경영학을 전공 또는 복수전공하고자 하는 학생들에게 시계열 자료의 특성을 갖는 경영 자료에 대한 분석 방법과 통계학적 예측방법론을 소개하는 강의임. 전통적인 decomposition 방법, 자귀 회귀 시계열 분석 방법 :ARMA, Spectral 분석방법, 비선형 예측기법 (spline smoothing에 기초한 Generalized additive model 중심) 및 이로부터 파생된 다양한 방법론 (예: ARMAX)을 습득하며, 방법론을 예측에 적용 시 예측 정확성 평가에 관한 다양한 기준방식을 습득하고 이해한다. 강의 초반부는 다중회귀분석방법을 학습함으로 시계열 자료 분석 경험이 없는 데이터 분석 초급 자도 고급분석능력을 습득하기 위한 단계적 학습이 가능함. 매 장마다 실제 데이터를 활용한 숙제를 통하여 데이터 분석능력을 확인할 수 있으며, 중간 take home exam 과 기말 프로젝트 발표를 통하여 수업시간에 학습한 시계열 분석 기법을 직접 적용하여 분석 및 발표를 할 수 있는 기회를 갖는다. 특히, 기말 발표를 통하여 모고서 작성방법 및 발표능력도 습득할 수 있고, 발표 후에 교수로부터 피드백을 받아서 분석에 대한 정확성 진단을 받을 수 있음. 경영학 전공자가 데이터 분석 능력을 갖추었을 경우, 자기분야에서 우수한 경쟁력을 갖출 수 있는데, 시계열 자료에 대한 분석능력은 데이터 분석능력 가운데 고급분석능력 기법임. 경영통계 강의를 수강한 학생의 경우, 한 학기 동안 본 강의를 수강하여 학습하면 이러한 고급 데이터 분석능력의 기초를 다질 수 있으리라고 여겨짐.