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업의 특성을 잘 알고 데이터가 갖고 있는 의미가 무엇인지 잘 아는 사람은 해당 업무를 오랫동안 해온 실무자입니다. 단순히 숫자 관계만 보지 않고, 숫자 이면의 배경을 이해하는 사람이기 때문입니다. 이런 실무자가 데이터 마인드(나아가 분석력)까지 갖춘다면 막강한 경쟁력을 갖추는 것과 다름없습니다. 데이터 분석 경험도 별다른 기술도 없는 기획자 마케터가 ‘가장 기초적인 수준’에서 데이터 분석을 해볼 수 있는 방법을 알려줍니다. 부록으로 챗GPT를 이용한 분석법까지 담았습니다.

프롤로그 - 데이터는 기술이 아니라 마인드다

1부. 데이터 리터러시에 대한 이해

1. 데이터로 나만의 관점을
2. 문제 정의가 먼저다
3. 스몰데이터도 중요하다
4. 데이터는 팩트가 아니다
5. 데이터 분석의 복병, 통계
6. 나의 데이터 리터러시 역량

2부. 현업 실무자의 셀프 데이터 분석

7. 나도 이제부터 데이터 분석가
8. 어떤 데이터 분석 도구를 선택해야 할까
9. 분석해보기(1): 트렌드 분석으로 신사업 구상 해보기 (스마트폰 사진, 구글 트렌드)
10. 분석해보기(2): 2차 데이터에서 신제품 아이디어 얻기 (빅카인즈)
11. 분석해보기(3): 텍스트 데이터에서 핵심키워드 찾기 (형태소 분석, 파워BI)
12. 분석해보기(4): 정량 데이터로 결론 도출 해보기 (기술통계, 가설검정, A/B 테스트)
13. 분석해보기(5): 시각화로 쉽게 통찰하기 (파워BI)
14. 여전히 중요한 조사 분석의 원칙

3부. 데이터 기반의 의사결정(마케팅 사례 중심으로)

15. 트렌드 분석에 의한 상품 기획
16. A/B 테스트를 활용한 마케팅 의사결정
17. 고객 세분화에 의한 타겟 마케팅
18. 알고리즘에 의한 추천과 예측 마케팅
19. 데이터 기반의 고객 경험 마케팅
20. 데이터 기반의 구독 서비스 마케팅

4부. 데이터 마인드 높이는 방법

21. 데이터가 아니라 데이터 사고력
22. 빅데이터가 아니라 빅 싱킹
23. 결과가 아니라 결론 도출

에필로그 - 데이터 마인드로 통찰력을 길러라

참고. 더 읽어보기

1. 챗GPT를 활용한 데이터 분석
2. 현업 실무자와의 Q & A
3. 데이터 마인드 강화를 위한 도서 추천