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빅데이터 시대, 올바른 인사이트를 위한 통계 101×데이터 분석 : 데이터는 다뤄도 통계까지 배울 시간은 없었던 당신에게
아베 마사토, 안동현 ㅣ 프리렉 ㅣ 統計學入門 デ-タ分析に必須の知識.考え方 假說檢定から統計モデリングまで重要トピックを完全網羅
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2022년 10월 31일
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400page/151*225*31/800g
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9788965403388/8965403383
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  • 제대로 다진 기초 통계, 내 데이터 분석의 탄탄한 주춧돌이 되다! 왜 통계를 이해하고 나서 데이터를 다뤄야 하는가? 데이터를 분석·해석하는 방법은 다양하지만, 공통적으로 통계의 사고방식에 기본 바탕을 둡니다. 그러므로 본격적으로 데이터를 분석하기 위해서는, 먼저 통계 분야의 지식과 관점을 반드시 제대로 익혀야 합니다. 이 책은 데이터를 자주 접하며 본업에 활용할 체계적인 통계 지식을 익히고 싶지만, 그것에 시간과 노력을 본격적으로 투자하기에는 곤란한 분들을 위해 쓰였습니다. 데이터 분석에 반드시 필요한 추론통계부터 가설검정, 상관과 인과, 통계 모형화, 베이즈 통계, 기계학습, 수리 모형에 이르기까지, 폭넓은 주제를 딱 알맞은 수준으로 망라했습니다. 개념 소개는 되도록 쉽게, 수학 공식이나 설명은 가능한 한 적게 했습니다. 한편 예시 그림과 그래프는 최대한 풍부하게 싣고, 친숙한 사례도 여럿 소개했습니다. 이 책 《통계 101×데이터 분석》만으로도, 실전 데이터 분석에 필요한 여러 기본 통계 개념과 관점을 충분히 배울 수 있으리라 자신합니다.
  • 연구에서 비즈니스까지, 언제 어디서나 통하는 데이터를 다루는 모두를 위한 맞춤 교양 통계 강의 '통계 101'! '숨만 쉬어도 기록과 자료가 쌓이는' 빅데이터 시대를 맞아, 점점 더 많은 사람이 데이터를 다루기 시작하고 있습니다. 데이터를 수집하고, 이리저리 분석하고, 수치나 표, 그래프를 보는 일이 나날이 익숙해져만 갑니다. '데이터 분석'을 통해 신뢰성 높은 증거를 얻고, 미래 상태를 설득력 있게 예측할 수 있기에, '데이터 분석'은 자연과학, 심리학, 경제학, 사회과학 등 여러 연구 분야는 물론 비즈니스 현장에까지 폭넓게 쓰입니다. 데이터 과학의 근간은 바로 '통계(statistics)'에 있습니다. "현상이나 자료에 관한 수량적인 기술"에 관한 오랜 탐구의 결실인 통계. 그런 만큼 그 원리와 관점, 사고방식을 꼼꼼히 체화해야만 비로소 수치와 데이터에서 올바른 인사이트를 이끌어 낼 수 있게 됩니다. 이는 문자를 다 쓸 줄 안다 해서 꼭 문장을 잘 구사한다고 할 순 없는 것과 마찬가지 이치입니다. 데이터를 적절하게 수집하려면, 분석 방법을 제대로 선택하려면, 나온 결과지를 오독하지 않으려면, 먼저 통계에 대해 이해하는 것이 필수입니다. 그렇지만 우리는 바쁩니다. 당장 살펴볼 데이터만 하더라도, 말 그대로 거대한 뭉치입니다. 또 직접 나서서 실험하고 조사할 일도 너무나 많습니다. 그런가 하면 통계 소프트웨어 사용법도 익혀야겠는데, 그것도 녹록지는 않습니다. 그렇게 '데이터 분석' 자체에 매달리다 보면, 정작 데이터에서 올바른 인사이트를 얻기 위해 정말 중요한 ‘통계’는 다소 뒷전이 되곤 합니다. 그러다 간혹 통계 학습의 필요성을 느껴 고등학교 시절 살짝 배웠던 '확률과 통계'를 떠올려 봐도, 분포나 신뢰구간 같은 개념이 파편적으로만 남아 좀처럼 체계화되질 않습니다. 본격적으로 책이라도 읽어 보고자 하면 '수식이 대부분인 지나치게 어려운 전문서' 아니면 '통계 개념을 살짝 곁들인 흥미진진한 일화 위주 에세이'인 관계로, 딱 원하는 만큼의 통계학 지식을 익히기가 쉽지만은 않은 상황이었습니다. 만일 이것이 여러분의 이야기라면, 잘 오셨습니다. 이 책은 데이터 분석 맞춤 교양 통계 강의, '통계 101'입니다. 모집단과 표본부터 상관과 인과까지, 기술통계부터 기계학습까지 지금 내게 필요한 통계의 핵심이 빠짐없이 다채롭게 담겼다! 통계에 과도하게 많은 시간과 노력을 쏟고 지치지 않도록, 본연의 업무/연구에 제대로 집중할 수 있도록, '통계 101' 강의실에 어서 들어오세요! 이 책 《통계 101×데이터 분석》에서 저자 아베 마사토는, 본격적인 데이터 분석에 필수불가결한 통계적 사고방식과 다양한 통계분석 방법 지식에 대해 가능한 한 알기 쉽게, 모든 내용을 빠짐없이 소개하고자 했습니다. 그는 생물학, 심리학, 농학 등 다양한 전공의, 통계학을 배운 적 없는 대학생들을 대상으로 통계학 입문을 강의해 온 경험을 살려, 문장은 최대한 잘 읽히도록 정제하고, 수학적인 설명은 될 수 있는 대로 줄이면서도 최대한 정확한 해설을 위해 노력했습니다. 특히 초보자가 실수하기 쉬운 점을 자세히 설명하여, 구석구석 도움을 주고자 하는 배려가 돋보입니다. 개중 백미는, 무려 200컷에 가까운 그림들입니다. 복잡한 개념도 한눈에 알아보고, 분명히 이해할 수 있게끔 독창적인 도식(그림)들을 많이 실음으로써, 수학적 기초가 없고 다소 자신감이 부족한 독자라도 완독할 수 있도록 세심히 안배하고 있습니다. 《통계 101×데이터 분석》은 13장으로 구성되었습니다. 1~3장에서는 데이터 분석의 목적부터 통계분석에 필요한 기초 지식과 개념을 두루 개...
  • 시작하며 1장 통계학이란?: 데이터 분석에서 통계학의 역할 1.1 데이터를 분석하다 데이터와 통계학 데이터 분석의 목적 1.2 통계학의 역할 통계학은 데이터 퍼짐 정도가 클수록 힘을 발휘한다 데이터 퍼짐이 작은 현상 1.3 통계학의 전체 모습 기술통계와 추론통계 다양한 분석 방법 2장 모집단과 표본: 데이터 분석 목적과 대상 설정 2.1 데이터 분석의 목적과 알고자 하는 대상 데이터 분석의 목적 알고자 하는 대상 2.2 모집단 모집단을 생각하다 모집단 크기 2.3 모집단의 성질을 알다 모집단의 성질 전수조사 표본조사 표본크기 3장 통계분석의 기초: 데이터 유형, 통계량, 확률 3.1 데이터 유형 모집단과 표본 변수 다양한 데이터 종류 3.2 데이터 분포 그림으로 데이터 분포 표현하기 히스토그램은 그림으로 나타낸 것일 뿐 3.3 통계량 데이터 특징 짓기 다양한 기술통계량 분산을 확인할 수 있는 상자 수염 그림 이상값 3.4 확률 확률을 배우기 전에 확률의 기본 사고방식 추론통계와 확률분포 확률변수가 2개일 때 3.5 이론적인 확률분포 확률분포와 파라미터 정규분포 표준화 다양한 확률분포 4장 추론통계~신뢰구간: 데이터로 모집단의 성질을 추정한다 4...
  • 아베 마사토 [저]
  • 현 일본 이화학연구소 혁신지능통합연구센터 연구원. 도쿄대학교에 입학하여 광역과학 전공으로 박사학위를 취득한 뒤, 일본학술진흥회(DC1)와 국립정보학연구소 과학기술진흥기구(JST) 연구원을 거쳐 현재에 이르렀다. 통계 및 기계학습을 이용한 데이터 분석과 수리 모형 해석을 무기로 곤충의 사회성, 인간의 뇌와 행동, 사회, 생태계 등 폭넓은 주제를 연구해 왔고, 이를 인정받아 일본 수리생물학회 연구장려상을 수상했다. 과거 국제기독교대학교와 도쿄농업대학교의 강사 시절, 초보자를 위한 통계학 강의로 많은 학생으로부터 호평받은 바 있다. 저서로 《R로 배우는 통계학 입문(Rで?ぶ統計?入門)》, 《Python과 R로 배우는 데이터 과학(Python, Rで?ぶデ?タサイエン)》 등이 있다. 홈페이지: https://masatoabe.com
  • 안동현 [저]
  • 연세대학교 심리학과를 졸업하고 웹 개발 프리랜서를 거쳐 IT 전문 출판사에서 기획과 편집 업무를 담당했다. 번역서로는 『프로그래머, 수학으로 생각하라』,『HTML5 & API 입문』, 『데이터 해석 입문』, 『건강한 프로그래머』, 『인생에도 수학처럼 답이 있다면』(이상 프리렉), 『이렇게 쉬운 통계학』(한빛미디어) 등이 있다.
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