2.1.4.1 성별 기준 1원분할표 작성 21
2.1.4.2 성별 기준 1원분할표의 차트 작성 23
2.1.5 성별 및 학력 기준 2원분할표 작성과 차트 작성 25
2.1.5.1 성별 및 학력 기준 2원분할표 작성 25
2.1.5.2 성별 및 학력 기준 2원분할표 차트 작성 27
2.1.6 성별 및 학력과 혼인상태 및 가족크기 기준 4원분할표 작성 28

2.2 Excel 차트로 작성 가능한 그래프와 기타 그래프 31
2.2.1 Excel의 삽입 차트로 작성 가능한 그래프 31
2.2.2 Excel의 삽입 차트로는 작성 불가능한 그래프 31
2.2.3 Excel의 추가기능 삽입 32
2.2.4 Excel의 데이터 분석 이용 파레토 차트 작성 32


제3장 자료입력과 도수분포 도표 작성 35

3.1 자료 입력과 지문의 문자 및 숫자 간 변경처리 35
3.1.1 설문조사의 질문 작성 유의사항 35
3.1.2 설문조사 결과에서 정성변수 도수분포 계산과 차트 작성 36

3.2 문자의 숫자 변경과 정량변수 도수분포 계산 40
3.2.1 문자의 숫자변경 처리에서 “Vlookup함수” 역할 40
3.2.2 자료 변경 처리와 정량변수 요약통계량 구하기 41
3.2.3 정량변수 도수분포 표 및 차트 작성과 “Frequency함수” 43
3.3 도수분포 차트 작성 44
3.3.1 단일 도수분포표의 차트 작성 44
3.3.1.1 세로 및 가로 막대 그래프 작성 44
3.3.1.2 폭포 및 깔때기형 그래프 작성 45
3.3.1.3 선버스트 및 3차원 원형 그래프 작성 49
3.3.2 분할표의 차트 작성 51
3.3.2.1 2원 분할표의 분산형 차트 작성 52
3.3.2.2 2원 분할표의 3차원 거품형 및 깔때기형 차트 작성 54


제4장 분할표 활용 카이자승 검정* 59

4.1 조사 대상의 확률분포 적합도 검정 59
4.1.1 단일 변수의 값 발생 패턴의 적합도 검정 59
4.1.2 균등분포 적합도 검정 60
4.1.3 정규분포 적합도 검정 62
4.1.4 NORM.DIST함수 이용 6시그마 계산 64

4.2 조사 대상의 변수들의 독립성 검정 66
4.2.1 독립성 검정의 개념과 특징 66
4.2.2 독립성 검정의 수행 절차 66


제5장 상관행렬과 유의성 검정 68
5.1 상관관계와 상관계수의 유의성 검정 및 임계치 68
5.1.1 상관관계와 방향 및 강도 측정 68
5.1.2 선형상관계수의 유의성 검정 69
5.1.3 유의수준에 대한 선형상관계수 임계치 70

5.2 산점도와 상관계수행렬 및 유의성 검정 72
5.2.1 산점도 이용 상관관계 측정 72
5.2.2 상관계수행렬과 유의성 검정 및 산점도 활용 73


제6장 인과관계와 회귀분석 79

6.1 인과관계의 종류와 추정방식 79
6.1.1 인과관계의 종류 79
6.1.1.1 직접 및 간접 인과관계 79
6.1.1.2 통계적 및 결정적 인과관계 79
6.1.2 인과관계의 추정방식 80
6.1.3 단순회귀모형 추정 결과 해석방식 81

6.2 단순회귀분석과 다중회귀분석 83
6.2.1 단순회귀분석의 수행 83
6.2.2 다중회귀분석의 원리와 수행 86
6.2.2.1 다중회귀분석의 원리 86
6.2.2.2 다중회귀모형의 가정 87
6.2.2.3 다중회귀의 수행 절차와 가설검정 87


제7장 시계열분석 90

7.1 시계열 자료의 특징과 예측 90
7.1.1 시계열 특징과 예측 90
7.1.2 시계열 자료와 예측 91
7.1.3 시계열의 4대 결정요인 92

7.2 시계열 자료의 분해 94
7.2.1 추세분석 94
7.2.2 순환변동분석 97
7.2.3 계절변동분석 100
7.2.3.1 계절지수의 개념 100
7.2.3.2 이동평균비율법의 수행 절차 100
7.2.3.3 계절조정의 필요성과 수행 절차 101

7.3 지수평활예측 106
7.3.1 지수평활의 원리 106
7.3.2 지수평활법의 예측 절차 106


제8장 구성개념과 합성변수의 타당도 및 신뢰도 109

8.1 구성개념과 자료 정규성 109
8.1.1 측정과 척도 109
8.1.2 개념화와 구성개념 111
8.1.3 변수의 정규성 검정 112
8.1.3.1 Jarque–Bera검정법 113
8.1.3.2 상자-수염 도표 검정법 113

8.2 구성개념의 신뢰도와 타당도 118
8.2.1 관측치 성분과 우량한 자료의 요건 118
8.2.2 신뢰도 검정방법 120
8.2.3 크론바흐 알파 122
8.2.4 타당도 검정방법 123
8.2.5 타당도의 형태 123
8.2.6 수렴타당도 및 판별타당도의 HTMT 검정 126


제9장 집단별 차이 검정과 ANOVA 129

9.1 일표본 검정 129
9.1.1 t검정 129
9.1.2 비율의 z검정 130
9.1.3 분산의 x²검정 131

9.2 두 표본 가설검정 134
9.2.1 독립표본 평균 차이 검정(모집단 표준편차들을 아는 경우) 134
9.2.2 독립표본 평균 차이 검정(모집단 표준편차들을 모르는 경우) 135
9.2.3 종속표본들 사용 평균 차이 검정 137
9.2.4 비율 차이 검정 138

9.3 분산분석 139
9.3.1 분산분석의 개념과 특징 139
9.3.2 ANOVA 수행 절차 140
9.3.3 일원 ANOVA 검정 141
9.3.4 Marascuilo의 다중비교 절차 144
9.3.5 반복 없는 이원 분산분석과 반복 있는 이원 분산분석 146


제10장 의사결정과 불확실성 151

10.1 의사결정과 본질 상태 및 수익표 151
10.1.1 의사결정과정 151
10.1.2 본질 상태 152
10.1.3 결정의 수익표와 기회손실표 153

10.2 불확실성 의사결정 155
10.2.1 불확실성 의사결정 접근법 155
10.2.2 맥시민기준 155
10.2.3 맥시맥스기준 155
10.2.4 Hurwicz기준 156
10.2.5 Laplace기준 156
10.2.6 미니맥스후회기준 156
부록 160

1A. 통계적 판단과 기술적 조사 160
1A.1 통계 의사결정 데이터분석 과정 프로세스 160
1A.1.1 통계적 판단 목적의 데이터분석 과정 프로세스 160
1A.1.2 빅데이터의 개념과 특징 160
1A.1.1.2 빅데이터의 특징 161
1A.2 기술적 조사와 기술통계량 162
1A.2.1 기술적 조사와 기술통계량 162
1A.2.2 기술통계량의 역할 162

2A. 중심경향 및 변동성과 도수분포표 163
2A.1 중심경향 측정치 163
2A.1.1 중심경향 측정치 원리 163
2A.1.2 평균의 원리와 종류 163
2A.1.3 최빈치, 중앙값, 분위수 164
2A.2 변동성 측정치 165
2A.2.1 변동성 측정치의 원리 165
2A.2.2 표본 표준편차와 변동계수 및 표본 분산 165
2A.2.3 자료의 범위 166
2A.2.4 이상치 규명 166
2A.3 도수분포표 성분과 작성 요령 167
2A.3.1 도수분포표의 성분과 5대 기술통계량 167
2A.3.2 계급과 관련 용어들 167

3A. Sturges공식과 반올림 및 함수 169
3A.1 Sturges공식과 반올림 169
3A.1.1 Sturges공식 169
3A.1.2 반올림과 내림 및 올림 Round함수 169
3A.2 함수와 로그값 계산 169
3A.2.1 함수와 정의역·공역·치역 169
3A.2.2 로그함수와 로그값 170

4A. 확률분포와 카이자승분포 및 정규분포 171
4A.1 확률과 확률분포 및 기대치 171
4A.1.1 확률의 개념 171
4A.1.2 확률분포와 기대치 171
4A.1.3 분할표 활용 종속사상 확률 173
4A.1.4 베이즈정리 173
4A.2 카이자승분포의 특성과 계산방식 175
4A.2.1 카이자승분포의 개념과 특성 175
4A.2.2 카이자승분포 변수의 확률 계산 176
4A.3 확률변수와 정규분포 및 표준정규분포 177
4A.3.1 확률변수와 연속확률변수 177
4A.3.2 확률분포 및 확률실험 관련 정리들 179
4A.3.3 정규분포 180
4A.3.3.1 정규분포의 개념과 중요성 180
4A.3.3.2 정규분포곡선의 특징과 68-95-99.7법칙 180
4A.3.3.4 정규곡선 민감도 분석과 스크롤 막대 활용 183
4A.3.4 표준정규분포와 NORM.S.DIST함수 186

5A. t분포와 F분포 188
5A.1 t분포의 특성과 검정 통계량 188
5A.1.1 Student t분포의 개념과 특성 188
5A.1.2 t분포 통계량의 확률 및 확률의 통계량 계산 188
5A.1.2.1 t분포 통계량의 확률 계산 189
5A.1.2.2 t분포 통계량 임계치 계산 189
5A.2 F분포의 개념 및 특징과 검정통계량의 관계 191
5A.2.1 F분포의 개념 및 특징 191
5A.2.2 F분포의 검정통계량 계산 192

6A. 표본분포와 통계적 추론 196
6A.1 확률표본과 표본분포 196
6A.1.1 확률표본과 표본추출 196
6A.1.2 표본분포 196
6A.2 통계적 추론과 추정 및 가설검정 198
6A.2.1 통계적 추론의 개념 198
6A.2.2 점 추정과 점 추정량 198
6A.2.3 구간추정의 개념과 특성 199
6A.2.4 신뢰수준과 오차확률 200
6A.2.5 신뢰구간의 성분과 추정 절차 200
6A.2.6 모집단 비율의 구간추정 201

7A. 시계열 예측모형과 정상성 검정 203
7A.1 시계열 예측모형 203
7A.1.1 시계열 예측모형의 원리 203
7A.1.2 나이브모형 203
7A.1.3 시차회귀모형 204
7A.1.4 이동평균모형 204
7A.1.5 지수평활방법 204
7A.1.6 추세 조정 지수평활-Holt방법 206
7A.1.7 추세 및 계절변동조정 지수평활 – Winter방법 206
7A.2 백색잡음의 특징과 검정 207
7A.2.1 백색잡음의 특징과 종류 207
7A.2.2 백색잡음 검정 208
7A.3 정상성과 단위근 209
7A.3.1 정상성 과정 209
7A.3.2 단위근 210
7A.3.3 가성회귀와 공적분 211

8A. 일원 ANOVA와 이원 ANOVA 검정 212
8A.1 일원 ANOVA 검정 212
8A.1.1 일원 ANOVA 검정의 원리 212
8A.1.2 유의적 평균 차이 집단 검색 213
8A.1.2.1 Scheffé 검정 213
8A.1.2.2 Tukey 검정 214
8A.1.2.3 Bonferroni 검정 214
8A.2 이원 ANOVA 검정 214
8A.2.1 이원 ANOVA 검정의 원리 214
8A.2.2 반복 없는 이원 분산분석 215
8A.2.3 반복 있는 이원 분산분석 216

9A. 방정식 활용 및 모형설정과 확률 의사결정 217
9A.1 방정식 개념과 활용 217
9A.1.1 방정식 개념과 적용원리 217
9A.1.2 방정식의 활용과 모형 217
9A.1.3 수리모형 218
9A.2 확률 의사결정 219

A10. Excel 수식 탭 내장함수 220
A10.1 통계함수 220
A10.2 재무함수 222
A10.3 텍스트함수 223
A10.4 논리함수 224
A10.5 날짜 및 시간함수 224
A10.6 찾기 및 참조 영역함수 225
A10.7 수학 및 삼각함수 225

책 속으로

이 책은 별도의 프로그램 작성 없이도 Excel의 내장함수를 이용하여 분포, 발생빈도, 중심값 및 분산 경향을 측정하는 기술적 분석과 조사대상 성분들의 인과관계와 영향력을 추정하는 추론적 분석을 쉽게 수행할 수 있도록 구성하였다.
또한 자료의 시각적 표현을 위한 차트 작성에도 중점을 두었다.
기술적 분석은 데이터의 성분 구조와 수준을 파악하여 조사대상이 되는 현상의 패턴을 규명하고, 추론적 분석은 예측 수행에 효과적으로 이용할 수 있을 것이다.
특히 본문은 간단한 개념 소개와 함께 예제를 통한 분석절차와 결과의 해석방식을 구체적으로 제공하여 Excel을 처음 접하더라도 쉽게 할 수 있도록 구성했다.
첫째, 제1장은 Excel 워크시트의 기초 사항과 연산 방식을 설명한다.
둘째, 제2장은 피벗테이블을 통한 분할표 작성 및 도수분포작성과 차트의 종류와 작성방식을, 제3장은 자료의 변환 방식과 차트 작성 방법들을 설명한다.
셋째, 제4장은 카이자승 검정을, 제5장은 상관분석을, 제6장은 회귀분석, 제7장은 시계열분석을 설명한다.
넷째, 제8장은 구성개념과 타당도 및 신뢰도를, 제9장은 집단별 차이검정과 ANOVA를, 제10장은 불확실성 의사결정을 설명한다.
다섯째, 부록을 통해 각 장에서 설명된 내용들의 기초 원리 및 통계 이론들을 간단명료하게 제공하였다.

출판사 서평

세상에 이런 엑셀 책은 없었다. 초보부터 고수까지 35년간 석․박사 수백 명을 지도한 행수의 숨겨놓은 비법, 이 책을 발견한 습득자에게 전수하기 위해 심사숙고하여 제작한 비서이다.

엑셀을 전혀 몰라도 마우스 오른쪽과 왼쪽 클릭 정도 할 수 있으면 된다. 목차를 살펴보면 개념이나 원리를 몰라도 마냥 전달자의 지시에 따르기만 하면 예전에 지나쳤던 눈에 익은 재료들이 나타난다. 음식을 조리해 팔기도 하고 먹기도 하는데 이왕 맛나고 풍성한 요리를 만들어 주변에 인정받으려면 이 책을 습득하면 된다.

재야 고수가 되기 위해서 재료의 특성에 맞는 레시피가 어떤 상태인지 알아야 한다. 한 단계 높은 전문가가 되려면 엑셀을 가지고 각종 재료들을 쉽게 손질하고 적합한 도구로 황금 비율을 찾아 최고의 비법을 탐구하는 자세가 꼭 필요하다.

이 책에서 보여주는 핵심 비법을 습득하면 아침에 중심이 선다는 경건한 일에 동참할 수 있다. 업무 스트레스로 부담을 느낀다면 이 책에서 제시한 내용을 반복 실습을 통해 내 비기로 만들어 끝장 보고서를 제출하여 부서에서 인정받는 선망의 대상으로, 연구 스트레스로 제 모발 가락들의 넓은 분산 분포로 속이 비었다면 부록에 제시한 이론적 개념을 반복 학습하여 완전한 논문을 작성하는 선행자로 탄생한다.

데이터를 가지고 놀기 위해서는 엑셀을 가지고 운전해야 한다. 정치, 경제, 사회, 문화를 손에 넣고 한눈에 보기 적합한 시계열 자료를 만들고 이를 토대로 전투에 참여하고 연구하여 전쟁에 승리하는 발판을 구하는 공식을 엑셀에서 찾을 수 있다. 전쟁 위험도를 예측하여 아군의 선제 대응력 강화를 위한 교육과 지침을 제시하고 군조직의 내부 구성과 연계 조직에 적합한 정보를 제공하여 전쟁을 억제한다.

이 책을 가지고 빅데이터 분석을 통해 정확한 정보를 획득하기 위해서는 전처리 과정을 거치는데 이때 엑셀 작업을 피할 수 없다. 공공개방데이터, 인구사회학적 통계를 기반으로 정치 참여, 경제 활동, 사회 구조, 문화 확산 등 떠다니는 데이터를 활용하여 관심 분야에 선제적으로 접근하려면 이 책의 비법을 전수 받아야 한다.

작가정보

저자(글) 문창권

배재대학교 무역물류경영학과 명예교수
경제학박사/경영지도사
무역정책(1991), 외환론(1992), 국제재무관리:문제해결접근법(2014)
Excel로 풀자 국제재무관리(2005), Excel로 풀자! 비즈니스통계데이터분석(2006)
실무환위험관리 : 재미있는 엑셀풀이(2006), 엑셀로 풀자! 회귀분석(2006)
무역정책입문 : 재미있는 엑셀 풀이(2006)
엑셀로 쉽게 푸는 경영경제수학(2007)
Excel 국제비즈니스 위험관리:스프레드시트 모형설정 및 적용(2008)
통계학 기초 : 알기 쉬운 엑셀풀이(2008),
통계-엑셀 2010 : 초보부터 도사까지(2012),
통계․엑셀 2013 : 쉬운 실무분석(2015)
비즈니스 문제해결 : 단계별 접근 Excel(2018)
엑셀 2016 단계별 분석((2019), SPSS 첫걸음 단계별 분석(2019)

저자(글) 송학준

배재대학교 호텔항공경영학과 교수
관광학박사(미국 클렘슨 대학교)/사회조사분석사
ADP 실기문제 출제위원
SPSS 첫걸음 단계별 분석(2019)
엑셀 2016 단계별 분석((2019)
엑셀과 R을 활용한 데이터 분석(2021)

저자(글) 문영필

로지스경영전략연구소 연구위원
컨실팅학 석사/경영지도사
SPSS 첫걸음 단계별 분석(2019)
엑셀 2016 단계별 분석((2019)