데이터 드리븐 디자인씽킹
데이터로 공감하고 똑똑하게 의사결정하는
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디지털 트랜스포메이션 시대, 이제 산업과 직무를 불문하고 데이터를 기반으로 한 의사결정이 중요한 시대다. 비전공자나 데이터를 잘 모르는 사람도 데이터를 기반으로 사고하고 의사결정을 할 수 있어야 하며, 객관적인 의사결정을 위해 제대로 문제를 정의하고, 문제 해결 방법을 찾을 수 있어야 한다.
에이블런의 데이터 드리븐 디자인씽킹(Data Driven Design Thinking, DDDT)은 데이터 분석(Data analytics)과 디자인씽킹(Design Thinking)의 방법론을 바탕으로, 디자인씽킹과 다양한 데이터 분석 도구를 통해 데이터 초보자부터 비전공자까지 누구나 배울 수 있는 데이터 중심의 창의적 문제 해결 방법을 제안한다.
디자인씽킹의 핵심인 '공감'을 위한 정성적인 사고방식과 다양한 데이터 분석 방법과 도구들을 활용한 정량적인 조사방법을 모두 활용하여 데이터 기반의 혁신적인 문제 해결 방법을 만나보자.
★ 이 책에서 배우는 내용 ★
◎ 데이터 드리븐 디자인씽킹의 개념과 사례
◎ '고객중심적인 공감'을 위한 디자인씽킹의 프레임워크
◎ 고객의 생각과 문제에 공감을 위한 노코드 데이터 분석
◎ 데이터 기반의 관계 파악과 원인 분석을 위한 노코드 엑셀 데이터 분석
◎ 일목요연하게 데이터를 정리하고 표현하는 데이터 시각화 기법
에이블런의 데이터 드리븐 디자인씽킹(Data Driven Design Thinking, DDDT)은 데이터 분석(Data analytics)과 디자인씽킹(Design Thinking)의 방법론을 바탕으로, 디자인씽킹과 다양한 데이터 분석 도구를 통해 데이터 초보자부터 비전공자까지 누구나 배울 수 있는 데이터 중심의 창의적 문제 해결 방법을 제안한다.
디자인씽킹의 핵심인 '공감'을 위한 정성적인 사고방식과 다양한 데이터 분석 방법과 도구들을 활용한 정량적인 조사방법을 모두 활용하여 데이터 기반의 혁신적인 문제 해결 방법을 만나보자.
★ 이 책에서 배우는 내용 ★
◎ 데이터 드리븐 디자인씽킹의 개념과 사례
◎ '고객중심적인 공감'을 위한 디자인씽킹의 프레임워크
◎ 고객의 생각과 문제에 공감을 위한 노코드 데이터 분석
◎ 데이터 기반의 관계 파악과 원인 분석을 위한 노코드 엑셀 데이터 분석
◎ 일목요연하게 데이터를 정리하고 표현하는 데이터 시각화 기법
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출판사 리뷰
출판사 리뷰
목차
목차
▣ 01장: 데이터 드리븐 디자인씽킹
디자인씽킹이란?
__디자인씽킹의 개념
__디자인씽킹 프로세스
디자인씽킹에서 데이터의 필요성
__공감의 중요성
__데이터를 통한 이해의 중요성
__데이터를 활용한 디자인씽킹 사례1 - 콜레라 역학조사
__데이터를 활용한 디자인씽킹 사례2 - 부여군 양계 농가 데이터 기반 타깃 분석
__요약
데이터 드리븐 디자인씽킹
__데이터 드리븐 디자인씽킹의 개념
__데이터 드리븐 디자인씽킹의 프로세스
__데이터 드리븐 디자인씽킹 사례1 - 다이슨
__데이터 드리븐 디자인씽킹 사례2 - 불스원샷
__데이터 드리븐 디자인씽킹 사례3 - 티젠
__데이터 드리븐 디자인씽킹 사례4 - 낫소
__요약
▣ 02장: 디자인씽킹의 프로세스별 활용 방안
공감을 위한 데이터 활용
__데이터로 공감한다는 것
__이슈 트리를 통한 문제 탐색과 우선 순위 설정
__소셜 분석을 통한 트렌드 공감하기
문제정의를 위한 데이터 활용
__상관/회귀분석을 위한 데이터 설명
__상관분석을 통한 데이터 관계 파악하기
__회귀분석을 통한 원인 파악하기
__요약
아이디어 도출을 위한 데이터 활용
__아이디어 도출을 위한 문제 정의 및 발견
__아이디어 도출을 위한 마인드 스크라이빙
__아이디어 도출을 위한 생각 도구들
__아이디어 정리를 위한 데이터 시각화
__요약
테스트를 위한 데이터 활용
__그로스해킹이란?
__테스트를 위한 AARRR
__테스트를 위한 AARRR의 사례
__요약
▣ 03장: 소셜 데이터 분석
분석 키워드 정의 - OTT란 무엇일까?
__연관 검색어 살펴보기 - 구글 연관 검색어
__관련 키워드 살펴보기 - 네이버 검색광고 도구
__관련 키워드 살펴보기 - 썸트렌드
언급량 분석: OTT에 대한 사람들의 관심은 어떻게 달라지고 있을까?
__연관어 분석: OTT 플랫폼별로 사람들의 관심을 끄는 키워드는 무엇일까?
__감성 분석: OTT 플랫폼과 콘텐츠에 대한 사람들의 생각, 어떻게 분석할까?
__요약
▣ 04장: 엑셀 데이터 분석
핵심 키워드 간 상관성 검증을 위한 상관 분석
__상관 분석 이론
__소셜 데이터 가져오기
__엑셀 데이터 분석
변수 사이의 인과관계를 확인하기 위한 회귀 분석
__회귀 분석 이론
__소셜 데이터 가져오기
__엑셀 데이터 분석
문제 가설의 정량적 검증을 위한 분산 분석
__분산 분석 이론
__소셜 데이터 가져오기 (일원배치 분산 분석)
__엑셀 데이터 분석
__소셜 데이터 가져오기 (반복이 없는 이원배치 분산 분석)
__엑셀 데이터 분석
__소셜 데이터 가져오기 (반복이 있는 이원배치 분산 분석)
__엑셀 데이터 분석
__요약
▣ 05장: 시각적 데이터 분석
데이터 시각화를 통한 분석이란?
__확증적 데이터 분석 프로세스
__탐색적 데이터 분석 프로세스
__두 분석 방법의 차이점
__탐색적 데이터 분석의 필요성
그래프의 유형별 특징과 활용 방안 ① - 비교
__막대 그래프(Bar chart)
__선 그래프(Line chart)
__영역 그래프(Area chart)
__방사형 그래프(Radial Bar)
그래프의 유형별 특징과 활용 방안 ② - 관계
__산점도(Scatter chart)
__생키 다이어그램(Sankey Diagram)
__풍선 그래프(Bubble chart)
그래프의 유형별 특징과 활용 방안 ③ - 분포
__히스토그램(Histogram)
__상자 그림(Box plot)
__트리맵(Tree map)
그래프의 유형별 특징과 활용 방안 ④ - 구성
__파이 그래프(Pie chart)
__도넛 그래프(Donut chart)
__히트맵(Heat map)
데이터 시각화 리포트를 통한 데이터 읽기
__"코로나19 이후, 글로벌 공급망"(THE STRAITS TIMES, 2021)
__요약
디자인씽킹이란?
__디자인씽킹의 개념
__디자인씽킹 프로세스
디자인씽킹에서 데이터의 필요성
__공감의 중요성
__데이터를 통한 이해의 중요성
__데이터를 활용한 디자인씽킹 사례1 - 콜레라 역학조사
__데이터를 활용한 디자인씽킹 사례2 - 부여군 양계 농가 데이터 기반 타깃 분석
__요약
데이터 드리븐 디자인씽킹
__데이터 드리븐 디자인씽킹의 개념
__데이터 드리븐 디자인씽킹의 프로세스
__데이터 드리븐 디자인씽킹 사례1 - 다이슨
__데이터 드리븐 디자인씽킹 사례2 - 불스원샷
__데이터 드리븐 디자인씽킹 사례3 - 티젠
__데이터 드리븐 디자인씽킹 사례4 - 낫소
__요약
▣ 02장: 디자인씽킹의 프로세스별 활용 방안
공감을 위한 데이터 활용
__데이터로 공감한다는 것
__이슈 트리를 통한 문제 탐색과 우선 순위 설정
__소셜 분석을 통한 트렌드 공감하기
문제정의를 위한 데이터 활용
__상관/회귀분석을 위한 데이터 설명
__상관분석을 통한 데이터 관계 파악하기
__회귀분석을 통한 원인 파악하기
__요약
아이디어 도출을 위한 데이터 활용
__아이디어 도출을 위한 문제 정의 및 발견
__아이디어 도출을 위한 마인드 스크라이빙
__아이디어 도출을 위한 생각 도구들
__아이디어 정리를 위한 데이터 시각화
__요약
테스트를 위한 데이터 활용
__그로스해킹이란?
__테스트를 위한 AARRR
__테스트를 위한 AARRR의 사례
__요약
▣ 03장: 소셜 데이터 분석
분석 키워드 정의 - OTT란 무엇일까?
__연관 검색어 살펴보기 - 구글 연관 검색어
__관련 키워드 살펴보기 - 네이버 검색광고 도구
__관련 키워드 살펴보기 - 썸트렌드
언급량 분석: OTT에 대한 사람들의 관심은 어떻게 달라지고 있을까?
__연관어 분석: OTT 플랫폼별로 사람들의 관심을 끄는 키워드는 무엇일까?
__감성 분석: OTT 플랫폼과 콘텐츠에 대한 사람들의 생각, 어떻게 분석할까?
__요약
▣ 04장: 엑셀 데이터 분석
핵심 키워드 간 상관성 검증을 위한 상관 분석
__상관 분석 이론
__소셜 데이터 가져오기
__엑셀 데이터 분석
변수 사이의 인과관계를 확인하기 위한 회귀 분석
__회귀 분석 이론
__소셜 데이터 가져오기
__엑셀 데이터 분석
문제 가설의 정량적 검증을 위한 분산 분석
__분산 분석 이론
__소셜 데이터 가져오기 (일원배치 분산 분석)
__엑셀 데이터 분석
__소셜 데이터 가져오기 (반복이 없는 이원배치 분산 분석)
__엑셀 데이터 분석
__소셜 데이터 가져오기 (반복이 있는 이원배치 분산 분석)
__엑셀 데이터 분석
__요약
▣ 05장: 시각적 데이터 분석
데이터 시각화를 통한 분석이란?
__확증적 데이터 분석 프로세스
__탐색적 데이터 분석 프로세스
__두 분석 방법의 차이점
__탐색적 데이터 분석의 필요성
그래프의 유형별 특징과 활용 방안 ① - 비교
__막대 그래프(Bar chart)
__선 그래프(Line chart)
__영역 그래프(Area chart)
__방사형 그래프(Radial Bar)
그래프의 유형별 특징과 활용 방안 ② - 관계
__산점도(Scatter chart)
__생키 다이어그램(Sankey Diagram)
__풍선 그래프(Bubble chart)
그래프의 유형별 특징과 활용 방안 ③ - 분포
__히스토그램(Histogram)
__상자 그림(Box plot)
__트리맵(Tree map)
그래프의 유형별 특징과 활용 방안 ④ - 구성
__파이 그래프(Pie chart)
__도넛 그래프(Donut chart)
__히트맵(Heat map)
데이터 시각화 리포트를 통한 데이터 읽기
__"코로나19 이후, 글로벌 공급망"(THE STRAITS TIMES, 2021)
__요약
저자
저자
에이블런
지나
'비전공자를 위한 진짜 필요한 데이터 활용 교육'을 모토로 교육 서비스 스타트업을 운영하고 있는 창업가. 서강대 기술경영학 석사과정을 졸업했다. 데이터로 문제를 해결하고 의사결정 하는 실질적인 방법론과 프로세스를 연구하고 교육 콘텐츠로 개발하는 일을 한다. 특히 데이터 기반 문제해결과 관련한 레퍼런스로는 2019년 행안부 주관 국민디자인단을 통해 국내 지역의 폭염피해에 따른 가축폐사 문제를 컨설팅해 장관상을 수상하기도 했다. 세상 돌아가는 소식과 새로운 비즈니스 기회를 찾는 것, 그리고 일을 효율적으로 개선하는 것에 관심이 많다.
제임스
학사, 석사에서는 공학, 박사에서는 기술경영학을 전공하며 데이터 드리븐 이노베이션에 항상 관심 있었다. 전자회사와 통신사 연구원을 거쳐, 데이터 기술 활용한 B2B 스타트업을 두 차례 창업 후 최근에는 데이터 리터러시 및 데이터 기반 의사결정 분야에서 비전공자를 위한 조금 더 쉬운 솔루션을 고민하고 있다.
'비전공자를 위한 진짜 필요한 데이터 활용 교육'을 모토로 교육 서비스 스타트업을 운영하고 있는 창업가. 서강대 기술경영학 석사과정을 졸업했다. 데이터로 문제를 해결하고 의사결정 하는 실질적인 방법론과 프로세스를 연구하고 교육 콘텐츠로 개발하는 일을 한다. 특히 데이터 기반 문제해결과 관련한 레퍼런스로는 2019년 행안부 주관 국민디자인단을 통해 국내 지역의 폭염피해에 따른 가축폐사 문제를 컨설팅해 장관상을 수상하기도 했다. 세상 돌아가는 소식과 새로운 비즈니스 기회를 찾는 것, 그리고 일을 효율적으로 개선하는 것에 관심이 많다.
제임스
학사, 석사에서는 공학, 박사에서는 기술경영학을 전공하며 데이터 드리븐 이노베이션에 항상 관심 있었다. 전자회사와 통신사 연구원을 거쳐, 데이터 기술 활용한 B2B 스타트업을 두 차례 창업 후 최근에는 데이터 리터러시 및 데이터 기반 의사결정 분야에서 비전공자를 위한 조금 더 쉬운 솔루션을 고민하고 있다.
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