홈앤서비스 SK BROADBAND

PART 1 AI와 디지털 비즈니스의 이해
1. AI는 무엇이고 왜 중요한가?3
1) AI 시대의 도래3
2) AI의 특징8
3) AI의 비즈니스 활용14
4) 분야별 AI 활용 사례 18
2. 비즈니스 패러다임의 변화24
1) 4차 산업혁명24
2) 디지털 트랜스포메이션27
3) 디지털 플랫폼30
3. 디지털 비즈니스 개요34
1) 디지털 비즈니스의 이해34
2) 디지털 비즈니스의 등장 배경37
3) 디지털 비즈니스의 효과40
4) 디지털 비즈니스의 융합을 통한 가치 창출 효과42
5) 디지털 비즈니스 종류44
4. 디지털 비즈니스에서 데이터의 중요성47
1) 데이터 경제 시대로의 전환47
2) 데이터의 개념과 특징50
3) 데이터 비즈니스의 특성53
PART 2 디지털 비즈니스와 과학적 분석
1. 디지털 비즈니스와 데이터 과학59
1) 데이터 과학과 마케팅59
2) 마케팅 과학과 데이터 61
3) 마케팅 과학의 문제해결 과정66
2. 데이터 과학과 머신 러닝70
1) 데이터 분석 기초70
2) 빅데이터73
3) 머신러닝78
4) 머신러닝 모형의 분류78
5) 머신러닝 과정79
PART 3 통계적 가설검증의 이해
1. 가설 검정의 이해와 검정 통계량의 의미87
1) 데이터 분석을 위한 통계 기초87
2) 가설과 가설 검정90
2. 빈도와 중심화 경향95
3. 통계분석 방법99
1) 상관관계 분석(Correlation analysis)99
2) 군집 분석(Cluster analysis)104
3) 회귀 분석(Regression analysis)108
PART 4 데이터 시각화
1. 데이터 시각화란?115
2. 데이터 시각화 작성 순서와 도구117
3. 차트 종류121
1) 막대그래프121
2) 누적 막대그래프123
3) 선형 그래프124
4) 원형 차트125
5) 산점도125
6) 폭포형 그래프126
7) 트리맵 그래프127
8) 시각화 방법 선택하는 방법127
4. 데이터 시각화 기본요소129
1) 숫자129
2) 글자133
3) 색깔134
4) 차트 요소139
5. 차트 종류별 작성원칙140
1) 세로막대 그래프 작성원칙140
2) 가로막대 그래프 작성원칙143
3) 선형 그래프 작성원칙145
4) 원형 차트 작성원칙147
6. 데이터 시각화를 활용한 분석기법150
1) 퍼널 분석150
2) 코호트 분석154
PART 5 프로그래밍 기초
1. 프로그래밍과 파이썬159
2. 비전공자도 프로그래밍을 배워야 하는 이유161
3. 실습환경 구성하기163
1) 구글 코랩 환경 설정하기164
2) 구글 코랩 둘러보기168
3) 셀의 종류(코드와 텍스트)169
4) 주요 단축키171
4. 프로그래밍 연산172
5. 기초 문법173
1) 변수173
2) 데이터 타입174
6. 조건문181
1) 비교 연산자182
2) 들여쓰기(indent)183
3) 논리 연산자185
7. 반복문187
8. 함수와 라이브러리192
1) 내장함수192
2) 라이브러리194
PART 6 프로그래밍 기반 데이터 전처리
1. 데이터 이해하기: 판다스199
2. 데이터 불러오는 방법202
3. 기술 통계 및 정렬205
1) 데이터 기본 정보 살펴보기205
2) 기술 통계와 데이터 형태208
3) head와 tail209
4) 데이터 정렬하기210
4. 데이터 선택하기213
1) index를 활용한 범위 선택213
2) iloc으로 행과 열 범위 선택214
3) 컬럼명을 활용하는 loc215
4) 조건을 추가해서 데이터 불러오기216
5. 데이터 처리하기218
1) DataFrame 복사: copy218
2) 행열 추가 및 삭제219
3) 그룹으로 묶어보기: Groupby223
4) reset_index225
6. 결측값과 중복값 처리227
1) 결측값 처리227
2) 중복값 처리231
7. 문자 데이터 처리235
1) 날짜 타입으로 변경하기235
2) 텍스트를 코드값으로 변경하기239
3) 원핫 인코딩242
PART 7 프로그래밍 기반 데이터 시각화와 실전 분석
1. 데이터 시각화: 판다스 라이브러리 247
1) 시각화를 위한 기본 환경설정247
2) 선 그래프249
3) 막대그래프251
4) 원형 차트255
5) 산점도256
6) 그 외 데이터 시각화257
2. 데이터 시각화: matplotlib과 seaborn 라이브러리258
1) 시각화 관련 다양한 기능 제공258
2) seaborn에서 제공하는 통계기반 시각화264
3. 예측 마케팅267
1) 문제 정의267
2) 데이터 설명268
3) 데이터 탐색269
4) 데이터 분석274
5) 적용방안276
4. A/B Test 마케팅277
1) 문제 정의277
2) 데이터 설명278
3) 데이터 탐색279
4) 데이터 분석284
5) 적용방안286
5. 군집 마케팅287
1) 문제 정의287
2) 데이터 설명288
3) 데이터 탐색288
4) 데이터 분석295
5) 적용방안299
부록 AutoML 따라해 보기