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만만한 실무 데이터 분석 with 엑셀 > OA/사무자동화

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만만한 실무 데이터 분석 with 엑셀

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제조사 영진닷컴
원산지 국내산
브랜드 영진닷컴
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    만만한 실무 데이터 분석 with 엑셀

    9788931459630.jpg

    도서명:만만한 실무 데이터 분석 with 엑셀
    저자/출판사:박혜정/영진닷컴
    쪽수:304쪽
    출판일:2019-01-16
    ISBN:9788931459630

    목차
    1부 데이터 쏟아지는구나!
    Chapter 1 이 책이 촉발된 원인
    Recycling(재활용) 쏟아지는 양, 지금의 엑셀 구조로는 버겁다!
    ▶▶ 데이터 입력
    ▶▶ 데이터 참조
    ▶▶ 데이터 구조 인식
    Automation(자동화) 늘어나는 데이터, 증가하는 업무량! 절실한 자동화 요구
    Self Service(스스로 분석) 시대가 부른다! 회사가 부른다! 스스로 분석하는 자여 오라!

    Chapter 2 회자정리? 거자필반!
    기존 방식 : 데이터 수집 ‘Ctrl+C와 Ctrl+V + VLOOKUP 함수’ 난 너희들 밖에 없다!
    새로운 방식 : 데이터 수집, 일당 백을 담당하는 파워 쿼리 등장
    기존 방식/새로운 방식 : 값, 수식, 작업의 재활용
    ▶▶ 값
    ▶▶ 수식
    ▶▶ 작업
    기존 방식 : 분석인 듯 분석 아닌 분석하는 것 같은!
    새로운 방식 : 엑셀로 대놓고 분석하다!


    2부 데이터 ‘프레임’을 입다
    Chapter 1 테이블 프레임
    ‘값’의 자격
    ‘레코드’는 한 점
    ‘필드’의 자격
    ‘테이블’은 데이터의 표준 프레임
    ▶▶ 표는 첫 줄에 머리글이 있어야 한다
    ▶▶ 테이블과 피벗 테이블을 구분할 줄 알아야 한다
    ▶▶ 표는 정신적인 병합을 불허한다
    ▶▶ 테이블은 하나 이상의 기본키가 있어야 한다
    ‘관계 설정’으로 테이블과 테이블 링크하기

    Chapter 2 테이블 자동 생산 공정 - 파워 쿼리
    데이터 추출
    ▶▶ 파일에서 데이터 추출
    ▶▶ 데이터베이스에서 데이터 추출
    ▶▶ 온라인 서비스에서 데이터 추출
    ▶▶ 기타 원본에서 - 웹에서
    ▶▶ 파일 통합과 추가
    데이터 변형
    ▶▶ 머리글이 첫 번째 열에 있는 경우 - 행/열 바꿈
    ▶▶ 추출한 테이블에 빈 곳이 있는 경우 - 채우기, 값 바꾸기, 필터로 없애기
    ▶▶ 하나의 열의 값을 분리하거나 두 개 이상의 열을 합치는 경우 - 열 분할, 열 병합
    ▶▶ 테이블이 아닌 피벗 테이블인 경우 - 열 피벗 해제, 피벗 열
    ▶▶ 쿼리 편집기에서 데이터를 요약 및 집계하고 싶은 경우 - 피벗 열, 그룹화
    ▶▶ 데이터 형식의 빠른 변경
    ▶▶ 중복된 항목 제거
    ▶▶ 날짜에서 데이터 추출
    ▶▶ 조건문으로 새로운 열을 만들어야 하는 경우 조건 열
    ▶▶ 매개변수 만들기
    ▶▶ 매개변수 쿼리를 함수로 변환하여 재사용
    ▶▶ 쿼리 복제, 참조
    데이터 로드
    ▶▶ 그대로 엑셀로 가져가 테이블로 사용
    ▶▶ 엑셀로 가져가지 않고, 연결만 만들기
    ▶▶ 파워 피벗으로 보내 후일을 도모하기


    3부 데이터에서 금 캐기
    Chapter 1 분석의 정교화(Elaboration)를 위한 실행 도구
    요리 보고 조리 보고 ‘피벗 테이블’
    ▶▶ ‘드래그’가 다하는 분석!
    ▶▶ 피벗 테이블 구성 요소는 분석의 ‘관점과 목표’로 구분할 수 있다
    ▶▶ 피벗이 제공하는 다양한 측정 방법들
    ▶▶ 피벗 테이블의 질의 패턴
    ▶▶ 피벗 테이블 생성
    골라 보고 ‘슬라이서’
    ▶▶ 엑셀 2010 피벗 테이블에서 슬라이서 삽입
    그려 보면 보여요 ‘차트’
    ▶▶ 그래프를 그리기 전 준비 사항
    ▶▶ 그래프 그리기

    Chapter 2 분석의 정교화를 위한 이론+
    ‘일상’에 ‘학(學)’을 플러스하다
    ▶▶ 점.선.면.입체론
    ▶▶ 적절한 ‘잣대’론
    ▶▶ 데이터 ‘씨줄날줄’론
    ‘일상다반’을 ‘수(數)’로 전환
    ▶▶ 일단, 수(number)를 알자!
    ▶▶ 분수(Fraction)로 파악하는 위치!
    ▶▶ 연산(operator)자로 숫자 사이의 관계 난이도 설정!
    ▶▶ 일상을 푸는 열쇠, 식(Expression) 세우기!
    ‘일상’의 ‘통계’화
    ▶▶ 통계에 들어가기 전에
    ▶▶ 일상의 ‘기술(Descriptive)’
    ▶▶ 미래의 일상을 ‘추론(inferential)’


    4부 데이터 가치가 되다!
    Chapter 1 식 작성을 위한 새로운 언어, DAX
    데이터 분석 식(DAX) 개요
    ▶▶ DAX의 원본 - 데이터 vs 조회 테이블
    ▶▶ DAX로 만드는 변수 = 계산 열
    ▶▶ DAX로 만드는 숫자 = 측정값
    ▶▶ DAX의 식 평가
    DAX의 읽는 맥락
    ▶▶ 행맥(Row Context)
    ▶▶ 필맥(Filter Context)
    ▶▶ 필터를 제어하는 DAX
    시계열(Time-Variant) 분석
    ▶▶ Time Intelligence를 위한 함수 범주
    ▶▶ 시간 차원 테이블 만들기
    ▶▶ 판매 정보와 관계 설정 후 판매 분석

    Chapter 2 정보 생산 및 유통 공정의 자동화를 위한 새로운 플랫폼
    엑셀 BI 기반
    파워 BI 기반
    ▶▶ 파워 BI Desktop 보기
    ▶▶ PowerBI.com에 게시
    ▶▶ 파워 BI Service를 기반으로 하는 BI의 강점은
    ▶▶ 파워 BI Mobile 설치
    ▶▶ R 사용, R 설치
    엑셀 BI와 파워 BI의 상호 작용
    ▶▶ 엑셀 통합 문서를 파워 BI로 가져오거나 연결
    ▶▶ 엑셀 통합 문서를 파워 BI의 데이터에 연결
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