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​​

1. 실무 데이터셋에서 어디서부터 어떻게 데이터를 분석해야 할지 막막한 분

2. 탄탄한 시나리오 기반의 스토리를 따라 여러 비즈니스 문제를 데이터로 해결해보고 싶은 분

3. 실무에 바로 적용할 수 있는 엑셀을 활용한 비즈니스 데이터 분석을 진행하고 싶은 분

 

▶학습목차

1. 강의 소개

2. 비즈니스 애널리틱스

3. 비즈니스 데이터 분석 프로세스

4. 분석 모델

5. 마소전자마트의 신임 본부장

6. 데이터 정규화(1) - 데이터 전처리의 기초

7. 데이터 정규화(2) - 데이터 유형

8. 데이터 정규화(3) - 테이블과 크로스탭

9. 데이터 정규화(4) - 동적 범위

10. 폴더 내 데이터 자동 취합

11. 뉴욕 지점의 환율 변경

12. 데이터 훑어보기

13. KPI 요약

14. 매출과 이익의 추이 분석

15. 맞춤형 날짜를 활용한 경향 분석

16. 월별 매출 요약 보고서

17. 비즈니스 대시보드

18. 연평균성장률(CAGR)

19. 매출과 이익의 Z분석

20. 시계열 분석의 이해(1)

21. 시계열 분석의 이해(2)

22. 추세선을 활용한 추정

23. 추정량을 얼마나 믿을 수 있을까

24. 계절성을 반영한 지수평활법 추정

25. 확률 기반 실적 평가

26. 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.

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 방법을 학습할 수 있다.