PART 01. 데이터 분석 시작하기
1장 데이터는 왜 중요한가요?
1-1 데이터로 일하는 개인이 성장하는 이유
1-2 데이터로 일하는 조직이 성공하는 이유

2장 환경 설정
2-1 빅쿼리 환경 설정
2-2 파이썬 환경 설정
2-3 루커 스튜디오 환경 설정

PART 02. 데이터 분석을 위한 도구 사용법
3장 빅쿼리
3-1 중복값 제거
3-2 UTC 변환
3-3 NULL 값 처리
3-4 CASE WHEN 문 활용
3-5 LIKE를 활용한 조건문
3-6 조인(JOIN) 개념 이해 및 올바른 사용
3-7 UNION과 UNION ALL의 차이와 활용
3-8 서브쿼리 작성 및 활용
3-9 WITH 문을 이용한 임시 테이블 생성
3-10 윈도우 함수 활용
3-11 피벗 테이블 생성
3-12 정규 표현식 사용
3-13 비율 계산 시 주의사항
3-14 무분별한 SELECT * 사용
3-15 파티셔닝과 클러스터링 최적화
3-16 UDF(User-Defined Functions) 활용
3-17 ARRAY와 STRUCT 데이터 타입 사용

4장 파이썬
4-1 파이썬 데이터 타입 변환(astype() 활용)
4-2 데이터 복사 시 주의사항(copy() 메서드 활용)
4-3 결측값(NaN) 처리(dropna(), fillna() 활용)
4-4 loc, iloc을 이용한 데이터 접근
4-5 인덱스 재설정(reset_index 활용)
4-6 그룹화 연산(groupby 활용)
4-7 데이터 병합(merge, join 메서드 활용)
4-8 조건부 필터링(np.where, query 활용)
4-9 다중 집계 함수 적용(agg 활용)
4-10 다양한 파일 형식 다루기(csv, parquet, pickle)
4-11 List comprehension 활용
4-12 고성능 연산(map, apply 활용)
4-13 누적 계산(cumsum, expanding 활용)

5장 구글 스프레드시트
5-1 셀 참조 방식(상대 참조 vs 절대 참조)
5-2 데이터 커넥터를 이용한 빅쿼리 연동
5-3 피벗 테이블 생성 및 활용
5-4 여러 시트의 데이터 병합
5-5 Google Apps Script 작성 및 활용
5-6 분석 차트 삽입

6장 루커 스튜디오
6-1 데이터 특성에 맞는 차트 선택
6-2 차원과 측정값의 구분 및 올바른 사용
6-3 파이 차트 vs 막대 차트
6-4 산점도 vs 버블 차트
6-5 지도 시각화 기법
6-6 이중 축 그래프 활용법
6-7 3D 그래프 vs 2D 그래프
6-8 그래프 색상 활용 전략
6-9 직관적인 대시보드 제목 및 그래프 제목 작성
6-10 효과적인 필터 활용법
6-11 효과적인 대시보드 레이아웃 설계

PART 03. 데이터 분석 사고법
7장 비즈니스 이해하기
7-1 비즈니스 모델 이해
7-2 주요 비즈니스 모델(BM)별 핵심 지표
7-3 지표 구조
7-4 재무적 관점 갖추기

8장 문제 정의하기
8-1 중요한 문제 파악하기
8-2 분석의 기준 세우기
8-3 데이터는 목적이 아닌 수단이다

9장 가설 세우고 검증하기
9-1 가설과 검증 구조로 생각하기
9-2 A/B 테스트
9-3 가설도 창의적이어야 한다

10장 분석 결과 전달하기
10-1 데이터 분석 보고서 작성법

PART 04. 데이터 분석 실무에서 마주치는 주제들
11장 데이터 수집과 추적
11-1 UTM 설계
11-2 로그 설계

12장 데이터 해석
12-1 계절성 분석
12-2 인과 분석
12-3 기여 분석
12-4 공간 분석(GIS 분석)
12-5 고객 세그먼테이션
12-6 마케팅 믹스 모델링(Marketing Mix Modeling, MMM)

13장 시각화와 커뮤니케이션
13-1 대시보드 제작

PART 05. 비즈니스 지표 용어집
14장 AARRR 지표 정리
14-1 AARRR 프레임워크 소개
14-2 Acquisition
14-3 Activation
14-4 Retention
14-5 Revenue
14-6 Referral

15장 산업별 비즈니스 지표
15-1 사업 성과 지표
15-2 광고 산업 지표
15-3 배달 산업 지표
15-4 이커머스 산업 지표
15-5 패션 리테일 산업 지표
15-6 초기 사업(스타트업) 지표

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