CHAPTER 01 데이터 과학자라는 직업
_1.1 데이터 과학자란?
_1.2 데이터 과학자의 세 가지 타입
_1.3 데이터 과학자의 현실

CHAPTER 02 비즈니스에서의 데이터 분석 흐름
_2.1 데이터 분석의 다섯 가지 흐름
_2.2 현실의 모습과 이상적인 모습
_2.3 문제 발견
_2.4 데이터 수집과 가공
_2.5 데이터 분석
_2.6 액션
_2.7 정리
_2.8 R 언어 기초

CHAPTER 03 [사례 :히스토그램] 왜 매상이 감소하고 있는가?
_3.1 현실의 모습과 이상적인 모습
_3.2 문제 발견
_3.3 데이터 수집과 가공
_3.4 데이터 분석
_3.5 액션
_3.6 정리
_3.7 R 언어 코드 상세설명

CHAPTER 04 [사례 : 크로스 집계] 어떤 속성의 고객들이 떠나고 있는가?
_4.1 현실의 모습과 이상적인 모습
_4.2 문제 발견
_4.3 데이터 수집과 가공
_4.4 데이터 분석
_4.5 액션
_4.6 정리
_4.7 R 언어 코드 상세설명

CHAPTER 05 [사례 : A/B 테스트] 어느 쪽의 배너광고가 반응이 더 좋은가?
_5.1 현실의 모습과 이상적인 모습
_5.2 문제 발견
_5.3 데이터 수집과 가공
_5.4 데이터 분석
_5.5 액션
_5.6 정리
_5.7 R 언어 코드 상세설명

CHAPTER 06 사례 : [중회귀분석] 집객효과가 가장 큰 광고의 조합은 무엇인가?
_6.1 현실의 모습과 이상적인 모습
_6.2 문제 발견
_6.3 데이터 수집과 가공
_6.4 데이터 분석
_6.5 액션
_6.6 정리
_6.7 R 언어 코드 상세설명

CHAPTER 07 사례 : [로지스틱 회귀분석] 과거의 행동으로부터 현재의 행동을 예측할 수 있는가?
_7.1 스마트폰의 유저수를 늘리고 싶다
_7.2 ID 이전 실패가 원인
_7.3 정답을 포함한 데이터가 없을 때의 데이터 수집
_7.4 모델 검증
_7.5 액션
_7.6 정리
_7.7 R 언어 코드 상세설명

CHAPTER 08 [사례 :클러스터링] 어떤 고객층을 타깃으로 정할 것인가?
_8.1 어떤 유저들이 있는지 파악하고 싶다
_8.2 행동패턴으로 유저층 분류하기
_8.3 주성분을 설명변수로 사용하기
_8.4 클러스터링 실행
_8.5 액션
_8.6 정리
_8.7 R 언어 코드 상세설명

CHAPTER 09 [사례 :결정트리분석] 어떤 행동을 취한 고객들이 계속해서 이용하는가?
_9.1 이용시작 직후의 탈퇴자를 줄이고 싶다
_9.2 ‘재미’의 구조 이해하기
_9.3 클러스터를 설명변수로 사용하기
_9.4 결정트리분석 실행
_9.5 액션
_9.6 정리
_9.7 R 언어 코드 상세설명

CHAPTER 10 [사례 : 기계학습] 보다 즐거운 팀을 구성하기 위해서는?
_10.1 팀플레이 즐거움의 최대화
_10.2 데이터 분석을 통해 서비스에 부가가치 더하기
_10.3 요일에 영향을 받지 않는 데이터 만들기
_10.4 예측모델 구축
_10.5 액션
_10.6 정리
_10.7 R 언어 코드 상세설명