▪ 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!
▶교육대상
- 데이터를 분석해야 할지 막막한 직장인
- 여러 비즈니스 문제를 데이터로 해결해보고 싶은 직장인
- 엑셀을 활용한 비즈니스 데이터 분석을 진행하고 싶은 직장인
▶교육내용
1. 데이터 기반 의사결정
2. 비즈니스 데이터 처리의 기본 규칙
3. 데이터 구조 전처리
4. 데이터 전처리 자동화하기
5. 비즈니스의 기술적 탐색
6. 매출과 이익의 경향성 탐색
7. 비즈니스에 많이 쓰는 데이터 시각화
8. 매출 성장 추세 판단
9. 시계열 분석의 이해
10. 다음 달 판매량 추정하기 - 모형접근법
11. 다음 달 판매량 추정하기 - 이동평균법
▶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.
1. 1. 데이터 기반 의사결정 71분
2. 2. 비즈니스 데이터 처리의 기본 규칙 44분
3. 3. 데이터 구조 전처리 46분
4. 4. 데이터 전처리 자동화하기 46분
5. 5. 비즈니스의 기술적 탐색 67분
6. 6. 매출과 이익의 경향성 탐색 54분
7. 7. 비즈니스에 많이 쓰는 데이터 시각화 58분
8. 8. 매출 성장 추세 판단 46분
9. 9. 시계열 분석의 이해 36분
10. 10. 다음 달 판매량 추정하기 - 모형접근법 54분
11. 11. 다음 달 판매량 추정하기 - 이동평균법 65분