숲을 보고 나무를 배우다(1권-통계학의 원리)

오재상 지음

숲을 보고 나무를 배우다 2025년 05월 31일 출간

작품소개

책소개

1. 통계 개념을 제대로 배우고 싶은 독학자, 실무 분석가, 데이터 입문자를 위한 책
2. 통계학의 핵심 개념을 직관적이고 논리적인 연결 속에서 이해하고 적용하는 법
3. 숲과 나무 관점으로 통계 개념을 익히고, 실무에 연결하는 데이터 분석 입문서

목차

서론 : 왜 통계학인가?
1. 통계학이 중요한 이유
2. 이 책의 목적
3. 이 책을 활용하는 방법
4. 이 책의 구성
5. 이 책의 통해 얻을 수 있는 것
제 1 장: 통계학에 대한 접근 방식
1.1 통계학의 숲과 나무
1.1.1 숲의 관점: 통계학의 전체적인 흐름 이해하기
1.1.2 나무의 관점: 개별 개념을 하나씩 깊이 있게 이해하기
1.1.3 숲과 나무를 연결하는 구성 흐름
1.2 숲과 나무 관점의 연결 구성도
1.2.1 연결 구성도: 통계학 개념들이 서로 연결되는 지도
제 2 장: 자료의 이해
2.1. 자료 유형과 분류
2.2 자료 유형과 데이터 분석 기법 연결
2.3. 자료 유형과 DB 데이터 타입 매핑
2.4. 자료 유형과 데이터 분석 관점에서의 통합
2.5. 실전 분석 예제 (R을 활용한 분석)
2.5.1 예제 1: 명목형 데이터의 빈도 분석
2.5.2 예제 2: 서열형 데이터 변환 및 빈도 분석
2.5.3 예제 3: 등간척도와 비율척도의 차이 비교
제 3 장: 자료의 정리와 시각화
3.1 자료의 정리
3.1.1 도수분포표
3.1.2 누적도수표
3.1.3 교차표
3.2 시각화 기초
3.2.1. 그래프 종료 및 활용
3.2.2 그래프 활용 방법
3.2.3 막대그래프( Bar Chart )
3.2.4 원그래프( Pie Chart )
3.2.5 히스토그램( Histogram )
3.2.6 상자그림( Boxplot )
3.2.7 산점도( Scatter plot )
3.2.8 꺽은선 그래프( Scatter plot )
3.3 자료 정리와 시각화의 중요성
3.3.1 EDA에서 자료 정리와 시각화의 역할
3.3.2 잘못된 시각화와 데이터 왜곡의 사례
제 4 장: 기술 통계
4.1 중심 경향치
4.1.1 평균 (Mean)
4.1.2 중앙값 (Median)
4.1.3 최빈값 (Mode)
4.2 산포도
4.2.1 범위 (Range)
4.2.2 분산 (Variance)
4.2.3 표.....

작가정보

저자(글) 오재상

IT 경력 30년 중 26년간 CRM 실무와 데이터 관련 업무에 몰두해왔으며, 그중 18년은 데이터 분석과 컨설팅에 집중해왔습니다. 분석과 컨설팅에 필수적인 통계학은 총론부터 각론까지 18년에 걸쳐 독학으로 체계적으로 습득하였고, 이를 기반으로 현장에서 실무와 이론을 유기적으로 접목해온 데이터 분석 전문가입니다. 특히 데이터와 관련된 업무는 A부터 Z까지 전 과정을 수행할 수 있는 통합적 역량을 갖추고 있습니다.