lnb영역
기술교육
- 전체
- 기계
- 전기·전자
- 반도체
- 재료
- 공조냉동
- 건설/토목
- 플랜트/발전설비
- 환경·에너지·안전
- 소방
- 생산/품질
- 물류/유통
- 4차산업혁명
- DT
- ChatGPT
- 식품/가공
- 스마트공장
- 자동차
- 드론
- 제약
- 플립러닝
고객센터
02-6959-5779
ribbon@kitanet.or.kr상담가능시간 : 평일 09:00~18:00
토/일요일 및 공휴일 휴무
컨텐츠 내용
- 수강신청
- 과정정보
비즈니스 애널리틱스 - 데이터 기반 실적 개선 프로젝트 마스터 클래스
과정소개
‘마소 전자마트’라는 가상의 기업을 배경으로 약 7만 건의 일상적인 제품 판매 정보 데이터를 가장 대중적인 데이터 분석 도구인 엑셀을 활용해 다양한 각도에서 분석하고 성과를 개선해가는 방법을 학습하는 과정
▶교육대상
1. 탄탄한 시나리오 기반의 스토리를 따라 여러 비즈니스 문제를 데이터로 해결해보고 싶은 분
2. 실무에 바로 적용할 수 있는 엑셀을 활용한 비즈니스 데이터 분석을 진행하고 싶은 분
3. 비즈니스 목표에 따른 최적의 데이터 표현으로 설득력을 강화하고 싶은 분
▶학습목차
1. 강의 소개
2. 지점 매출 순위
3. 판매사원당 평균 매출액 비교
4. 지점별 이익률
5. 전체와 부분의 차이 비교 검정
6. 부산남부점 이익 평가
7. 특별한 성과의 기준
8. 지점별 온오프라인 판매비중
9. 부산남부점 온오프라인 이익률 검정
10. 전 지점의 판매채널별 이익률 검정
11. 제품 상세분류별 온오프라인 판매비중
12. 적정 샘플 데이터 규모
13. 평균으로의 회귀와 상관계수
14. 데이터가 없는 지점의 매출 추정
15. 대구지점 판매채널 포트폴리오
16. 엑셀 방정식 풀이-목표값 찾기
17. 엑셀 방정식 풀이-해 찾기(solver)
18. 목표 달성을 위한 오프라인 판매량
19. 연관규칙 분석
20. 대구지점의 장바구니 분석 모델
21. 이원 데이터 표
22. 대구지점의 리프트 분석
23. 몬테카를로 시뮬레이션의 이해
24. 세탁기 할인가 시뮬레이션
25. 강의 핵심 요약
▶수료기준
항목 |
진도율 |
진행단계평가 |
최종평가 |
과제 |
수료점수 |
평가비율 |
100% |
0% |
0% |
0% |
60점이상 |
수료조건 |
80% |
없음 |
없음 |
없음 |
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이 60점 이상이어야 합니다.
학습목표
2. 확률분포를 활용한 비즈니스 성과 향상 전략을 세울 수 있다.
3. 마소 전자마트의 비즈니스 상황을 통한 비즈니스 의사결정 속 데이터 분석의 역할을 탐구할 수 있다.
차시 | 강의명 |
---|---|
1차시 | 1. 머신 러닝과 딥러닝 |
2차시 | 2. 퍼셉트론 |
3차시 | 3. 딥러닝 모델 요소 |
4차시 | 4. 딥러닝의 구성 요소 |
5차시 | 5. 순전파와 역전파 |
6차시 | 6. 딥러닝 문제 해결과 개발 |