숲을 보고 나무를 배우다(2권-데이터분석,개념에서 실전까지)

오재상,이준욱 지음

숲을 보고 나무를 배우다 2025년 05월 18일 출간

작품소개

책소개

이 책은 단순히 데이터 분석 기법을 나열하는 책이 아닙니다.

데이터 분석의 핵심 기법들을 숲(전체적인 흐름)과 나무(각 개별 기법)의 관점에서 체계적으로 정리하였습니다.
주성분 분석(PCA), 시계열 분석, 경로분석, 구조방정식모형(SEM), 생존분석 등 실무에서 자주 사용하는 분석 기법들을 초보자도 이해할 수 있도록 순차적으로 구성하였습니다.

이 책은 R을 기반으로 실습 코드를 포함하고 있으며, 각 기법의 개념, 해석, 시각화 과정을 통해 독자 스스로 분석 결과를 해석하고 실무에 적용할 수 있도록 설계되었습니다.
데이터 분석이 단순한 코드 작성이 아닌, 문제 해결 과정임을 체감할 수 있는 안내서가 될 것입니다.

목차

서 론: 이제는 데이터를 ‘해석’할 차례입니다.
1. 데이터 분석이 필요한 이유
2. 통계 분석과 머신러닝, 무엇이 다를까?
3. 이 책의 목표와 접근 방식
4. 이 책의 구성
5. 기대되는 결과
제 1 장: 분석 기법의 개요
1.1 분석 기법의 개요
제 2 장: 분포 및 데이터 특성 분석
2.1 적합도 검정 (Goodness-of-Fit Test)
2.2 독립성 검정 (Chi-square Test for Independence)
2.3 동질성 검정 (Chi-square Test for Homogeneity)
2.4 기대값이 작을 때 대처: 다항형 및 Fisher’s Exact Test
2.5 정규성 검정 (Normality Test)
2.6 등분산 검정 (Equality of Variance Test)
2.7 이상치 탐지( Boxplot, IQR, Mahalanobis Distance)
제 3 장: 평균 및 집단 비교 분석
3.1 t-검정
3.1.1 단일표본 t-검정( One-Sample Test )
3.1.2 독립표본 t-검정 (Independent T-test)
3.1.3 대응표본 t-검정 (Paired T-test)
3.2 분산분석(ANOVA, 일원/이원 ANOVA)
3.2.1 일원 분산분석(One-Way ANOVA)
3.2.2 이원 분산분석(Two-Way ANOVA)
3.3 공분산분석(ANCOVA)
제 4 장: 회귀 및 예측 분석
4.1 단순회귀분석(Simple Regression)
4.2 다중회귀분석 (Multiple Regression)
4.3 로지스틱 회귀분석 (Logistic Regression)
4.4 회귀진단(잔차 분석, 다중공선성, 오차항 분석)
4.5 정규화 회귀분석 (Lasso, Ridge, Elastic Net)
4.5.1 Lasso 회귀분석 (L1 정규화)
4.5.2 Ridge 회귀분석 (L2 정규화)
4.5.3 Elastic Net 회귀분석 (L1 + L2 정규화)
4.....

작가정보

저자(글) 오재상,이준욱

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.