매출을 만드는 데이터 분석 with 챗GPT (복잡한 코딩 없이 AI와 함께하는 실전 데이터 분석)

매출을 만드는 데이터 분석 with 챗GPT (복잡한 코딩 없이 AI와 함께하는 실전 데이터 분석)

$32.00
Description
복잡한 코딩은 AI에게 맡기고, 우리는 결과와 전략에 집중하면 됩니다!

낯선 SQL 문법, 어려운 이론 설명, 실무에 써먹기 어려운 실습으로 여전히 데이터 분석을 공부하기 망설여진다면 이 책을 주목하세요! 이제는 AI와 함께 데이터를 쉽게 분석하고, 그 결과를 매출 전략으로 연결할 수 있습니다. 이 책은 데이터 분석 기초를 비롯해 매출 분석, 고객 행동 분석, 퍼널 분석, MMM 등 실무를 그대로 반영한 프로젝트를 통해 데이터를 실제 비즈니스에 활용하는 방법을 안내합니다. 또한, 태블로로 시각화하는 학습을 통해 분석 결과를 설득력 있게 전달하는 법까지 배웁니다. 단순한 도구 활용이 아니라, 데이터를 통해 의사결정을 내리고 성과를 만들어 내는 구조적 사고를 익혀 보세요.
저자

조선미

데이터로비즈니스의성장을설계하는데이터사이언티스트.데이터를통해제품의방향을결정하고전략을세우는일을해왔으며,누구나데이터를근거로더나은판단을내릴수있는환경을만들기위해온오프라인에서다양한개인과기업을대상으로강의활동을이어가고있다.메타본사,SSG.COM,삼성전자미국법인등을거치며현장에서쌓은경험을책에담고자한다.

목차

1부SQL을활용한데이터분석의시작

1장챗GPT와SQL로데이터분석
1.1왜챗GPT와SQL인가?
1.2챗GPT와SQL의역할및활용사례
1.3데이터시스템에대한큰그림이해하기
2장데이터분석준비단계
2.1데이터분석의목적정의하기
__2.1.1왜분석목적이중요할까?
2.2SMART한목표설정하기
__2.2.1SMART목표설정의적용예시
2.3데이터분석의기획과정
3장데이터분석환경만들기
3.1챗GPT시작하기
__3.1.1챗GPT기본화면구성
3.2구글클라우드와빅쿼리설정하기
3.3실습첫빅쿼리환경설정및테스트쿼리실행하기
4장데이터수집및정제
4.1데이터수집의다양한방법과도구
__4.1.1실무상황별데이터활용예시
__4.1.2내부데이터는어떻게꺼내쓸수있을까?
__4.1.3외부데이터는어디에서구할수있을까?
__4.1.4정보의바다,웹사이트크롤링
__4.1.5챗GPT로데이터수집하기
4.2데이터정제와전처리
__4.2.1실무에서자주만나는‘지저분한데이터’
__4.2.2챗GPT는어떤도움을줄수있을까?
4.3실습SQL을활용해고객데이터처리하기
__4.3.1결측값정제하기
__4.3.2이상치확인하고제거하기
__4.3.3중복데이터확인하기
5장다양한방법으로데이터전처리
5.1다양한데이터전처리기법
__5.1.1전처리기법유형별정리
__5.1.2전처리는‘조합’의예술
5.2챗GPT와함께데이터쉽게처리하기
5.3실습챗GPT와SQL을활용해데이터전처리하기
6장데이터시각화
6.1데이터시각화는왜중요할까?
__6.1.1단순시각화vs통찰형시각화
6.2데이터시각화와대시보드의차이
__6.2.1실무사례로이해하기
6.3다양한데이터대시보드의종류와목적(운영,분석,전략)
6.4효과적인데이터시각화를위한기초원칙
7장대시보드계획및설계
7.1데이터대시보드의역할과기능
7.2대시보드설계의기본원칙
7.3다양한데이터시각화도구
__7.3.1태블로:시각화퀄리티에강한대표도구
__7.3.2PowerBI:마이크로소프트가만든데이터시각화도구
__7.3.3구글루커스튜디오:구글생태계내에서누구나쉽게사용할수있는시각화도구
7.4태블로설치하기
__7.4.1태블로퍼블릭설치하기
__7.4.2태블로구성요소살펴보기
7.5실습태블로를사용한대시보드설계하기
__7.5.1태블로시트화면의주요인터페이스구성요소
__7.5.2시계열시각화추가하기
__7.5.3대시보드구성하기

2부진짜실전!비즈니스에써먹는데이터분석
8장이커머스제품별매출기여도분석
8.1이커머스데이터수집하기
__8.1.1데이터스키마및구조분석하기
__8.1.2데이터내려받기및빅쿼리업로드
8.2제품별매출데이터분석하기
__8.2.1전체주문수와고객수는얼마나되는가?
__8.2.2가장많이팔린제품은?
__8.2.3제품을카테고리로묶으면무엇이보일까?
__8.2.4직군별비즈니스인사이트및실행전략
8.3제품별매출기여도시각화하기
__8.3.1전체매출규모파악하기
__8.3.2전체고객수확인하기
__8.3.3전체주문수확인하기
__8.3.4월별매출액및주문수변화추이분석하기
__8.3.5카테고리별판매량분석하기
__8.3.6카테고리별판매구성분석하기
__8.3.7대시보드구성하기
__8.3.8대시보드디자인정리하기
9장시계열데이터분석을이용한마케팅수요예측
9.1시계열데이터해석하기
__9.1.1시계열의세가지기본요소
__9.1.2시계열분석의핵심‘비교’
__9.1.3실무에서자주쓰는시계열분석의BestPractice
__9.1.4맥락속에서데이터해석하기
9.2마케팅수요예측하기
__9.2.1데이터스키마및구조분석하기
__9.2.2M5데이터탐색및분석준비하기
__9.2.3주간/월간단위판매추세는어떻게변해왔는가?
__9.2.4이벤트·프로모션과SNAP지급일은매출에어떤차이를만드는가?
__9.2.5주요이벤트2주전~이벤트일까지무엇이달라지는가?
__9.2.6크리스마스이벤트효과정밀분석
9.3시계열대시보드시각화하기
__9.3.1대시보드상단KPI카드구성하기
__9.3.2대시보드가운데영역구성하기
__9.3.3대시보드하단영역구성하기
__9.3.4대시보드구성및배치하기
9.4결과에따른마케팅계획수립하기
10장웹트래픽을분석해고객행동이해
10.1고객행동데이터수집하고정제하기
__10.1.1빅쿼리중첩데이터구조
__10.1.2UNNEST()로데이터펼치기
__10.1.3데이터파이프라인(datapipeline)설계하기
__10.1.4빅쿼리_TABLE_SUFFIX
10.2이커머스데이터수집하기
__10.2.1사용자는어디에서이탈하는가?
__10.2.2프로모션을본사용자가실제로더많이구매하는가?
__10.2.3검색을이용한고객들이더구매의도가분명할까?
10.3전환율데이터시각화하기
__10.3.1전체지표요약시트구성하기
__10.3.2퍼널단계별전환수시각화시트구성하기
__10.3.3퍼널단계별이탈률그래프구성하기
__10.3.4디바이스별전환율비교그래프구성하기
__10.3.5날짜별상품조회,구매,전환율분석그래프구성하기
__10.3.6대시보드구성하기
11장고객이탈가능성분석
11.1고객이탈의원인과비용이해하기
__11.1.1고객이탈의다양한원인살펴보기
11.2고객이탈데이터수집하기
__11.2.1가족구성에따른이탈률차이
__11.2.2계약기간에따른이탈률분석하기
__11.2.3결제방식에따른이탈률분석하기
__11.2.4부가서비스이용여부에따른이탈률분석하기
__11.2.5월청구금액과가입기간이이탈에미치는영향
11.3생존분석기법으로이탈예측하기
11.4태블로로이탈경향시각화하기
__11.4.1ChurnFlag및기본지표생성하기
__11.4.2요약KPI시트생성하기
__11.4.3다양한기준별이탈률비교그래프구성하기
__11.4.4세부기준에따른이탈률비교그래프구성하기
11.4.5대시보드구성하기
12장A/B테스트설계
12.1A/B테스트의원리와설계방법
__12.1.1A/B테스트의기본구조
__12.1.2가설설정과실험설계
__12.1.3무작위배정의중요성
__12.1.4실험의전제조건
__12.1.5실험설계의현실적한계
12.2A/B테스트분석하기
__12.2.1A/B간전환율분석하기
__12.2.2요일별전환율분석하기
__12.2.3시간대별전환율분석하기
12.3태블로를사용하여결과시각화하기
__12.3.1상단기본지표생성하기
__12.3.2시간대별전환율및참여율의추이
__12.3.3광고노출량에따른전환율차이
__12.3.4요일에따른전환율차이
__12.3.5대시보드구성하기
12.4통계적유의성과실무적용방안이해하기
__12.4.1통계적유의성과효과의크기는다르다
__12.4.2실무에서자주발생하는문제
13장고객세그멘테이션으로전략세분화
13.1고객데이터수집하기
13.2고객세분화하기
13.3각세그먼트에맞춘전략제안하기
13.4태블로로고객세그먼트시각화하기
__13.4.1상단영역요약KPI만들기
__13.4.2세그먼트별고객수시각화하기
__13.4.3세그먼트별R·F·M시각화하기
__13.4.4교차히트맵구성하기
__13.4.5대시보드구성하기
14장고객만족도분석
14.1고객설문데이터수집하기
14.2고객만족도데이터분석하기
__14.2.1여행유형과탑승클래스에따른만족도차이
__14.2.2비행지연이만족도에미치는영향
__14.2.3기내서비스요소가만족도에미치는영향
__14.2.4단거리vs장거리비행이만족도에미치는영향
14.3태블로로만족도시각화하기
__14.3.1데이터구조정리:피벗의필요성
__14.3.2대시보드최종구성모습
__14.3.3요약KPI만들기
__14.3.4기준별만족도비율시각화하기
__14.3.5설문항목별만족도분포분석
__14.3.6대시보드구성하기
14.4만족도향상을위한실행전략세우기
__14.4.1평균점수로시작하지만평균에서멈출수는없다
__14.4.2전반만족도와항목만족도사이의간극을바라보는이유
__14.4.3만족도개선전략의세가지전형적인방향
__14.4.4만족도분석의진짜목적
15장디지털마케팅성과분석
15.1성과분석을위한데이터분석모델알아보기
__15.1.1MMM이란
__15.1.2간단한예제로이해하는MMM
15.2디지털마케팅성과분석하기
__15.2.1채널기준성과분석하기
__15.2.2캠페인타입별효율비교
__15.2.3크리에이티브유형별효율비교하기
__15.2.4채널×크리에이티브타입의조합에따른효율비교하기
15.3성과개선을위한캠페인최적화전략수립하기
15.4태블로로마케팅채널별성과시각화하기
__15.4.1요약KPI만들기
__15.4.2채널별Engagement및Efficiency시각화하기
__15.4.3CreativeType별Engagement및Efficiency시각화하기
__15.4.4대시보드구성및스타일정리하기
16장고객생애가치를계산하고마케팅예산짜기
16.1고객세그먼트별CLV분석및ROI추정하기
__16.1.1채널별고객CLV와CAC차이분석
__16.1.2채널별전환율vs실제매출분석
__16.1.3예산을더쓴다면어떤채널이‘추가1달러’에가장유리한가?
16.2태블로를사용한CLV와ROI시각화하기
__16.2.1요약KPI만들기
__16.2.2채널별고객수,CLV,CAC비교하기
__16.2.3채널별ROAS비교하기
__16.2.4Conversion과CLV의관계분석하기
__16.2.5CostBand별CLV분석하기
__16.2.6대시보드구성및스타일정리하기
__16.3마케팅예산최적화방안생각하기
17장실전데이터분석Tip
17.1실무에서자주겪는문제와해결방법
__17.1.1지표가너무많을때생기는문제
__17.1.2평균에속지

출판사 서평

숫자그이상의정보를얻는데이터분석,이제AI로쉽게하자!

데이터분석은고객의행동을이해하고,시장의흐름을예측하며,나아가비즈니스전략의방향성을결정짓는가장중요한과정입니다.복잡한코딩의장벽때문에여전히일부전문가의영역에머물러있었지만생성형AI의등장으로상황은많이달라졌습니다.이제AI는단순한분석도구를넘어,전략을제안하고실행까지보조하는실질적인동료로서우리의의사결정을지원하기시작했습니다.이책은데이터를다루는기본원리부터시작해,SQL과챗GPT라는강력한도구로데이터의의미를파악하고실질적인비즈니스인사이트로전환하는방법까지차근차근안내합니다.특히프롬프트를활용해데이터를탐색하고필요한쿼리를생성함으로써전체적인분석의흐름을빠르게이해할수있으며,태블로로데이터를시각화해분석결과를효과적으로전달하는방법도함께배울수있습니다.또한,이커머스매출기여도분석,고객행동분석및이탈방지전략,고객세분화와맞춤형마케팅전략수립등실제사례기반의실무프로젝트를통해바로적용가능한역량을익힐수있도록구성했습니다.이제복잡한분석은AI에게맡기고,데이터기반의전략을세우며의사결정에집중해보세요.