책 소개
본 도서는 창업 초기 단계에서 직관이 아닌 데이터에 기반하여 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는 실무 가이드북 시리즈의 첫 번째 책이다. 제1권에서는 ‘시장기회 탐색’과 ‘고객 세분화’를 주제로 다룬다. R 프로그래밍을 활용하여 공공 데이터와 시장 데이터를 수집 및 분석하는 방법을 설명하고, 머신러닝 알고리즘(K-Means Clustering)을 적용하여 고객을 유형별로 분류하는 과정을 단계별로 제시한다. 이를 통해 창업가와 실무자가 객관적인 지표를 바탕으로 시장의 기회를 포착하고, 타겟 고객을 명확히 정의하는 방법론을 학습할 수 있다.
목차펼치기접기
I. 시장 탐색 프레임워크 1 1. 데이터 기반 창업 1 가. 데이터 중심 의사결정의 필요성 1 나. 린 스타트업과 데이터 과학의 결합 모델 3 다. Hypothesis-Data-Validation 루프 5 라. R을 활용한 데이터 기반 의사결정의 3가지 혜택 7 마. 데이터로 피벗(Pivot)하여 성공한 유니콘 기업 9 2. 기회 포착 네비게이터 11 가. 아이디어 발산 방법 11 나. R을 활용한 비즈니스 아이디어 조합 생성기 14 다. 시장 기회 매트릭스(Market Opportunity Matrix) 작성법 20 라. 데이터 기반 PESTEL 프레임워크 26 마. 경쟁 강도와 진입 장벽: Modern 5 Forces 분석 31 3. 전략적 거점 시장(Strategic Beachhead Market) 선정 36 가. 틈새시장(Niche Market)의 3대 조건: 동질성, 구매력, 접근성 36 나. 도미노 전략: 초기 시장에서 인접 시장으로의 확장 로드맵 38 다. 시장 매력도 평가 스코어링 모델(Scoring Model) 구현 41 라. 시장 진입의 3가지 리스크: 기술, 시장, 실행 리스크의 분해 49 II. 데이터 기반 고객 세분화 55 1. R 프로그래밍 환경 구축 및 데이터 리터러시 55 가. R 및 RStudio 설치와 프로젝트 표준 폴더 구조 세팅 55 나. 필수 패키지 로드: tidyverse, cluster, factoextra 60 다. 데이터 소싱 전략: 공공 데이터와 Kaggle 활용법 67 라. 데이터 불러오기(read_csv) 및 무결성 진단(Data Inspection) 75 마. 전처리 기초: 결측치(NA) 처리와 이상치(Outlier) 보정 82 2. 탐색적 데이터 분석(EDA)과 변수 선정 90 가. 수치형 변수의 분포 시각화 (Histogram & Density Plot) 90 나. 범주형 변수의 빈도 분석 (Bar Chart & Treemap) 98 다. 변수 간 상관관계 분석 및 다중공선성 진단 106 라. 차원 축소의 이해: 주성분 분석(PCA)의 개념과 필요성 114 마. PCA 수행 및 Biplot을 통한 데이터 구조 파악 116 3. 머신러닝을 활용한 클러스터링 122 가. 세분화 이론: 인구통계 vs 심리분석 vs 행동적 세분화 122 나. 비지도 학습: K-Means Clustering 알고리즘의 작동 원리 124 다. 최적의 군집 수(K) 찾기: Elbow Method와 Silhouette 분석 126 라. K-Means 클러스터링 실행 및 결과 해석 133 마. 세그먼트 정의 및 전략 수립 워크시트 141 4. 데이터 드리븐 페르소나(Persona) 정의 148 가. 군집별 특성 시각화: Radar Chart(방사형 차트) 그리기 148 나. 데이터 해석: 군집 A(고소득/저활동) vs 군집 B(저소득/고활동) 비교 153 다. 군집별 기술 통계량 산출 및 dplyr 요약 154 라. 페르소나 프로파일링: 데이터에 이름과 스토리를 부여함 158 마. 핵심 타겟(Core Target) 선정 및 Pain Point 가설 수립 161 바. 페르소나 캔버스 작성 실습 168
출처: 국립중앙도서관 서지정보
리뷰 남기기
로그인하면 리뷰를 남길 수 있어요.
리뷰 0개
아직 리뷰가 없어요.