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*도서소개
데이터가 쉬워지는 엑셀 데이터 분석!
아직도 데이터 분석이 어려운가? 데이터가 쉬워지는 실무 데이터 분석법을 소개한다. 엑셀만으로도 현재 데이터 사이언티스트들 사이에서 인기 있는 고급 분석 알고리즘을 구현할 수 있다. 피벗 테이블은 데이터를 빠르게 요약하고 숨겨진 패턴과 인사이트를 발견할 수 있는 강력한 도구이다. 이 책은 평균과 표준편차 같은 기초 통계를 쉽게 설명하며, BI 도구의 핵심 개념인 차원과 측정값을 활용한 체계적인 데이터 분석 방법을 안내한다. 또한, 전문가의 관점에서 데이터를 읽고 해석하는 법을 배워 데이터 리터러시를 향상시킬 수 있는 실질적인 방법을 제공한다. 데이터를 통해 숨겨진 인사이트를 발굴하고, 이를 바탕으로 새로운 가능성을 탐구해 보자.
아직도 데이터 분석이 어려운가? 데이터가 쉬워지는 실무 데이터 분석법을 소개한다. 엑셀만으로도 현재 데이터 사이언티스트들 사이에서 인기 있는 고급 분석 알고리즘을 구현할 수 있다. 피벗 테이블은 데이터를 빠르게 요약하고 숨겨진 패턴과 인사이트를 발견할 수 있는 강력한 도구이다. 이 책은 평균과 표준편차 같은 기초 통계를 쉽게 설명하며, BI 도구의 핵심 개념인 차원과 측정값을 활용한 체계적인 데이터 분석 방법을 안내한다. 또한, 전문가의 관점에서 데이터를 읽고 해석하는 법을 배워 데이터 리터러시를 향상시킬 수 있는 실질적인 방법을 제공한다. 데이터를 통해 숨겨진 인사이트를 발굴하고, 이를 바탕으로 새로운 가능성을 탐구해 보자.
*출판사도서소개
데이터 리터러시로 발굴하는 인사이트
데이터 리터러시(Data Literacy, 문해력)는 데이터를 읽고 이해하여 유의미한 인사이트를 통해 새로운 가능성을 발견하는 능력을 의미한다. 이 책은 전문가의 관점에서 분석한 데이터를 읽고 해석하는 방법을 알아보고, 데이터 리터러시를 높일 수 있는 구체적인 방안을 제시한다. 데이터 사이언티스트의 시선을 따라 분석한 데이터에서 인사이트를 얻는 방법을 알아보자. 엑셀만으로도 지금 데이터 사이언티스트들 사이에서 인기 있는 고급 분석 알고리즘을 구현할 수 있다.
데이터 리터러시로 발굴하는 인사이트!
데이터가 쉬워지는 데이터 리터러시!
데이터 정리하는 방법과 핵심 단축키
엑셀에는 데이터베이스와 SQL의 개념이 포함되어 있습니다. SQL은 데이터를 가공하거나 조회하는 데 사용되는 언어로, SQL의 개념과 단축키를 활용하면 워크시트를 더욱 빠르고 효율적으로 가공할 수 있습니다.
관련 기술 ▶ 관계형 데이터베이스, 행 기반 데이터 구조, SQL
기초 통계와 피벗 테이블 이용 방법
피벗 테이블은 데이터를 요약하고 탐색하기 위한 강력한 도구입니다. 이 책에서는 평균을 중심으로 기초 통계를 쉽게 설명하고 BI 도구의 개념을 바탕으로 피벗 테이블의 사용법을 체계적으로 안내합니다.
관련 기술 ▶ BI(데이터 탐색 및 대시보드 툴), 기초 통계, 차원과 측정값
차트를 활용한 데이터 분석 방법
차트에도 조립 순서가 있습니다. 무작정 따라 하기만 하면 누구나 쉽게 차트를 통해 데이터를 분석할 수 있습니다. 공식적으로 제공하지 않는 차트부터 지도 차트까지, 간단한 방법으로 고급 시각화를 구현하는 방법을 소개합니다.
관련 기술 ▶ 생존 곡선, 히스토그램, 지도 차트, 상자수염 차트, 깔때기형 차트
통계 기반 분석 방법
평균과 표준편차를 제대로 이해하고 활용하면, 지금까지 상상하지 못했던 다양한 방식으로 데이터를 분석할 수 있습니다. 이 책에서는 여러 CASE를 통해 통계치를 활용한 데이터 분석과 해석 방법을 알기 쉽게 설명합니다.
관련 기술 ▶ 이동 평균, 볼린저 밴드, 상관 분석, 코사인 유사도, 표준화 점수(Z-Score)
마케팅 및 비즈니스 분석 방법
사회학, 경제학, 통계학을 기반으로 발전한 다양한 데이터 분석 방법을 통해, 전략 수립과 의사결정은 물론 제품 개발, 마케팅, 프로모션 기획 등 실무에 바로 적용할 수 있는 구체적인 방법을 소개합니다.
관련 기술 ▶ RFM 모델, 코호트 분석, 퍼널 분석
알고리즘 기반 분석 방법
엑셀을 활용해 현재 데이터 사이언티스트들 사이에서 인기 있는 고급 데이터 분석 알고리즘을 구현할 수 있습니다. 이 책에서는 엑셀을 보다 전문적으로 활용하는 방법을 소개합니다.
관련 기술 ▶ 협업 필터링, 군집 분석
데이터 리터러시(Data Literacy, 문해력)는 데이터를 읽고 이해하여 유의미한 인사이트를 통해 새로운 가능성을 발견하는 능력을 의미한다. 이 책은 전문가의 관점에서 분석한 데이터를 읽고 해석하는 방법을 알아보고, 데이터 리터러시를 높일 수 있는 구체적인 방안을 제시한다. 데이터 사이언티스트의 시선을 따라 분석한 데이터에서 인사이트를 얻는 방법을 알아보자. 엑셀만으로도 지금 데이터 사이언티스트들 사이에서 인기 있는 고급 분석 알고리즘을 구현할 수 있다.
데이터 리터러시로 발굴하는 인사이트!
데이터가 쉬워지는 데이터 리터러시!
데이터 정리하는 방법과 핵심 단축키
엑셀에는 데이터베이스와 SQL의 개념이 포함되어 있습니다. SQL은 데이터를 가공하거나 조회하는 데 사용되는 언어로, SQL의 개념과 단축키를 활용하면 워크시트를 더욱 빠르고 효율적으로 가공할 수 있습니다.
관련 기술 ▶ 관계형 데이터베이스, 행 기반 데이터 구조, SQL
기초 통계와 피벗 테이블 이용 방법
피벗 테이블은 데이터를 요약하고 탐색하기 위한 강력한 도구입니다. 이 책에서는 평균을 중심으로 기초 통계를 쉽게 설명하고 BI 도구의 개념을 바탕으로 피벗 테이블의 사용법을 체계적으로 안내합니다.
관련 기술 ▶ BI(데이터 탐색 및 대시보드 툴), 기초 통계, 차원과 측정값
차트를 활용한 데이터 분석 방법
차트에도 조립 순서가 있습니다. 무작정 따라 하기만 하면 누구나 쉽게 차트를 통해 데이터를 분석할 수 있습니다. 공식적으로 제공하지 않는 차트부터 지도 차트까지, 간단한 방법으로 고급 시각화를 구현하는 방법을 소개합니다.
관련 기술 ▶ 생존 곡선, 히스토그램, 지도 차트, 상자수염 차트, 깔때기형 차트
통계 기반 분석 방법
평균과 표준편차를 제대로 이해하고 활용하면, 지금까지 상상하지 못했던 다양한 방식으로 데이터를 분석할 수 있습니다. 이 책에서는 여러 CASE를 통해 통계치를 활용한 데이터 분석과 해석 방법을 알기 쉽게 설명합니다.
관련 기술 ▶ 이동 평균, 볼린저 밴드, 상관 분석, 코사인 유사도, 표준화 점수(Z-Score)
마케팅 및 비즈니스 분석 방법
사회학, 경제학, 통계학을 기반으로 발전한 다양한 데이터 분석 방법을 통해, 전략 수립과 의사결정은 물론 제품 개발, 마케팅, 프로모션 기획 등 실무에 바로 적용할 수 있는 구체적인 방법을 소개합니다.
관련 기술 ▶ RFM 모델, 코호트 분석, 퍼널 분석
알고리즘 기반 분석 방법
엑셀을 활용해 현재 데이터 사이언티스트들 사이에서 인기 있는 고급 데이터 분석 알고리즘을 구현할 수 있습니다. 이 책에서는 엑셀을 보다 전문적으로 활용하는 방법을 소개합니다.
관련 기술 ▶ 협업 필터링, 군집 분석
*목차
첫째마당 데이터를 빠르게 정리하는 방법
1장 엑셀이 쉬워지는 데이터 구조 만들기
CASE 01_엑셀이 추천하는 데이터 구조
엑셀 작업이 많아지는 이유
행 기반 데이터 구조의 이해
열 기반 데이터를 행 기반으로 바꾸는 방법
잘못 만들어진 행 기반 데이터 구조 바로잡기
CASE 02_여러 데이터 합치기
데이터가 분산되는 이유와 관리 방법
VLOOKUP 함수로 데이터 병합하기
파워 쿼리로 데이터 병합하기
▶전문가의 조언 조인의 종류
같은 양식의 여러 개 파일을 병합하기
2장 빠르게 찾고 한 번에 정리하기
CASE 01_데이터 정리에 유용한 단축키 모음
데이터 영역 확인 및 전체 선택
셀 선택한 후 행 단위로 삭제/삽입
근처에 있는 셀로 빈 셀 채우기
데이터 영역 안에서 빠르게 이동하기
CASE 02_필터와 정렬로 데이터 살펴보기
자동 필터 활용 방법
고급 필터 활용 방법
데이터 정렬 활용 방법
CASE 03_중복 데이터와 빈 셀 처리하기
중복 데이터와 빈 셀의 위험성
중복 행 삭제하기
빈 셀이 있는 행을 한 번에 삭제하는 방법
빈 셀을 한 번에 채우는 방법
둘째마당 제대로 배우는 데이터 탐색과 시각화
1장 데이터가 쉬워지는 탐색과 요약
CASE 01_피벗 테이블로 데이터 요약하기
차원과 측정값의 개념
피벗 테이블로 데이터 요약하기
▷전문가의 시선 피벗 테이블의 차원과 측정값
▷전문가의 시선 피벗 테이블을 활용한 데이터 분석
▶전문가의 조언 피벗 테이블의 값 표시 형식
CASE 02_통계 함수의 이해와 표 활용 방법
평균과 기초 통계 함수
표를 활용해 빠르게 통계값 탐색하기
▶전문가의 조언 표의 기능적 제약
2장 차트만 그려도 알 수 있는 인사이트 도출 방법
CASE 01_히스토그램을 활용한 분포 분석
히스토그램의 구조와 활용
히스토그램을 활용한 분포 분석
▷전문가의 시선 평균을 중심으로 밀집된 히스토그램
▷전문가의 시선 밀집된 구간이 여러 개인 히스토그램
▷전문가의 시선 한쪽으로 치우친 히스토그램
CASE 02_분산형 차트로 상관관계 시각화하기
분산형 차트의 구조와 활용
분산형 차트로 열별 상관관계 알아보기
▷전문가의 시선 분산형 차트로 상관관계를 분석하는 방법
▷전문가의 시선 분산형 차트와 상관계수를 함께 살펴보는 이유
CASE 03_히트맵으로 패턴 발견하기
히트맵의 구조와 활용
히트맵 차트로 혼잡도 시각화하기 ①
▷전문가의 시선 히트맵 차트로 패턴을 분석하는 방법
히트맵 차트로 혼잡도 시각화하기 ②
▷전문가의 시선 히트맵 차트로 데이터를 탐색하며 패턴 찾기
셋째마당 사례별 고객 데이터 분석 방법
1장 고객 관리의 시작, 우수 고객과 속성 분석
CASE 01_RFM 모델로 우수 고객 분류하기
우수 고객의 실질적인 의미
RFM으로 고객 분류하기
▶전문가의 조언 LOOKUP 함수의 동작 방식
▷전문가의 시선 RFM 점수별 고객 현황 살펴보기
RFM점수별 소비 패턴 분석
▷전문가의 시선 RFM 점수별 고객 분석 및 활용 방법
CASE 02_평행 좌표 차트로 고객 속성 분석하기
고객 속성별 행동 패턴 분석
출생 년도별 평행 좌표 차트 그리기
▷전문가의 시선 출생 년도별 평행 좌표 차트 분석
▷전문가의 시선 소득별 평행 좌표 차트 분석
2장 그로스 해킹의 핵심, 이탈 고객 분석
CASE 01_호트 분석으로 고객 유지율 살펴보기
코호트 분석이란
코호트 분석하기
▷전문가의 시선 코호트 분석 결과를 해석하는 방법
CASE 02_생존 곡선으로 이탈 고객 분석하기
생존 곡선이란
생존 곡선 그리기
▶전문가의 조언 계단식 차트를 생성하는 방법
▷전문가의 시선 생존 곡선을 활용해 이탈 고객을 분석하는 방법
▷전문가의 시선 속성별 생존 곡선 비교 분석 방법
▶전문가의 조언 속성별 생존 곡선 만드는 방법
CASE 03_깔때기형 차트로 이탈 행동과 원인 분석하기
퍼널 분석과 그로스 해킹
깔때기형 차트로 퍼널 분석하기
▷전문가의 시선 월별 깔때기형 차트를 활용한 이탈 원인 분석
▷전문가의 시선 상품별 깔때기형 차트를 활용한 이탈 원인 분석
3장 디지털 플랫폼의 성장 비법, 페르소나와 상품 추천
CASE 01_코사인 유사도로 페르소나 고객 찾기
페르소나 마케팅이란
코사인 유사도를 이용한 실제 고객 찾기
페르소나 기반 고객 추출하기
▷전문가의 시선 코사인 유사도별 고객 행동 살펴보기
▷전문가의 시선 페르소나 유사도를 통한 고객 속성 비교
CASE 02_상관계수로 추천 상품 찾기
상품 기반 추천과 활용 방법
상품 기반 추천을 위한 유사도 측정표
상관계수로 추천 상품 찾기
▷전문가의 시선 상품 기반 추천 활용 방법
넷째마당 엑셀로 완성하는 고급 인사이트 도출
1장 주식으로 알아보는 추세와 상관관계
CASE 01_스파크라인으로 한 눈에 추세 분석하기
국내 주식 시세 데이터 가져오기
여러 종목 시세 데이터 한 번에 가져오기
스파크라인으로 종목별 추세 한 눈에 보기
▷전문가의 시선 시계열 데이터의 추세
CASE 02_상관계수로 시장을 분석하고 대응하는 방법
시계열 데이터의 상관관계 분석
지수와 종목별 상관관계 분석하기
▷전문가의 시선 지수와 종목별 상관계수 분석
▷전문가의 시선 양의 상관관계를 가진 분산형 차트
▷전문가의 시선 음의 상관관계를 가진 분산형 차트
시계열 데이터의 평균과 표준편차
이동평균과 볼린저 밴드로 주식 매매하기
▷전문가의 시선 볼린저 밴드 차트를 읽는 방법
▷전문가의 시선 주식 가상 매매 결과 분석
2장 이상 징후를 탐지하고 모니터링하는 방법
CASE 01_상자 수염 차트로 이상치 찾기
실무에서 만나는 이상치
상자 수염 차트의 모양과 의미
상자 수염 차트 그리기
▷전문가의 시선 이상치 탐색과 상자 수염 차트 활용 방법
CASE 02_평균과 표준편차로 이상 징후 탐지하기
평균과 표준편차를 활용한 이상치 탐지
표준화 점수로 이상치 추출하기
▷전문가의 시선 이상 징후 탐지와 사후 분석
3장 군집 분석을 활용한 고급 인사이트 분석
CASE 01_해 찾기로 군집 만들기
군집 분석의 활용 방법
K-Mean 군집 분석의 동작 방식 알아보기
▶전문가의 조언 해 찾기 기능 설치하기
해 찾기로 군집 만들기
▷전문가의 시선 분산형 차트를 활용하여 군집 개수 결정하기
▶전문가의 조언 해 찾기 해법의 종류
CASE 02_군집에서 인사이트 발굴하기
패턴의 발견과 활용
군집 분석 결과 해석하기
▷전문가의 시선 군집의 기본 속성을 활용한 유형 정의
▷전문가의 시선 군집의 확장 속성을 활용한 인사이트 발굴
▷전문가의 시선 지도 차트를 활용한 인사이트 발굴
▶전문가의 조언 잘못 연결된 지역 정보 수정하기
찾아보기
1장 엑셀이 쉬워지는 데이터 구조 만들기
CASE 01_엑셀이 추천하는 데이터 구조
엑셀 작업이 많아지는 이유
행 기반 데이터 구조의 이해
열 기반 데이터를 행 기반으로 바꾸는 방법
잘못 만들어진 행 기반 데이터 구조 바로잡기
CASE 02_여러 데이터 합치기
데이터가 분산되는 이유와 관리 방법
VLOOKUP 함수로 데이터 병합하기
파워 쿼리로 데이터 병합하기
▶전문가의 조언 조인의 종류
같은 양식의 여러 개 파일을 병합하기
2장 빠르게 찾고 한 번에 정리하기
CASE 01_데이터 정리에 유용한 단축키 모음
데이터 영역 확인 및 전체 선택
셀 선택한 후 행 단위로 삭제/삽입
근처에 있는 셀로 빈 셀 채우기
데이터 영역 안에서 빠르게 이동하기
CASE 02_필터와 정렬로 데이터 살펴보기
자동 필터 활용 방법
고급 필터 활용 방법
데이터 정렬 활용 방법
CASE 03_중복 데이터와 빈 셀 처리하기
중복 데이터와 빈 셀의 위험성
중복 행 삭제하기
빈 셀이 있는 행을 한 번에 삭제하는 방법
빈 셀을 한 번에 채우는 방법
둘째마당 제대로 배우는 데이터 탐색과 시각화
1장 데이터가 쉬워지는 탐색과 요약
CASE 01_피벗 테이블로 데이터 요약하기
차원과 측정값의 개념
피벗 테이블로 데이터 요약하기
▷전문가의 시선 피벗 테이블의 차원과 측정값
▷전문가의 시선 피벗 테이블을 활용한 데이터 분석
▶전문가의 조언 피벗 테이블의 값 표시 형식
CASE 02_통계 함수의 이해와 표 활용 방법
평균과 기초 통계 함수
표를 활용해 빠르게 통계값 탐색하기
▶전문가의 조언 표의 기능적 제약
2장 차트만 그려도 알 수 있는 인사이트 도출 방법
CASE 01_히스토그램을 활용한 분포 분석
히스토그램의 구조와 활용
히스토그램을 활용한 분포 분석
▷전문가의 시선 평균을 중심으로 밀집된 히스토그램
▷전문가의 시선 밀집된 구간이 여러 개인 히스토그램
▷전문가의 시선 한쪽으로 치우친 히스토그램
CASE 02_분산형 차트로 상관관계 시각화하기
분산형 차트의 구조와 활용
분산형 차트로 열별 상관관계 알아보기
▷전문가의 시선 분산형 차트로 상관관계를 분석하는 방법
▷전문가의 시선 분산형 차트와 상관계수를 함께 살펴보는 이유
CASE 03_히트맵으로 패턴 발견하기
히트맵의 구조와 활용
히트맵 차트로 혼잡도 시각화하기 ①
▷전문가의 시선 히트맵 차트로 패턴을 분석하는 방법
히트맵 차트로 혼잡도 시각화하기 ②
▷전문가의 시선 히트맵 차트로 데이터를 탐색하며 패턴 찾기
셋째마당 사례별 고객 데이터 분석 방법
1장 고객 관리의 시작, 우수 고객과 속성 분석
CASE 01_RFM 모델로 우수 고객 분류하기
우수 고객의 실질적인 의미
RFM으로 고객 분류하기
▶전문가의 조언 LOOKUP 함수의 동작 방식
▷전문가의 시선 RFM 점수별 고객 현황 살펴보기
RFM점수별 소비 패턴 분석
▷전문가의 시선 RFM 점수별 고객 분석 및 활용 방법
CASE 02_평행 좌표 차트로 고객 속성 분석하기
고객 속성별 행동 패턴 분석
출생 년도별 평행 좌표 차트 그리기
▷전문가의 시선 출생 년도별 평행 좌표 차트 분석
▷전문가의 시선 소득별 평행 좌표 차트 분석
2장 그로스 해킹의 핵심, 이탈 고객 분석
CASE 01_호트 분석으로 고객 유지율 살펴보기
코호트 분석이란
코호트 분석하기
▷전문가의 시선 코호트 분석 결과를 해석하는 방법
CASE 02_생존 곡선으로 이탈 고객 분석하기
생존 곡선이란
생존 곡선 그리기
▶전문가의 조언 계단식 차트를 생성하는 방법
▷전문가의 시선 생존 곡선을 활용해 이탈 고객을 분석하는 방법
▷전문가의 시선 속성별 생존 곡선 비교 분석 방법
▶전문가의 조언 속성별 생존 곡선 만드는 방법
CASE 03_깔때기형 차트로 이탈 행동과 원인 분석하기
퍼널 분석과 그로스 해킹
깔때기형 차트로 퍼널 분석하기
▷전문가의 시선 월별 깔때기형 차트를 활용한 이탈 원인 분석
▷전문가의 시선 상품별 깔때기형 차트를 활용한 이탈 원인 분석
3장 디지털 플랫폼의 성장 비법, 페르소나와 상품 추천
CASE 01_코사인 유사도로 페르소나 고객 찾기
페르소나 마케팅이란
코사인 유사도를 이용한 실제 고객 찾기
페르소나 기반 고객 추출하기
▷전문가의 시선 코사인 유사도별 고객 행동 살펴보기
▷전문가의 시선 페르소나 유사도를 통한 고객 속성 비교
CASE 02_상관계수로 추천 상품 찾기
상품 기반 추천과 활용 방법
상품 기반 추천을 위한 유사도 측정표
상관계수로 추천 상품 찾기
▷전문가의 시선 상품 기반 추천 활용 방법
넷째마당 엑셀로 완성하는 고급 인사이트 도출
1장 주식으로 알아보는 추세와 상관관계
CASE 01_스파크라인으로 한 눈에 추세 분석하기
국내 주식 시세 데이터 가져오기
여러 종목 시세 데이터 한 번에 가져오기
스파크라인으로 종목별 추세 한 눈에 보기
▷전문가의 시선 시계열 데이터의 추세
CASE 02_상관계수로 시장을 분석하고 대응하는 방법
시계열 데이터의 상관관계 분석
지수와 종목별 상관관계 분석하기
▷전문가의 시선 지수와 종목별 상관계수 분석
▷전문가의 시선 양의 상관관계를 가진 분산형 차트
▷전문가의 시선 음의 상관관계를 가진 분산형 차트
시계열 데이터의 평균과 표준편차
이동평균과 볼린저 밴드로 주식 매매하기
▷전문가의 시선 볼린저 밴드 차트를 읽는 방법
▷전문가의 시선 주식 가상 매매 결과 분석
2장 이상 징후를 탐지하고 모니터링하는 방법
CASE 01_상자 수염 차트로 이상치 찾기
실무에서 만나는 이상치
상자 수염 차트의 모양과 의미
상자 수염 차트 그리기
▷전문가의 시선 이상치 탐색과 상자 수염 차트 활용 방법
CASE 02_평균과 표준편차로 이상 징후 탐지하기
평균과 표준편차를 활용한 이상치 탐지
표준화 점수로 이상치 추출하기
▷전문가의 시선 이상 징후 탐지와 사후 분석
3장 군집 분석을 활용한 고급 인사이트 분석
CASE 01_해 찾기로 군집 만들기
군집 분석의 활용 방법
K-Mean 군집 분석의 동작 방식 알아보기
▶전문가의 조언 해 찾기 기능 설치하기
해 찾기로 군집 만들기
▷전문가의 시선 분산형 차트를 활용하여 군집 개수 결정하기
▶전문가의 조언 해 찾기 해법의 종류
CASE 02_군집에서 인사이트 발굴하기
패턴의 발견과 활용
군집 분석 결과 해석하기
▷전문가의 시선 군집의 기본 속성을 활용한 유형 정의
▷전문가의 시선 군집의 확장 속성을 활용한 인사이트 발굴
▷전문가의 시선 지도 차트를 활용한 인사이트 발굴
▶전문가의 조언 잘못 연결된 지역 정보 수정하기
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상품필수 정보
| 도서명 | 엑셀 데이터 분석 | ||
|---|---|---|---|
| 저자/출판사 | 정성일 / 길벗 | ||
| 크기/전자책용량 | 183x235x15 | ||
| 쪽수 | 360 | ||
| 제품 구성 | 낱권 | ||
| 발행일 | 2024-12-27 | ||
| 목차 또는 책소개 | 상세설명 참조 | ||
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