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• 실무에서 바로 통하는 데이터 분석 특강 『한달 공부 데이터 분석』. 코딩과 파이선은 잊어라. 실무에서 스킬은 두 번째다. 스킬보다 더 중요한 것은 데이터에서 새로운 가치를 발견하고, 데이터 안에 담긴 무한한 가능성을 찾아내는 실무 능력이다. 실제 기업 현장에선 어떤 데이터를 어떻게 분석할까? 데이터 분석 내용을 어떻게 활용하여 경영을 혁신하고, 상품과 기업의 가치를 높일까? 〈한달 공부 데이터 분석〉은 이런 질문에 적극적으로 응답해주는 도서이다. 이 책은 사내 컴퓨터에 쌓인 데이터를 기업 현장에서 어떻게 분석하고 활용하는지 세심하고 구체적으로 안내해주고 있다. 외국계 대기업의 데이터 분석 전문가가 데이터 분석 실무를 수식, 그림과 그래프, 그리고 이야기 형식으로 친절하고 구체적으로 설명해준다. 〈한달 공부 데이터 분석〉은 기업의 데이터 분석 실무가 궁금한 취준생, 데이터 분석가로 이직을 꿈꾸는 직장인, 현직에 있지만 실무를 더 구체적으로 익히고 싶은 데이터 분석가, 회사 컴퓨터 안에 쌓인 데이터를 분석하여 생산성을 높이고 경영 혁신을 이루고 싶은 중견·중소 기업의 경영진에게 딱, 맞는 책이다.
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• 재밌다. 실무에서 바로 통한다! 시장 분석·매출 분석·수요 예측·재고 분석·생산성 분석·효율성 분석·소비자 반응 분석·소비 트렌드 분석……. A부터 Z까지 기업 현장의 데이터 분석 실무 특강 〈한달 공부 데이터 분석〉은 책 제목처럼 기업 현장에서 실제로 이루어지는 데이터 분석 내용을 ‘한 달 안에’ 끝낼 수 있도록 ‘28강’으로 구성했다. 생산, 물류, 판매, 매출, 성과 관리……. 이미 기업엔 많은 데이터가 쌓여있다. 저자는 사내 컴퓨터에 쌓인 데이터를 어떻게 분석해서 생산성과 효율성을 높이고 경영을 혁신하는지 설명과 수식, 그림과 그래프를 곁들여 소설적 형식으로 알기 쉽게 강의하고 있다. 저자는 분석 실무뿐 아니라 기업 컴퓨터에 쌓인 데이터가 경쟁력을 높여주고 지속가능성을 창출해주는 원천요소임을 자연스럽게 알려준다. 아울러 책을 읽다 보면, 데이터 분석이 생각만큼 어렵지 않으며, 누구나 할 수 있고 누구나 해야 하는 기업 내 구성원의 필수 업무임을 독자 스스로 느낄 수 있다. 하루 1강씩 한 달 안에 끝내자! 설명과 수식, 그림과 그래프로 곁들여 알기 쉽게 구성한 28강. 소설적 형식이라 읽는 재미까지 남다르다. 〈한달 공부 데이터 분석〉의 본문은 다섯 파트로 구성돼있다. ‘PART 1’에서는 시장 분석, 성장률, 비용, 제품별 매출 추이 등 시장과 매출에 관련한 내용을 설명과 수식, 그림과 그래프를 곁들여 알기 쉽게 강의하고 있다. ‘PART 2’에서는 수요 예측을 다루고 있다. 매출 목표의 실현 가능성 분석, 매출 추세 분석, 월별 매출 예측치 분석 등이 주요 내용이다. 파트 1과 마찬가지로 설명과 수식, 그림과 그래프를 곁들여 알기 쉽게 강의하고 있다. ‘PART 3’에서는 재고와 관련한 내용을 설명과 수식, 그림과 그래프를 곁들여 강의하고 있다. 정적 재고 분석, 생산과 발주 모형, 경제적 생산량, 재고 관리 기법 등이 주요 내용이다. ‘PART 4’에서는 효율성과 관련한 데이터 분석 내용을 강의하고 있다. 노동 생산성, 비용 생산성, 설비 생산성, 제품의 효율성, 제품 구성의 효율화를 분석하는 내용이 주요 내용이다. 마지막으로 ‘PART 5’에서는 빅데이터 분석을 다루고 있다. 납기 준수율 분석, SNS 분석을 통한 소비자 반응 조사, 소비의 흐름을 파악하는 연관규칙 분석이 주요 내용이다. 특별 부록 : 데이터 분석가가 갖추어야 할 5가지 역량 데이터 분석에서 중요한 건 복잡한 분석기법을 적용하는 능력이 아니다. 이보다 더 중요한 것은 ‘무엇을, 어떻게 해야 하는가’를 고민하는 능력이다. ‘올해의 최고 직업!’ 미국의 최대 직장 평가 회사 글래스도어는 2016년부터 2020년까지 무려 5년 동안 데이터 분석가를 최고의 직업으로 선정했다. ‘21세기 가장 섹시한 직업.’ 하버드비즈니스리뷰는 데이터 분석가의 매력을 이렇게 표현했다. 바야흐로 데이터 분석가의 시대다. 이런 흐름을 반영하여 〈한달 공부 데이터 분석〉은 특별 부록으로 ‘데이터 분석가가 갖추어야 할 5가지 역량’을 다루고 있다. 데이터 분석가를 꿈꾸는 사람이라면 눈여겨보아야 할 콘텐츠이다. 저자에 따르면 데이터의 분석에서 중요한 건 분석기법을 적용하는 능력이 아니다. 데이터 분석에서는 데이터에 숨겨져 있는 가치를 발견하고, 그 가치를 드러내는 능력이 더 절실하다. 데이터에서 가치를 창출하는 일은 코딩 기술, 분석 도구, 복잡한 분석기법을 다룰 줄 안다고 해서 이루어지지 않는다. 비판적 사고와 인문학적 지식, 알고리즘에 관한 이해, 세상을 바라보는 새로운 시선, 커뮤니케이션 능력, 비즈니스 환경에 대한 높은 이해도 등이 분석 기술보다 더 중요함을 강조하고 ...있다. 이런 능력은 이제, 개인의 경쟁력이자 기업의 운명을 가르는 생존전략이 되었다는 게 데이터 분석 전문가의 판단이다. 특별 부록이 취준생과 이직을 꿈꾸는 사람, 기업의 데이터 분석 실무자에게 작은 영감이 되길 기대한다. 이 책을 접한 독자가 각자의 위치에서 당당하게 말할 수 있는 날을 기대한다. 이렇게 말이다. “데이터 분석요? 그건 제가 좀 알죠!”
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• 지은이의 말 & 프롤로그 #PART 1 시장 분석과 매출 분석 제1강 집계와 분석 : 데이터로 할 수 있는 것 제2강 시장 분석 : 목표 시장을 선정하라 제3강 시장 점유율 분석 : 시장에서의 지위를 파악하라 제4강 성장률 분석 : 우리는 얼마나 성장하고 있는 거야? 제5강 비용 분석 : 얼마나 남기고 장사하세요? 제6강 제품별 매출 추이 : 매출은 거짓말을 하지 않는다 #PART 2 수요 예측 제1강 목표 매출액 분석 : 올해 매출 목표가 얼마인가요? 제2강 시계열 분석 : 정량적인 방법으로 수요를 예측하라 제3강 시계열 추세 분석 : 예측은 미래에 대한 최소한의 준비다 제4강 기울기와 절편 : 월별 예측치를 산출하라 제5강 수요 예측 : 조금 더 깊이 있는 접근 제6강 수요 예측을 한다는 것 : 모두가 내 생각과 같을 수는 없어요! #PART 3 재고 분석 제1강 재고 분석 : 재고의 회전율을 높여라 제2강 적정 재고란? : 많지도 그러나 적지도 않게 제3강 안전 재고 분석 : 임아, 그 선을 넘지 마오 제4강 부서 이기주의 : 어디든 다 똑같아 제5강 생산(발주) 모형 : 지금 이 순간 그리고 이만큼 제6강 경제적 생산량 분석 : 생산... 비용과 재고 관리 비용을 동시에 최소화하라 제7강 ABC 재고 관리 기법 : 선택하고 집중하라 1 #PART 4 효율성 분석 제1강 생산성 분석 방법 : 어차피 고객은 제품으로 판단한다 제2강 노동 생산성과 비용 생산성 분석 : 뿌린 대로 거두리라 제3강 생산 효율성 분석 : 생산은 잘 되고 있습니까? 제4강 설비 생산성 분석 : 기계는 얼마나 일을 잘할까? 제5강 제품 효율성 분석 : 퇴출시켜야 할 제품을 찾아라 제6강 제품 구성의 효율화 : 선택하고 집중하라 2 #PART 5 빅데이터 분석 제1강 납기 준수율 분석 : 물류의 최종 목표는 기업의 진심을 고객이 느끼게 하는 것이다 제2강 소비자 반응 조사 : SNS를 분석하라 제3강 연관규칙 분석 : 소비의 흐름을 파악하라 #에필로그 : 셀 수 없는 것을 분석하라 #특별 부록 : 데이터 분석가가 갖추어야 할 5가지 역량 ① 스킬보다 비즈니스 환경을 먼저 이해하라 ② 수학을 잘할 필요는 없다, 그러나 확률과 통계는 알아야 한다 ③ 알고리즘은 코딩이 아니라 논리적으로 생각하는 힘이다 ④ 스토리텔링 기법을 활용하여 커뮤니케이션 능력을 키워라 ⑤ 다르게 생각하고, 색다른 시선을 가져라
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• 시장 점유율을 분석하는 목적은 크게 네 가지이다. 첫째 제품의 매력도를 파악할 수 있다. 둘째, 경쟁사 제품의 위치를 파악할 수 있다. 셋째, 시장의 규모와 질적 수준을 파악할 수 있다. 마지막으로 경쟁 우위 제품을 파악하고 선별하는 데 유용하다. (27쪽) BCG 매트릭스는 성장률과 시장 점유율을 기준으로 사업 또는 상품의 가치를 네 가지 등급으로 분류하는 평가 도구이다. 네 가지 분류란 계속 투자해야 할 사업, 성장 지체 사업, 성장성 높은 신규 사업, 시장에서 철수해야 할 사업을 말한다. (34쪽) 수요 예측은 말 그대로 어떤 제품의 미래 수요를 예측하는 것이다. 목표나 전략 수립, 투자에 대한 의사결정을 하기 위해 기업에서는 꼭 해야 한다. 수요 예측 방법엔 전문가와 소비자 등 다수의 의견을 조사하는 정성적 방법과 수치화한 가까운 과거의 데이터를 분석해 예측하는 정량적인 방법이 있다. (70쪽) 재고 관리의 핵심은 최소 입고와 최대 출고, 또는 입고 즉시 출고되도록 하는 것이다. 적정한 재고 수준을 유지하기 위한 노력, 그 시작은 재고 회전율과 재고 일수 분석이다. 특히 회전율이 높은 기업은 다음 세 가지 특징이 있다. 첫째, 자금 흐름이 원활하고 유동성이 높다. 둘째, 제품의 품질이 높다. 셋째, 시장 경쟁력이 높아 수익성이 좋다. (114쪽) ABC 재고 관리 기법은 재고 자산을 효과적으로 관리하는 가장 보편적인 방법이다. 재고 자산의 가치가 모두 같지 않기에 중요도에 따라 제품을 A, B, C로 나누어 군집별로 관리하는 방식이다. A 군집은 전체 가치의 80%를 차지하는 품목을 말한다. A 군집은 엄격하게 중점 관리한다. B 군집은 전체 가치의 15%를 차지하는 품목으로, 적정 수준으로 통제하고 관리를 한다. C 군집은 전체 가치의 5%를 차지하는 품목이다. C 군집은 관리를 간소화하여 비교적 통제하지 않는다. (168쪽) 생산성 분석이란 기업의 생산 능력을 수치화하는 것이다. 제품의 ‘효율적인’ 생산을 유도하기 위해 꼭 수행해야 하는 작업이다. ‘효율’이란 용어가 등장하면 투입과 산출에 의해 분석이 이루어진다는 것을 뜻한다. 일반적으로 생산성 분석은 3가지 줄기로 나뉜다. 노동 생산성, 비용 생산성 그리고 설비 생산성이 그것이다. (178쪽) 생산 설비가 제품 생산에 얼마나 기여하는지 파악하려면 생산 설비 종합 효율을 분석하면 된다. 통상적으로 이 용어는 생산 설비가 주어진 시간 내에서 얼마나 빠르고 정확하게 제품을 완성해 나가는가를 판단하는 척도이다. 생산 설비 종합 효율을 분석하기 위해서는 시간 가동률, 성능 가동률 그리고 양품률을 구하면 산출할 수 있다. 설비의 종합 효율은 94% 이상을 유지하는 게 이상적이다. (202쪽) 제품 효율성을 분석하는 이유는 불필요한 제품을 탈락시켜 경영 효율성을 높이기 위해서다. 효율성이 낮은 제품을 줄이면 생산비, 자재 구매비, 재고 비용, 물류비 등을 동시에 줄일 수 있다. 단순히 비용 절감 차원을 넘어 선택과 집중이 가능해져 생산과 구매, 영업과 마케팅의 업무 성과까지 높일 수 있다. 그리고 제품의 방향성을 정립하고, 마케팅 정책을 결정하는 일도 훨씬 수월해진다. (225쪽) 아무리 좋은 물건이더라도 고객(판매자와 소비자)이 원할 때 없으면 아무 쓸모가 없다. 물류는 그래서 중요하다. 기업에 대한 고객의 신뢰도와 만족도는 물류 소요 시간과 비례한다. 납기 준수율을 분석하면 물류 생산성을 파악할 수 있다. 출하, 선적, 인도, 납품 수량 데이터를 분석하여 납기 준수율을 분석할 수 있다. (234쪽) 빅데이터 분석 방법 중 연관규칙 분석이라는 게 있다. 반복적인 패턴...을 찾아 특정 사건이 동시에 일어나는 규칙을 탐색하는, 예를 들면 사건 A가 일어날 때 사건 B가 동시에 발생하는 확률이 얼마나 되는지를 찾아내는 분석이다. ‘이 제품을 본 고객이 자주 찾는 상품’ 혹은 ‘이 도서를 구매한 고객이 함께 구매한 책’ 등이 연관규칙 분석의 결과이다. (242쪽) 데이터 분석은 코딩, 프로그램 언어 등 스킬이 뛰어나다고 잘하는 것이 아니다. 스킬보다 어느 시점에, 어떤 내용을, 어떤 방법으로 접근하여, 왜 그런 분석을 수행했는지 논리적으로 설명되어야 진정한 데이터 분석이다. 따라서 스킬보다 먼저 요구되는 것이 조직과 비즈니스 환경에 대한 높은 이해도이다. 특히 유통, 생산, 재무에 관한 높은 이해도가 중요하다. (276쪽) 간혹 알고리즘을 컴퓨터의 한 분야, 특히 프로그래밍 능력을 높이는데 필요한 덕목으로 인식한다. 하지만 알고리즘은 컴퓨터의 한 분야가 아니다. 알고리즘은 어떤 문제를 논리적으로 해결하고 풀어가기 위한 절차와 방법을 정의하는 것이다. 문제를 해결하고자 할 때 논리적으로 생각하는 힘, 더 효율적으로 접근하는 방법, 이것이 알고리즘이다. (288쪽) 데이터 분석가에게 꼭 필요한 덕목이 색다른 시선이다. 데이터 분석가는 이 색다른 시선을 통해 앞으로 나아간다. 분석 기법과 분석 도구를 공부하는 것보다 색다른 시선을 갖추는 게 몇 배는 더 중요하다. 왜냐하면, 데이터 분석가는 데이터에서 새로운 가치를 발견하고, 무한한 가능성을 찾아내는 사람이기 때문이다. 색다른 시선을 갖는 최고의 방법은 독서이다. 독서는 참으로 힘이 세다. (303쪽)
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• 전익진 [저]

• 저자 전익진은 이름난 외국계 대기업에서 데이터 분석 업무를 하고 있다. 대학에서 산업공학의 한 영역인 ‘기술경영 분야의 키워드 분석과 연구개발 사업의 성과평가 모형’을 연구해 공학박사 학위를 받았다. 데이터와 정보 그리고 가치의 연결고리를 찾아 헤매는 데이터계(資料係, Dataxy)의 노마드이다. 데이터 관련 교과서와 도서를 몇 권 집필했으며, 현재 ‘정보와 가치 연구소’를 운영 중이다. 그는 데이터에 숨겨진 가치를 발견하고, 모든 이들이 데이터의 중요성을 인식하고 데이터와 더 친밀해지는 그날을 위해 오늘도 달리고 있다.

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