챗GPT로 시작하는 데이터 리터러시

이 책의 핵심 포인트와 특징

1. AI와 데이터를 연결하다: 챗GPT 활용의 모든 것
챗GPT는 데이터 분석의 새로운 도구로, 데이터 수집에서 탐색적 데이터 분석(EDA), 회귀 분석, 텍스트 마이닝, 데이터 시각화에 이르기까지 다양한 데이터 작업을 간소화합니다. 이 책은 챗GPT를 활용해 아래의 작업을 체계적으로 수행할 수 있도록 도와줍니다.

- 데이터 수집: 웹 데이터를 수집하거나, 구글 설문지를 통해 데이터를 효율적으로 모으는 방법
- 데이터 전처리: 데이터 정리와 품질 개선을 통해 분석에 적합한 형태로 변환
- 탐색적 데이터 분석(EDA): 데이터를 시각적으로 탐구하며 인사이트를 발견
- 회귀 분석과 예측 모델링: 데이터를 기반으로 관계를 분석하고 미래를 예측
- 텍스트 마이닝: 비정형 텍스트 데이터를 활용해 감성 분석, 연관어 분석, 트렌드 발견
- 데이터 시각화: 분석 결과를 직관적으로 전달하기 위한 차트와 그래프 생성

챗GPT를 활용한 실제 예제와 사례를 통해, 복잡한 과정도 쉽게 이해하고 따라 할 수 있습니다.

2. 실습 중심의 학습: 따라 하며 배우는 데이터 분석
이론은 물론, 실무에서 바로 활용할 수 있는 사례와 실습 자료를 제공하여 학습 효과를 극대화합니다.

- 영화 관객 데이터를 활용한 사례 분석: 데이터를 통해 시장 동향을 파악하고, 인사이트를 도출
- 텍스트 데이터를 이용한 감성 분석 실습: 고객 리뷰 데이터를 활용한 긍정/부정 감정 분석
- 실제 데이터를 활용한 시각화 분석: 분석 결과를 명확하고 효과적으로 표현하는 방법 학습

실습 자료는 단계별로 구성되어 있어 초보자도 부담 없이 따라 할 수 있습니다.

3. 데이터를 통해 혁신적인 인사이트를 발견하다
이 책은 단순한 데이터 해석에 그치지 않고, 데이터에서 숨겨진 의미와 패턴을 발견하는 방법을 안내합니다. 데이터는 오늘날의 비즈니스와 일상에서 더 나은 의사결정을 내리기 위한 핵심 자원입니다. 이 책은 AI와 데이터를 통해 얻은 정보를 어떻게 활용하여 비즈니스 문제를 해결하고, 혁신적인 결과를 이끌어낼 수 있는지 실질적인 가이드를 제공합니다.

4. 누구나 쉽게 시작할 수 있는 데이터 리터러시
데이터 분석 경험이 전혀 없는 초보자라도 쉽게 이해할 수 있도록 구성된 책입니다. 기초부터 차근차근 다루며, 챗GPT와 같은 친숙한 도구를 활용해 AI 기술과 데이터 분석의 장벽을 낮추는 데 초점을 맞추고 있습니다. 이 책과 함께라면 데이터 분석은 더 이상 전문가만의 영역이 아닙니다.


배울 수 있는 내용: 데이터 분석의 전 과정

이 책은 데이터를 다루는 전 과정을 체계적으로 구성하여, 데이터 초보자도 전문가 수준으로 성장할 수 있도록 도와줍니다.

1. 데이터 수집과 전처리
공공 데이터와 웹 스크래핑 활용
구글 설문지 및 챗GPT로 데이터 수집
데이터를 분석하기에 적합한 형태로 정제 및 준비

2. 탐색적 데이터 분석(EDA)
데이터를 시각화하고 패턴을 탐구하며 인사이트 발견
기초 통계와 시각화를 결합하여 문제 해결

3. 회귀 분석과 예측 모델링
데이터 간의 관계를 파악하고 미래를 예측
매장 매출, 고객 행동 예측 등 실제 사례 학습

4. 텍스트 마이닝과 감성 분석
텍스트 데이터를 활용한 트렌드 및 감성 분석
고객 리뷰, SNS 데이터를 기반으로 한 분석 실습

5. 데이터 시각화와 보고서 작성
데이터를 시각적으로 표현하여 효과적으로 전달
챗GPT와 AI 도구를 활용한 보고서 작성


이 책은 이런 분들에게 추천합니다!
- 데이터를 처음 접하는 완전 초보자
- AI 기술과 데이터를 활용해 업무 성과를 높이고 싶은 직장인
- 프로젝트와 연구에 데이터 분석 능력이 필요한 대학생 및 연구자
- 데이터 기반의 의사결정을 내려야 하는 경영자와 실무자
- 챗GPT와 AI를 활용해 데이터 분석을 손쉽게 시작하고자 하는 분


이 책을 읽고 얻을 수 있는 것
1. 데이터와 AI를 활용한 분석 능력을 배울 수 있습니다.
2. 데이터를 기반으로 한 의사결정 능력을 강화할 수 있습니다.
3. AI 시대를 살아가는 데 필요한 데이터 리터러시 역량을 키울 수 있습니다.
4. 실무와 비즈니스에서 바로 적용 가능한 실질적인 데이터 분석 기술을 익힙니다.


데이터와 AI의 힘을 활용해 미래를 준비하세요!

『챗GPT로 시작하는 데이터 리터러시』는 AI와 데이터를 기반으로 한 분석 역량을 키우고, 이를 실생활과 비즈니스에 적용할 수 있는 방법을 제공합니다. 이 책은 단순한 학습서를 넘어, 데이터 분석의 새로운 세계로 가는 가이드북이자 실무 지침서입니다.
AI와 데이터를 통해 비즈니스와 일상에서 성장의 기회를 발견하고, 더 나은 미래를 만들어 가세요.
지금 이 책을 통해 AI 시대의 데이터 전문가로 거듭나세요!

[ 실습 자료 무료 다운로드 ]
본문에 사용된 데이터 파일 및 문서 파일은 구글 드라이브 및 출판사 홈페이지에서 다운로드 가능합니다.
* https://bit.ly/3UNvWtw
* https://www.pub365.co.kr
└ 챗 GTP로 시작하는 데이터 리터러시 → 자료 다운로드

[머리말] AI와 함께하는 데이터 리터러시의 첫걸음

[제1장] 데이터 리터러시 및 데이터 분석 이해
생각해 볼 문제
1. 생성형 AI 활용과 데이터 리터러시
2. 데이터 이해와 데이터 종류
3. 생성형 AI를 활용한 데이터 분석
4. 챗GPT를 활용한 데이터 분석
정리하기

[제2장] 시장조사 및 1차 데이터 수집 방법 이해
생각해 볼 문제
1. 시장조사와 마케팅 조사의 차이
2. 조사 프로세스 및 조사 설계
3. 조사 목적과 데이터 수집, 그리고 분석의 관계
4. 질문지 작성 시 유의 사항
5. 챗GPT를 이용한 시장 조사
6. 구글 설문지를 이용한 서베이
정리하기

[제3장] 2차 데이터 수집 방법과 데이터 전처리 이해
생각해 볼 문제
1. 2차 데이터와 공공 데이터
2. 웹 데이터 수집 : 웹 스크래핑
3. 데이터 전처리
4. 공공 데이터 수집
5. 챗GPT를 이용한 웹 데이터 수집
6. 챗GPT를 이용한 데이터 전처리
7. 파워 쿼리를 이용한 데이터 전처리
정리하기

[제4장] 탐색적 데이터 분석 및 데이터 특성 이해
생각해 볼 문제
1. 탐색적 데이터 분석과 확증적 데이터 분석 비교
2. 탐색적 데이터 분석 이해
3. 문제 해결과 의사결정을 위한 탐색 과정으로서 통계
4. 데이터 분석을 위한 기초 통계
5. 탐색적 데이터 분석 수행 절차
6. 챗GPT를 이용한 탐색적 데이터 분석
정리하기

[제5장] 통계적 가설 검정 및 A/B 테스트 이해
생각해 볼 문제
1. 통계 이해 : 기술 통계와 추론 통계
2. 통계적 가설 검정
3. A/B 테스트
4. 챗GPT를 이용한 통계적 가설 검정
5. 챗GPT를 이용한 A/B 테스트 분석
정리하기

[제6장] 상관관계 및 연관성 이해
생각해 볼 문제
1. 변수 간의 관계 이해하기
2. 연관성 분석 : 상관 분석
3. 사례연구 : 구매 이력 데이터를 이용한 상품 간 연관성 찾기
4. 두 변수의 관계 파악을 위한 산점도 이해
5. 상관 분석을 위한 데이터 수집 및 데이터 전처리
6. 챗GPT를 이용한 상관분석
정리하기

[제7장] 인과 관계 및 예측 분석 이해
생각해 볼 문제
1. 회귀분석 이해
2. 회귀분석 방법과 회귀 모델
3. 사례연구 : 매장 면적과 매출 총이익 간의 인과 관계
4. 챗GPT를 이용한 회귀분석
5. 챗GPT를 이용한 판매 예측 모델
6. 판매량 예측 모델 구축
7. 예측 모델 성능 평가
8. 예측 모델 생성 및 엑셀 시뮬레이션
정리하기

[제8장] 군집 분석 및 고객 세분화 이해
생각해 볼 문제
1. 군집 분석 이해
2. 군집 분석의 주요 기법(알고리즘)
3. 고객 세분화와 타깃 마케팅
4. 고객 분석 모형 및 세분화 분석 프로세스
5. 챗GPT를 이용한 군집 분석
6. 챗GPT를 이용한 고객 프로파일링
정리하기

[제9장] 텍스트 데이터 분석 및 텍스트 마이닝 이해
생각해 볼 문제
1. 텍스트 데이터 분석 이해
2. 형태소 분석
3. 검색 트렌드 분석
4. 감성(긍정ㆍ부정) 분석
5. 연관어 분석
6. 워드 클라우드 분석
7. 챗GPT를 이용한 텍스트 데이터 전처리
8. 챗GPT를 이용한 텍스트 클러스터링 및 개선 방안 도출
정리하기

[제10장] 시각화 분석과 데이터 기반 결론 도출 이해
생각해 볼 문제
1. 데이터 시각화 이해
2. 데이터 시각화를 위한 차트의 요소와 종류
3. 데이터 기반 결론 도출
4. 챗GPT를 이용한 시각화 분석
5. 챗GPT와 AI 도구를 이용한 데이터 분석 보고서 작성
6. 문제해결을 위한 데이터 활용 사고법
정리하기

[맺음말] 데이터 리터러시로 여는 새로운 미래

구자룡 데이터 기반 컨설팅 전문기관인 밸류바인의 대표이며, 데이터 분석가, 마케팅 컨설 턴트, 강사, 칼럼니스트로 활동하고 있습니다. 마케팅 전공의 경영학 박사이며, 정보 처리기사1급과 빅데이터전문가1급 자격증이 있다. 데이터로 센싱하고, 데이터 분석으 로 통찰하여 고객의 가치를 극대화 하는 사명을 가지고 있습니다. 『AI 데이터 분석』 (2024), 『데이터 마인드 기르는 습관』 (2024), 『직장 없는 시대의 브랜딩』 (2022), 『지금 당장 마케팅 공부하라』 (2019), 『마케팅 리서치』 (2017), 『시장조사의 기술』 (2006), 『한 국형 포지셔닝』 (2003) 등이 있습니다.

한국금융연수원에서 '빅데이터를 활용한 금융마케팅', '금융빅데이터 분석 사례연 구', 한국생산성본부에서 '고객가치 창출을 위한 고객니즈 데이터 분석', '마켓센싱 역량강화(마케팅통찰력개발)', 그리고 국가공무원인재개발원에서 '데이터 러터리시 역 량 강화', '데이터 기반 문제해결', '엑셀로 배우는 초급 데이터 분석' 등으로 출강하 고 있습니다. 패스트캠퍼스에서 '초격차 패키지 : 한 번에 끝내는 디지털 마케팅-엑 셀을 활용한 소비자 리서치와 통계', 엘캠퍼스에서 '전직원이 알아야 할 데이터 기반 문제해결 방법', 그리고 투썬에듀에서 '노코드 데이터 분석으로 디지털 역량 레벨업! (feat. 엑셀 & 파워BI & 챗GPT)' 등의 동영상 과정이 있습니다.

통계청 통계교육원에서 발행하는 『통계의 창』에 2018년부터 데이터 리터러시 관련 칼럼을 연재하고 있습니다.