책소개

'데이터 활용력이 당신의 능력을 결정짓는다!
가장 효과적인 데이터 활용법을 배워보자'
인터넷 검색창만 두들겨도 수만 건의 자료가 쏟아지는 시대다. 신속성과 편리성은 충족됐지만 정작 데이터 홍수 속에 필요한 정보만을 골라내는 일은 쉽지 않다. 또한 그것을 활용해 상대방을 설득시키는 일은 더더욱 어렵다.
나의 컴퓨터에는 사용하지 않는 데이터가 얼마나 될까? 어느 정도인지 체크해 보면 놀랄 것이다. 특별히 데이터를 모으고 있는 것도 아닌데 하드 디스크의 사용량이 몇 십 기가바이트를 가볍게 넘고 있지 않은가.
어느 틈엔가 우리들은 방대한 양의 데이터를 갖게 되었다. 그러나 처음에는 방대한 양의 데이터에 놀란 사람이라도 그것이 일상생활이 되면 점점 무뎌지게 된다. 문제는 데이터의 대부분은 활용되지 않고 단지 보존되어 있을 뿐이라는 데 있다. 데이터를 어떻게 이용하는지에 따라서 데이터는 귀중한 보석이 될 수도 있고 쓰레기가 될 수도 있다. 따라서 데이터를 활용하는 능력이 중요하다.
그렇다면 데이터 활용력이 뛰어난 사람에게는 무엇인가 특별한 능력이 있는 것인가? 대답은 ‘아니오’다. 이러한 능력은 타고난 특별한 재능이 아니다. 그것은 오랫동안 방대한 양의 데이터를 분석해온 경험과 그 결과로부터 얻은 지혜의 산물이다.
이 책은 수년간 데이터를 연구해온 저자의 핵심 노하우를 담고 있다. 데이터를 보석으로 변화시키기 위한 방법을 전수해준다. 한마디로 표현하면 ‘데이터를 느끼기 위한 기술’이다.
모든 일의 중심에 데이터가 있다. 그럼에도 불구하고 현실적으로는 데이터를 중심으로 하는 사고방식이 그다지 중요시되고 있지 않는 것도 사실이다. 그러나 일을 보다 더 잘하고 싶다면 데이터를 중심으로 하는 사고방식을 익힐 필요가 있다. 데이터는 모든 일의 출발점이자 일의 과정이며 일의 도달점이기 때문이다.
주변을 관찰해보면 일을 잘하는 사람일수록 데이터를 느끼는 경우를 많이 본다. 데이터를 느끼기 위해서는 느끼기 위한 요소를 이해해야 한다. 또한 데이터를 느끼지 못하게 하는 장애요인도 알아야 한다. 그러고 나서는 데이터를 느끼게 하는 요소는 보다 강화하고 데이터를 느끼지 못하게 하는 장애요인은 제거해야 한다.
이 책에서는 그 방법에 대한 자세한 설명과 함께 현실적인 예제를 통해 데이터를 느끼기 위한 기술을 소개한다. 다 읽고 나서는 눈앞에 데이터가 있어도 곧바로 분석을 시작하지 말고 우선 그 데이터를 차분히 바라보기를 바란다. 그리고는 ‘이 데이터는 아름답다’라고 말할 수 있게 될 것이다.

저자소개

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목차

머리말
Part 1. 데이터는 창조의 근원
데이터 중심의 사고방식
찾아주는 능력은 새로운 비즈니스의 소재가 된다
보여주는 능력으로 은유적인 표현을 하자
대화하는 능력으로 언제라도 데이터를 보자
데이터를 느끼고 본질을 이해한다
Part 2. 데이터의 현실
데이터량이 너무 많다
정말 필요한 데이터가 없다
데이터를 분석하는 게 어렵다
경험을 살려서 데이터를 보고 싶다
데이터를 직감적으로 보고 싶다
데이터의 전체상을 보고 싶다
Part 3. 데이터를 느끼는 예
부동산 데이터를 보고 좋은 물건을 느낀다
운동 데이터를 보고 성적을 느낀다
재무 데이터를 보고 경영 상황을 느낀다
서적 데이터를 보고 베스트셀러를 느낀다
Part 4 데이터를 느끼기 위한 데이터 테크
데이터 테크란
T: 데이터는 시간에 따라서 변한다
E: 데이터는 반복적으로 변한다
C: 데이터는 상호 관련되어 있다
H: 데이터는 전체적으로 조화를 이룬다
Part 5 데이터를 느끼지 못하게 하는 장애요인
명작에는 훌륭한 조연이 있다
S: 가시화하는 방법이 부족하다
H: 데이터량이 너무 많다
I: 개인의 향상심이 없다
M: 수학적으로 분석하는 능력이 약하다
Part 6 데이터 가시화 모델의 예
네트워크 모델
타일 모델
꽃 모델
포도 모델
레이더 빔 모델
히트 맵 모델
루프 모델
Part 7 데이터를 느끼고 액션을 취한다
건강진단 데이터
전화통화 데이터
기술문서 데이터
구매행동 데이터
특허 데이터
서적 판매 데이터
명함 데이터
업무 내용 데이터
교육 데이터
미국 대통령 선거 데이터
경영 데이터
연습용 데이터
Part 8 가시화 작업 순서
데이터를 준비한다
데이터 전체상을 조감한다
데이터를 검색한다
가시화 모델을 선택한다
데이터를 가시화한다
데이터를 분석한다
고도의 검색과 분석을 한다
결과를 활용한다

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