과정정보
교육소개
시간의 흐름에 따라 시시각각 달라지는 매출액과 이익 자료를 토대로 경향성을 판단하는 CAGR, Z분석, 자귀회귀모형(AR), 이동평균법(MA)의 대표인 지수평활법 등 계절적 변동을 담은 시계열 데이터를 분석함으로써 다음 달 제품 판매량을 추정하는 다양한 분석 모델을 배우는 과정!
학습목표
1. 현실 데이터 세트를 다각도로 분석하고 판단할 수 있다.
2. 데이터 취합과 전처리 탐색을 통한 비즈니스 현황을 파악할 수 있다.
3. CAGR, 추세선, 회귀분석 함수를 활용한 비즈니스 미래 예측 방법에 대해 학습할 수 있다.
학습대상
- 데이터를 분석해야 할지 막막한 직장인
- 여러 비즈니스 문제를 데이터로 해결해보고 싶은 직장인
- 엑셀을 활용한 비즈니스 데이터 분석을 진행하고 싶은 직장인
강사 및 내용전문가 소개
평가비율 및 수료기준
교재정보
교재명
데이터 사이언스로 내리는 비즈니스 의사결정 마스터 클래스
학습목차
1
데이터 기반 의사결정
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START
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강의 소개
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비즈니스 애널리틱스
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비즈니스 데이터 분석 프로세스
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분석 모델
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마소전자마트의 신임 본부장
2
비즈니스 데이터 처리의 기본 규칙
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START
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데이터 정규화 (1) - 데이터 전처리의 기초
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데이터 정규화 (2) - 데이터 유형
3
데이터 구조 전처리
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START
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데이터 정규화 (3) - 테이블과 크로스탭
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데이터 정규화 (4) - 동적 범위
4
데이터 전처리 자동화하기
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START
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폴더 내 데이터 자동 취합
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뉴욕 지점의 환율 변경
5
비즈니스의 기술적 탐색
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START
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데이터 훑어보기
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KPI 요약
6
매출과 이익의 경향성 탐색
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START
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매출과 이익의 추이 분석
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맞춤형 날짜를 활용한 경향 분석
7
비즈니스에 많이 쓰는 데이터 시각화
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START
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월별 매출 요약 보고서
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비즈니스 대시보드
8
매출 성장 추세 판단
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START
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연평균성장률(CAGR)
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매출과 이익의 Z분석
9
시계열 분석의 이해
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START
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시계열 분석의 이해 (1)
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시계열 분석의 이해 (2)
10
다음 달 판매량 추정하기 - 모형접근법
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START
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추세선을 활용한 추정
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추정량
11
다음 달 판매량 추정하기 - 이동평균법
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START
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계절성을 반영한 지수평활법 추정
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확률 기반 실적 평가
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강의 핵심 요약
수강후기
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