엑셀 데이터 분석 바이블



엑셀 데이터 분석 바이블
윤신례 저 ㅣ 480쪽 ㅣ 24,000원
2014년 8월 29일

개요 및 내용

‘내일의 업무를 오늘 끝내주는 실무 활용법’

엑셀 데이터 분석 바이블

데이터 분석이란 과거의 데이터를 분석하여 과거/현재 상태를 이해하고, 그것을 바탕으로 미래를 예측하는 것입니다. 즉, 데이터를 수집하고 정리하여 축적된 데이터를 가지고 트렌드를 분석하고 매출을 예측하는 것입니다. 엑셀은 데이터 분석에서 없어서는 안 될 도구인 동시에 분석을 더욱 잘 할 수 있도록 해주는 무기라고 할 수 있습니다.

『엑셀 데이터 분석 바이블』은 엑셀 2013을 통해 데이터 분석의 기초인 표, 차트는 물론이고 함수, 피벗 테이블 등 다양한 분석 방법을 다루고 있습니다. 총 5개의 파트로 구성되어 Part 1은 자신의 업무에 맞는 분석법을 찾는 내용을 담고 있고, Part 2는 앞으로의 매출 예측이나 경향을 파악하고 분석하는 방법을 소개합니다. Part 3에서는 엑셀에서 제공하는 분석 도구인 시나리오, 목표값 찾기, 해 찾기, 피벗 테이블 등의 이용 방법에 대해 알아보고 있습니다. Part 4는 계절변동비 고려, 설문 관리 등 매출과 판매에 관한 여러 가지 분석 방법을 다양한 차트와 함께 설명합니다. Part 5는 고객을 분석하고 고객에 맞는 서비스를 할 수 있도록 RFM과 PPM 분석 방법에 대해 설명하고 기능에 따라 어떻게 해야 하는지 소개합니다.

이 도서를 통해 비즈니스 데이터 분석을 하는 최종 목적인 회사의 이익을 올리고 업무상 잠재되어 있는 문제 등을 명확히 파악하고 개선책을 세울 수 있습니다. 다양하게 제공되는 예제와 실무에서 바로 사용할 수 있는 저자의 노하우가 담긴 ‘실무로 통하는 길’ 코너를 공부하다 보면 여러 관점으로 데이터를 분석할 수 있는 업무 능력을 향상하도록 도와줄 것입니다.

저자 소개

저자 윤신례

초보자를 위한 기본서부터 고급 사용자를 위한 전문서, 직장인을 위한 실무 테크닉까지 독자의 필요와 눈높이에 맞춘 다양한 IT도서를 기획하고, 집필했다. 많은 IT 책들을 접하면서 사용자에게 어떠한 내용이 필요한 지 찾아내고, 해당 내용에 대해 쉽게 알 수 있도록 설명하는 기법들을 발견하고, 앞으로 어떤 책들이 필요할지 항상 생각하는 기획자이다.

대표 저서

· 엑셀 좀 하는 직장인에게 권하는 엑셀 실무완전자동화

· 돈 되는 프로 엑셀 고급 기능+함수

· 곤란할 때 보는 엑셀 2007 : 기능+함수 사전

· 취업준비와 실무능력 향상을 위한 엑셀 2007

· 한권으로 끝내는 엑셀 함수 사전

· 성공하는 비즈니스맨을 위한 엑셀 데이터 분석 대사전

· 한눈에 확 들어오는 엑셀 차트

· 엑셀의 거의 모든 기능 퍼펙트 엑셀 2010

· 엑셀 VBA&매크로 더 쉽게 배우기

주요 내용

PART 01 데이터 분석의 기초

축적되어 있는 데이터를 이용하여 자신의 업무에서 사용할 수 있도록 과거 경향을 분석하거나 앞으로의 예측을 하기 위한 것이 바로 데이터 분석입니다. 같은 데이터라도 전혀 엉뚱한 결과를 구할 수도 있으므로 파악하고자 하는 업무에 맞는 분석법을 사용하는 것이 중요합니다.

PART 02 트렌드와 예측 데이터 분석하기

데이터를 이용하여 앞으로의 매출 예측이나 경향 등을 파악할 수 있습니다. 예측이나 경향은 약간 복잡한 과정을 거치긴 하지만 매출 예측이 가능하다면 재고 관리 부문에 있어서도 경비를 아낄 수 있으며, 홍보나 매출 계획에서 다양한 시도를 해볼 수 있다는 장점이 있습니다.

PART 03 분석 도구로 데이터 분석하기

엑셀 기능으로 제공하는 분석 도구인 시나리오, 목표값 찾기, 해 찾기, 피벗 테이블 등을 이용하여 데이터를 분석하는 방법에 대해 알아봅니다. 엑셀이 제공하는 기능을 보다 심층적으로 사용할 수 있는 방법에 대해 소개합니다.

PART 04 매출과 판매 분석하기

상품의 특징 분석, 중점 상품을 결정, 매출을 올리기 위한 전략, 기업의 성장성 분석, 계절 변동비 고려, 재고 관리, 앙케이트 설문 관리 등 매출과 판매에 관련한 여러 가지 분석 방법에 대해 알아봅니다. 이러한 분석 방법에 대해 다양한 차트와 함께 설명합니다.

PART 05 고객 분석하여 매출 올리기

고객을 분석하여 고객에 맞는 맞춤형 서비스를 할 수 있는 여러 가지 분석 방법에 대해 알아봅니다. 여기서는 RFM과 PPM 분석 방법을 사용하는 방법에 대해 설명하고, 분석 결과에 따라 어떻게 해야 하는지 알아봅니다.

세부 목차

Part 01 데이터 분석의 기초

Chapter 01 비즈니스 데이터 분석

STEP 01 엑셀로 하는 데이터 분석

STEP 02 비즈니스 데이터 분석 기초

STEP 03 신뢰할 수 있는 데이터를 준비하고 엑셀로 시작하는 데이터 분석

STEP 04 데이터 분석의 기본 요소

STEP 05 차트 해석하기

STEP 06 비즈니스 데이터 분석의 기본 방법 익히기

Chapter 02 기본 통계량

STEP 01 기본 통계량 구하기

STEP 02 기초 통계량 구하기

STEP 03 중앙값 구하기 MEDIAN 함수

STEP 04 최빈도 구하기

STEP 05 데이터에서 규칙성을 찾기 위해 분산과 표준편차 구하기

STEP 06 분산형 차트 작성하여 데이터의 불균형 확인하기

STEP 07 기술 통계법 도구로 여러 가지 통계 한번에 구하기

Chapter 03 데이터 분석을 위한 데이터 입력 작성 방법

STEP 01 데이터 분석의 기초는 리스트 형식의 데이터로 만들기

STEP 02 틀 고정시켜 제목만 표시되도록 하고 나머지는 스크롤하여 보기

STEP 03 정렬은 데이터 분석의 첫 걸음

STEP 04 자동 필터로 매출 Top 10 보기

STEP 05 어림잡아 숫자 파악하기

STEP 06 지정한 거래처의 매출 금액 합계 구하기

STEP 07 도수분포표와 히스토그램 작성하기

Chapter 04 손익분기점과 성공 여부 구하기

STEP 01 손익분기점을 사용하여 이익과 손실의 경계 포인트 보기

STEP 02 손익분기점을 차트로 표시하기

STEP 03 성공 여부 구하기

Chapter 05 한계이익 차트 만들기

STEP 01 한계이익 차트

STEP 02 한계이익 차트를 만들기 위한 데이터 작성하기

STEP 03 기본 차트인 누적 영역형 차트 작성하기

STEP 04 이익한계선을 표시하는 차트 작성하기

STEP 05 계열 서식 설정하기

Chapter 06 영업 성적 분석하기

STEP 01 간단하지만 강력한 분석 기능 정렬과 표

STEP 02 매출금액 상위 10% 추출하기(조건 지정하기)

STEP 03 지점별 예산 달성 상황 파악하기

실무로 통하는 길 목표 달성한 사원수 구하기

실무로 통하는 길 자동 필터로 입력 오류 체크하기

PART SUMMARY

연습문제

Part 02 트렌드와 예측 데이터 분석하기

Chapter 01 예측

STEP 01 예측 데이터 분석하기

STEP 02 추세선 삽입하기

STEP 03 예측값 계산하기

STEP 04 추세선을 올바르게 선택했는지 확인하기

STEP 05 가장 오차가 적은 직선으로 매출 예측하기

STEP 06 급증하는 매출 예측하기

Chapter 02 함수로 매출 예측하기

STEP 01 예측 함수

STEP 02 LOGEST 함수 : 지수 추세의 매개 변수를 배열로 구하기

STEP 03 LINEST 함수 : 선형 추세의 매개 변수 구하기

STEP 04 SLOPE 함수 : 선형 회귀선의 기울기 구하기

STEP 05 INTERCEPT 함수 : 선형 회귀선의 절편 구하기

STEP 06 FORECAST 함수

Chapter 03 트렌드 분석하기

STEP 01 트렌드 분석 기능

STEP 02 월별 매출을 피벗 차트로 작성하기

STEP 03 계절변동비 구하기

STEP 04 계절변동까지 고려하여 데이터 분석하기

STEP 05 이동평균법

STEP 06 지수평활법으로 예측하기

STEP 07 최고 기온에 따른 아이스아메리카노 판매량 예측하기

STEP 08 분석 도구를 이용하여 단순회귀분석 구하기

STEP 09 기온이 31도일 때 아이스아메리카노 판매량 예측하기

STEP 10 매출에 가장 영향을 주는 것은 서비스, 입지, 상품 새로운 매장의 매출 예측하기

STEP 11 매출에 효과를 주는 요인 찾기

STEP 12 과거의 월 매출을 이용하여 다음달 매출 예측하기

STEP 13 요일, 광고지, 날씨 데이터로 고객수 예측하기

실무로 통하는 길 고객이 재방문할 가능성 예측하기

PART SUMMARY

연습문제

Part 03 분석 도구로 데이터 분석하기

Chapter 01 해 찾기

STEP 01 해 찾기 기능

STEP 02 해 찾기 기능 추가로 설치하기

STEP 03 이익이 최대가 되는 생산 수랑 구하기

STEP 04 상품 진열로 최대의 이익이 되도록 공간 활용하기

STEP 05 창고별 제품 재고량 계획하기

Chapter 02 시나리오

STEP 01 시나리오 기능

STEP 02 현재 상태 파악하기

STEP 03 시나리오 작업 데이터 만들기

STEP 04 시나리오 등록하기

Chapter 03 목표값 찾기

STEP 01 목표값 찾기 기능

STEP 02 원하는 손익분기점 찾기

STEP 03 원하는 이익 금액 찾기

Chapter 04 데이터 분석의 천재 피벗 테이블

STEP 01 피벗 테이블

STEP 02 한 항목의 분석을 위한 하위 수준 표시 기법

STEP 03 피벗 차트로 다항목 조건 분석하기

STEP 04 시점을 변경하여 조직간 분석하기

STEP 05 날짜 데이터 그룹화하기

STEP 06 날짜를 7일 단위로 그룹화하기

STEP 07 포지셔닝 맵 작성하기

STEP 08 문제가 있는 항목의 개선점 찾기

STEP 09 특징을 파악하여 거래처 그룹 동향 파악하기

실무로 통하는 길 해 찾기로 계산하기

실무로 통하는 길 대출금의 개월수 구하기

PART SUMMARY

연습문제

한 눈에 보는 페이지