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10일 완성 나도 하는 데이터 분석!
도시 생활 데이터 기반의 다양한 사례를 실습하며
데이터 분석 인사이트를 키우는 실전 데이터 분석!

‘코로나 시대에 한적한 여행지는 어디일까?’, ‘대출 이율이 오르면 집값은 어떻게 변할까?’, ‘부동산 가격을 예측할 수 있을까?’ 이 책은 친숙한 도시 생활을 주제로 파이썬을 이용한 데이터 분석 방법을 익힐 수 있도록 도와준다. 별다른 개발 환경을 구축할 필요 없이 구글 콜랩을 통해 PC, 스마트폰 등 다양한 스마트 기기에서 데이터를 수집하고 분석하며 자신만의 데이터 분석 인사이트를 키워보자.

다양한 실습으로 데이터 분석 방법의 감을 익히고
파이썬으로 ‘나도’ 데이터 분석을 해보는 활용서

이제는 기업부터 개인까지 어떠한 결정을 내리는 데 ‘데이터’를 활용한다. ‘데이터 분석’의 중요성을 언급하는 시기는 이미 지났다. 어떤 언어나 도구로 데이터 분석을 해야 하는지, 더 심층적인 데이터 분석 방법은 무엇인지, 그러한 방법을 활용해 원하는 결과를 도출할 수 있는지 고민하는 시기다.

이 책은 1부에서 파이썬 문법을 쉽게 안내하고 연습문제로 확인한 후, 2부에서 다양한 실습을 통해 데이터 분석 방법을 체득하도록 도와준다. 흔히 들어보기만 했던 정형 데이터 분석, 비정형 데이터 분석, 상관관계 분석, 회귀 분석, 시계열 분석을 파이썬으로 해본다. 또한 이러한 분석을 통해 도출된 결과를 간단히 해석해보기도 하며 여러분의 데이터 분석 실력을 키우는 데 다리 역할을 한다.

실습한 모든 코드(그림, 예제)와 데이터(CSV, 엑셀)를 깃허브에서 쉽게 내려받아 구글 콜랩(Google Colab)에서 실습해보자. 쉽게 준비할 수 있는 구글 콜랩 개발 환경에서 다양한 실습을 통해 데이터 분석의 감을 익히기 바란다.

이 책에서 다루는 주요 내용
● 연산자, 변수, 자료형
● 튜플, 리스트, 딕셔너리
● 조건문, 반복문
● 함수, 클래스
● 정형 데이터 분석
● 비정형 데이터 분석, 크롤링
● 상관관계 분석
● 회귀 분석(선형 회귀, 로지스틱 회귀)
● 시계열 분석
 

0장 들어가며
_0.1 1부 소개
_0.2 2부 소개
_0.3 데이터 분석을 위한 개발 환경 준비

PART 1 생활 데이터로 배우는 파이썬 기초 문법

1장 4차 산업혁명과 빅데이터
_1.1 4차 산업혁명과 기술의 변화
_1.2 빅데이터란?

2장 연필 없이 복잡한 수학 문제를 풀어보자_연산자, 변수, 자료형
_2.1 1 더하기 1은?
_2.2 a 더하기 b는?
_2.3 1+1=2는 True or False?
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3장 갖고 싶은 위시 리스트 아이템 있어?_튜플, 리스트, 딕셔너리
_3.1 내가 갖고 싶은 물건은 확실하다!
_3.2 내가 갖고 싶은 물건은 변할 수 있다!
_3.3 내가 갖고 싶은 물건이 얼만지 알고 싶어?
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4장 철수야, 맨날 학원 가고 독서실만 가니?_조건문, 반복문
_4.1 파이썬 도서, 다 읽었어?
_4.2 오늘은? 내일은? 모레는?
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5장 업무는 효율이 핵심이야!_함수, 클래스
_5.1 작년에 용돈 얼마 썼어?
_5.2 요리는 내가 직접 한다
_5.3 냉장고를 정리하자
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PART 2 데이터 수집 및 분석하기

6장 코로나 시기에 한적한 곳으로 여행 가고 싶다면?_정형 데이터 분석
_6.1 정형 데이터 수집하기
_6.2 지역별/연령별 방문객 순위는?
_6.3 지도 위에 표현해보자
_6.4 코로나 확진자 수 통계 분석하기
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7장 우표 수집하니? 난 데이터 수집한다!_비정형 데이터 분석, 크롤링
_7.1 웹 기반의 비정형 데이터 수집하기
_7.2 애국가에서 '대한'은 몇 번 등장할까?
_7.3 나만의 빅데이터 저장소를 만들자
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8장 너와 나의 연결고리_상관관계 분석
_8.1 M세대와 Z세대의 취업률 상관계수는?
_8.2 대출 이율이 오르면 우리 집값은?
_8.3 집이 비어 있을 땐 허수아비라도 설치해야 할까?
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9장 아니 땐 굴뚝에 연기 날까_회귀 분석
_9.1 모든 일에는 다 이유가 있다
_9.2 집 앞에 어린이집이 생기면 집값에 어떤 영향을 미칠까?
_9.3 내일은 비가 올까요?
_9.4 회귀 분석과 인공지능 예측 차이
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10장 앞만 보는 것이 아니라 뒤도 살펴봐야 한다_시계열 분석
_10.1 과거는 미래에 영향을 줄까?
_10.2 ARIMA와 인공지능 기반 시계열 예측의 차이
_10.3 이 아파트를 지금 팔아야 할까? 보유해야 할까?
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