1장 데이터 분석 프로젝트 3단계
1.1 데이터 분석은 ‘액션’을 일으킬 수 있어야 한다
____무엇을 위한 데이터 분석인가
____액션이란 무엇인가
____데이터 분석 프로젝트 3단계
1.2 데이터 분석의 3가지 단계, 9가지 작업
____단계1: 준비
____단계2: 분석
____단계3: 보고
1.3 이왕 한 실패, 유의미하게 되살려보자

2장 막힘없는 준비를 위한 솔루션 10
사례 #1 분석 목적은 뒷전, 흥미 위주의 분석을 하고 있다
사례 #2 인터뷰를 해도 분석 요청자가 진짜 바라는 게 뭔지 모르겠다
사례 #3 분석 요청자와의 인터뷰가 정처 없이 늘어지고 있다
사례 #4 “나는 데이터 분석가인데…” AI 전문가로도 신뢰받으려면
사례 #5 데이터 분석 프로젝트의 전체 청사진을 그리지 못하고 있다
사례 #6 프로젝트가 시작됐는데 구성원 간에 손발이 맞지 않는다
사례 #7 필요한 데이터가 부족하다는 사실을 분석 도중에 깨달았다
사례 #8 필요한 파일이 어디에 있는지 모른다
사례 #9 정보 보안 체크에 은근히 시간을 빼앗기고 있다
사례 #10 데이터 분석가끼리 커뮤니케이션이 잘 안 된다

3장 원활한 분석을 위한 솔루션 20
사례 #11 분석 요청자의 요구를 다 맞춰주려다 시간이 부족해졌다
사례 #12 새로운 분석 기법에 도전하다 보니 시간이 모자란다
사례 #13 불필요한 모델 구축에 시간도 돈도 다 허비했다
사례 #14 데이터 현장을 상상하기도, 데이터를 이해하기도 어렵다
사례 #15 분석에 필요한 계산을 처리하느라 시간이 너무 많이 걸렸다
사례 #16 추가 데이터가 왜 필요한지를 설명할 수 없다
사례 #17 분석 도구가 엑셀 파일을 읽어들이지 못한다
사례 #18 데이터 항목이 무슨 의미인지 이해하기 어렵다
사례 #19 최선을 다해 분석했는데도 보고 가능한 결론에 이르지 못했다
사례 #20 통계 모델은 과학적이며 객관적이라고 믿는다
사례 #21 다수의 현실 요인이 반영된 복잡한 모델을 만들려고 한다
사례 #22 부적절한 독립변수를 사용했다
사례 #23 필요한 정규화 처리를 하지 않은 채 데이터를 입력했다
사례 #24 독립변수를 과하게 늘려서 분석이 불안해졌다
사례 #25 과적합이 발생했다
사례 #26 분석 요청자가 예상 외의 결과를 기대한다
사례 #27 가독성이 낮은 분석 스크립트를 작성했다
사례 #28 평가 지표가 비즈니스에 도움이 되지 않는다
사례 #29 분석 요청자의 의도를 잘못 읽고 분석을 진행해버렸다
사례 #30 분석 작업만이 데이터 분석가의 본분이라고 착각하고 있다

4장 깔끔한 보고를 위한 솔루션 5
사례 #31 보고서 내용을 정작 분석 요청자가 이해하지 못하고 있다
사례 #32 보고용 슬라이드에 정보를 너무 많이 넣었다
사례 #33 핵심을 놓친 보고서를 만들었다
사례 #34 거듭 확인했는데도 보고서에 오탈자나 틀린 숫자가 있었다
사례 #35 밤샘 여파로 결과 보고를 할 때 유의미한 토의를 하지 못했다

5장 인터뷰: 5인의 데이터 분석가가 말하다
소프트웨어 엔지니어, 데이터 과학자로 변신하다 _시라이시 타쿠야
연구자를 꿈꾸던 물리학도, 데이터 분석가가 되다 _시미즈 아키에
지루할 틈 없이 늘 새로운 데이터 분석의 세계 _권정민
문제를 나누고 해결해 가는 데에서 얻는 데이터 분석의 매력 _추교영
차곡차곡 데이터 분석 문화를 세워나가는 보람 _박옥희