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엑셀데이터분석
엑셀데이터분석
  • 저자김성수, 성병찬, 이기재
  • 출판사한국방송통신대학교출판문화원
  • 출판일2023-02-27
  • 등록일2023-08-23
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책소개

오늘날 사회가 정보화 시대로 발전함에 따라 많은 양의 자료를 빠르게 분석하고 관리하는 일이 중요하게 되었다. 엑셀은 가장 널리 사용되고 있는 스프레드시트(spreadsheet) 프로그램으로 함수 계산, 자료의 관리, 차트 작성, 검색, 통계분석 등을 비교적 손쉽게 처리할 수 있는 응용 프로그램이다.
이 교재는 컴퓨터 초심자도 엑셀을 쉽게 익히고, 통계학의 기본 개념을 이해할 수 있도록 구성하였다. 먼저 제1장부터 제3장까지는 얻은 데이터를 엑셀로 정리하고 분석하기 위한 준비 단계로서 엑셀의 기초적인 사용법을 익힌다. 교재의 설명에 따라 실습해 보면 엑셀의 기초적인 사용법을 쉽게 익힐 수 있을 것이다. 엑셀을 처음 사용한다면 제1장과 제2장의 내용을 따라 반복 실습하기를 바란다. 제4장부터의 내용은 엑셀을 활용한 통계분석에 대한 것이다. 엑셀에서 제공하는 다양한 통계분석 도구들을 활용하여 데이터를 분석할 수 있는 방법을 소개하였다. 교재에서 다루고 있는 통계적 방법론들은 통계학 개론의 중요한 내용으로 구성하였고, 통계적 개념의 이해를 돕고자 엑셀을 활용한 다양한 사례 분석과 모의실험을 할 수 있도록 하였다.
엑셀이 제공하는 다양하고 방대한 기능을 한 권의 교재에 담는 데 무리가 있어, 이 책에서는 자료의 정리와 분석에 관련된 내용 위주로 구성하였다. 엑셀에서 제공하고 있는 셀 또는 글꼴 서식 등과 같은 서식 기능과 차트 작성 기능에 대해서는 연습문제에서 간략하게 다루었다. 이러한 서식 기능이나 차트 기능에 대해서는 주위에서 얻을 수 있는 다양한 문제들을 엑셀을 활용하여 해결하면서 자연스럽게 익힐 수 있을 것이다. 이 책에서 소개하고 있지 않은 다양한 내용과 사용법에 대해서는 엑셀에서 제공하는 도움말 기능을 참조할 수 있다.

저자소개

김성수
서울대학교 계산통계학과 졸업(이학사)
 서울대학교 대학원 계산통계학과 졸업(이학석사)
 서울대학교 대학원 통계학과 졸업(이학박사)
 전북대학교 통계학과 조교수 역임
 현재: 한국방송통신대학교 통계·데이터과학과 교수
 저서: 『회귀분석입문』, 『통계패키지』, 『통계학개론』 등


성병찬
서울대학교 계산통계학과 졸업(이학사)
 서울대학교 대학원 계산통계학과 졸업(이학석사)
 서울대학교 대학원 통계학과 졸업(이학박사)
 현재: 중앙대학교 경제경영대학 응용통계학과 교수
 저서: 『SASETS와 R을 이용한 시계열분석』 등


이기재
서울대학교 계산통계학과 졸업(이학사)
 서울대학교 대학원 계산통계학과 졸업(이학석사)
 서울대학교 대학원 통계학과 졸업(이학박사)
 현재: 한국방송통신대학교 통계·데이터과학과 교수
 저서: 『표본조사론』, 『통계조사방법론』, 『여론조사의 이해』 등

목차

제1장 통계학의 기본 개념 및 엑셀 기초
1.1 통계학의 기본 개념  
1.2 엑셀 사용법 기초  
1.3 엑셀의 리본 메뉴  1
.4 엑셀 함수 사용법  
1.5 엑셀 함수

제2장 데이터의 그래프 표현과 수치 요약
2.1 엑셀 그래프의 종류 및 특성  
2.2 차트의 작성  
2.3 데이터의 수치 요약  
2.4 줄기·잎 그림과 상자 그림  
2.5 KESS를 이용한 데이터 분석

제3장 엑셀 데이터베이스 기능과 해 찾기
3.1 데이터 목록의 작성과 관리  
3.2 데이터 목록의 정렬과 필터  
3.3 부분합 계산과 데이터베이스 함수  
3.4 엑셀의 해 찾기 기능

제4장 확률분포
4.1 확률변수와 분포함수  
4.2 이산확률분포  
4.3 연속확률분포

제5장 표본분포에 대한 이해
5.1 표본분포  
5.2 표본평균의 분포  
5.3 표본분산의 분포  
5.4 두 정규모집단의 비교 시 유용한 분포

제6장 추정 및 검정
6.1 추정  
6.2 가설검정

제7장 범주형 데이터 분석
7.1 빈도표 만들기  
7.2 적합도 검정  
7.3 독립성 검정

제8장 상관분석과 회귀분석
8.1 상관분석  
8.2 회귀분석

제9장 두 집단 모평균 비교와 분산분석
9.1 두 집단의 모평균 비교  
9.2 KESS를 이용한 두 집단 모평균 비교  
9.3 분산분석  
9.4 KESS를 이용한 분산분석

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