이 교재는 학부 및 대학원 경영학 교육과정의 비즈니스 애널리틱스, 데이터 애널리틱스, 빅데이터 분석, 통계기반 데이터 분석 등의 교과목에서 한 학기 또는 두 학기 교재로 교육목표에 따라 융통성 있게 사용할 수 있다. 이 교재의 가장 큰 특징이자 강점은 각 장별로 먼저 도입사례를 제시한 후 흥미로운 사례를 이용하여 경영학적 관점에서 학습할 수 있도록 연계한 것이다. 이를 위해 CRISP-DM 프레임워크를 도입하여 본문을 <비즈니스 이해 - 데이터 이해 - 데이터 준비 - 모형화 - 평가 – 활용>의 6단계로 구성했다. 우선 각 장에 실제 사례연구로 비즈니스 전략 또는 행동으로 이어지는 질문을 제시한 후, 데이터를 비즈니스 상황에 맞게 설명하고, 후속 분석을 위해 데이터를 준비하고 처리하며, 의사결정 및 예측을 위한 모형을 개발한 후, 비즈니스 관점에서 모형 성능을 평가하고, 분석결과 보고서를 통한 효과적인 소통방법을 제시한다. 또한, 다양한 비즈니스 문제를 분석하기 위한 도구로서 일반 학생들에게 익숙한 Excel 프로그램과 대표적인 오픈소스 통계 패키지인 R 프로그램을 활용한 점도 학습자의 분석역량 함양에 큰 도움이 될 것으로 기대한다.
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Chapter 1 비즈니스 애널리틱스 소개
1.1 비즈니스 애널리틱스 개요
1.2 데이터 유형
1.3 변수 및 측정척도
1.4 데이터 소스 및 파일 형식
1.5 데이터 분석
Chapter 2 데이터 관리 및 랭글링
2.1 데이터 관리
2.2 데이터 점검
2.3 데이터 준비
2.4 수치형 데이터 변환
2.5 범주형 데이터 변환
2.6 데이터 분석
Chapter 3 데이터 시각화 및 요약척도
3.1 범주형 및 수치형 변수 시각화 방법
3.2 두 변수 간 관계의 시각화 방법
3.3 기타 데이터 시각화 방법
3.4 요약척도
3.5 이상치 탐지
3.6 데이터 분석
Chapter 4 확률 및 확률분포
4.1 확률개념 및 확률법칙
4.2 전확률법칙 및 베이즈 정리
4.3 확률변수 및 이산확률분포
4.4 이항분포와 포아송 분포
4.5 정규분포
4.6 데이터 분석
Chapter 5 통계적 초론
5.1 표본분포
5.2 추정
5.3 가설검정
5.4 데이터 분석
Chapter 6 회귀분석
6.1 선형회귀모형
6.2 모형 선택
6.3 유의성 검정
6.4 모형의 가정과 일반적인 위반
6.5 데이터 분석
Chapter 7 고급회귀분석
7.1 상호작용변수가 있는 회귀모형
7.2 비선형관계를 위한 회귀모형
7.3 선형확률모형과 로지스틱 회귀모형
7.4 교차검증방법
7.5 데이터 분석
부록 7.1: k-겹 교차검증방법을 위한 R의 Caret 패키지
Chapter 8 데이터 마이닝 소개
8.1 데이터 마이닝 개요
8.2 유사도 척도
8.3 성능 평가
8.4 주성분 분석
8.5 데이터 분석
Chapter 9 지도학습 데이터 마이닝: K-최근접 이웃과 나이브 베이즈
9.1 지도학습 데이터 마이닝 소개
9.2 k-최근접 이웃 방법
9.3 나이브 베이즈 방법
9.4 데이터 분석
Chapter 10 지도학습 데이터 마이닝: 의사결정나무
10.1 분류회귀나무(CART) 소개
10.2 분류나무
10.3 회귀나무
10.4 앙상블 나무모형
10.5 데이터 분석
Chapter 11 비지도학습 데이터 마이닝
11.1 계층적 군집분석
11.2 k-평균 군집분석
11.3 연관규칙 분석
11.4 데이터 분석
Chapter 12 시계열 데이터를 이용한 예측
12.1 시계열의 예측과정
12.2 단순평활기법
12.3 추세 및 계절성을 위한 선형회귀모형
12.4 추세 및 계절성을 위한 비선형 회귀분석 모형
12.5 데이터 분할 및 모형 선택
12.6 데이터 분석
Chapter 13 처방분석 소개
13.1 처방분석 개요
13.2 몬테카를로 시뮬레이션
13.3 선형계획법을 이용한 최적화
13.4 정수계획법을 이용한 최적한
13.5 데이터 분석
부록
부록 A - 빅데이터셋: 변수 설명과 데이터 사전
부록 B – Excel 시작하기
부록 C – R 시작하기
부록 D – 통계표
부록 E – 주요 연습문제 해답
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자료명 | 등록일 | 다운로드 |
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예제소스 | 2022-05-27 | 다운로드 |