비즈니스애널리틱스기초
- 동덕여자대학교
- 조현영
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- 주제분류
- 사회과학 >경영ㆍ경제 >경영학
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- 강의학기
- 2025년 2학기
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- 조회수
- 1,127
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비지니스 애널리틱스는 비즈니스 문제를 해결하기 위해 데이터를 어떻게 수집·정리·해석할 것인지 배우는 기초 과목이다. 학생들은 통계적 사고를 바탕으로 데이터를 분석하는 핵심 방법을 익히고, 실제 사례를 통해 데이터 기반 의사결정 과정에 대한 이해를 높인다.
이 과목은 향후 다양한 분석 도구와 고급 기법을 학습하기 위한 기초를 제공한다.
이 과목은 향후 다양한 분석 도구와 고급 기법을 학습하기 위한 기초를 제공한다.
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통계학은 무엇인가?
차시별 강의
| 1. | |
통계학은 무엇인가? | 1. 통계학의 필요성 2. 통계학은 무엇인가? 3. 통계학의 종류 4. 숫자를 기술하기 5. Dataset 구조 6. 변수의 종류 |  |
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통계학은 무엇인가? | 1. 변수의 종류 2. 측정의 척도 3. 구성개념과 조작적 정의 4. 이론과 가설 5. 실험, 준실험, 상관연구 | |
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| 2. | |
통계학은 무엇인가? | 1. 실험, 준실험, 상관연구 | |
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데이터 기술하기 | 1. 도수표, 도수분포 및 도표 표현 2. 중심 경향성(central tendency) & 변산도(variability) | |
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| 3. | |
데이터 기술하기, 확률분포 개론 | 1. 중심 경향성(central tendency) & 변산도(variability) 2. 확률분포 개론 | |
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확률분포 개론 | 1. 확률의 종류 2. 확률에 대한 접근법 3. 법칙(덧셈, 여, 곱셈) 4. 공식(덧셈, 곱셈, 순열, 조합) 5. 이산확률분포(이항확률분포) | |
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| 4. | |
확률분포 개론 | 1. 이항 확률분포 2. 연속확률분포(균등분포, 정규확률분포) 3. Z값 4. 경험적 법칙 | |
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확률분포 개론, 표본 | 1. 정규분포의 확률 계산 예 2. 특정 확률값에 해당하는 x값 찾기 3. 이항분포의 확률값을 근사적으로 구하기 4. 연속성 보정계수의 적용 5. 연습문제 6. 표본추출 | |
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| 5. | |
표본 | 1. 비확률적 표본추출 방식 2. 확률적 표본추출 방식 3. 표본추출 예시, 4. 표본오차 | |
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표본, 추정과 신뢰구간 | 1. 표본평균의 표본분표 2. 표준오차 계산(모집단 표준편차를 알고 있는 경우 & 모르고 있는 경우) 3. 중심극한정리(CLT) 4. 표본평균분포의 정규근사화 4. 연습문제 5. 추정(모수 추정, 점추정) | |
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| 6. | |
추정과 신뢰구간 | 1. 구간 추정치 2. 신뢰구간 3. 모평균에 대한 신뢰구간(시그마를 아는 경우 & 모르는 경우) | |
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추정과 신뢰구간, 가설검정-단일표본 가설검정 | 1. 모비율에 대한 신뢰구간 2. 표본크기의 결정 3. 유한모집단 보정계수 4. 가설검정 | |
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| 7. | |
가설검정-단일표본 가설검정 | 1. 가설검정의 의미 2. 가설검정 단계 3. 한쪽꼬리검정과 양쪽꼬리검정 4. 모표준편차를 아는 경우의 양쪽꼬리검정 | |
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가설검정-단일표본 가설검정 | 1. 가설검정 시 p-값 2. Finding a p-Value 3. 모표준편차를 모르는 경우의 양쪽꼬리검정 4. 제1종 오류와 제2종 오류 5. 연습문제 | |
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| 8. | |
두 표본 가설검정(Z-test&t-test) | 1. 두 표본을 대상으로 하는 가설검정 2. 독립표본 t-test 3. 두 표본을 대상으로 하는 가설 검정: 독립표본 4. 모표준편차를 모를 경우 모평균 비교: 독립표본 t 검정 | |
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두 표본 가설검정(Z-test&t-test) | 1. 모표준편차를 모를 경우 모평균 비교: 독립표본 t 검정 2. 모표준편차를 모를 경우 모평균 비교: 두 표본 통합 검정 3. 두 모집단의 분산(표준편차)이 같다는 가정 하의 t-test | |
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두 표본 가설검정(Z-test&t-test) | 1. 두 모집단의 분산(표준편차)이 같다는 가정 하의 t-test 2. 두 모집단의 분산(표준편차)이 다르다는 가정 하의 t-test 3. 독립표본 vs. 대응표본 4. 두 표본의 검정: 종속 표본 5. 대응 표본의 유형 | |
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두 표본 가설검정(Z-test&t-test) | 1. 두 표본 검정: 종속 표본 2. 연습문제 | |
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| 9. | |
변량분석(Analysis of Variance, ANOVA) | 1. 변량분석 2. 오차변동 | |
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변량분석(Analysis of Variance, ANOVA) | 1. 오차변동 2. F 분포의 특징 3. 임계값과 결정 규칙 4. F값 계산 5. Filling in the ANOVA table | |
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변량분석(Analysis of Variance, ANOVA) | 1. Filling in the ANOVA table 2. 일원분산분석 3. F값 계산 4. 효과크기와 사후검정 5. 일원분산분석에 대한 SPSS의 결과와 다중비교 | |
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변량분석(Analysis of Variance, ANOVA) | 1. 일원분산분석에 대한 SPSS의 결과와 다중비교 2. 이원분산분석(Two-Way ANOVA)) | |
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| 10. | |
변량분석(Analysis of Variance, ANOVA) | 1. 이원분산분석(Two- Way ANOVA) 2. 블록 변수(Blocking variable) | |
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변량분석(Analysis of Variance, ANOVA) | 1. 처리와 블록 평균에 대한 가설검정 2. 동일한 블록 평균에 대한 가설검정 3. 상호 작용이 있는 이원분산분석 | |
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변량분석(Analysis of Variance, ANOVA) | 1. 주효과 vs. 상호작용 효과 2. 상호작용에 대한 가설검정 3. 영업사원의 판매능력 비교 | |
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변량분석(Analysis of Variance, ANOVA) | 1. 영업사원의 판매능력 비교 2. 연습문제 | |
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| 11. | |
상관관계와 단순회귀분석(Correlation & Simple linear regression) | 1. 상관관계 분석 2. 산점도(Scatter Diagram) 3. 상관계수(Correlation coefficient) 4. 여러 관계의 종류에 따른 산포도 형태 5. 산점도와 상관계수 6. 세 개 이상의 변수 간의 상관관계 7. 상관계수의 유의성 검정 8. 상관관계 예제 | |
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상관관계와 단순회귀분석(Correlation & Simple linear regression) | 1. 회귀분석(Regression analysis) 2. 최소제곱법(Least Squares Principle) 3. 최소제곱 회귀선(Least Squares Regression) 4. 회귀선 그리기 5. 기울기의 유의성 검정 | |
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상관관계와 단순회귀분석(Correlation & Simple linear regression) | 1. 회귀식의 예측력 평가 2. 추정치의 표준오차(standard error of estimate) 3. 결정계수(Coefficient of Determination) 4. 상관계수, 결정계수 및 추정치의 표준오차 간의 관계 | |
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상관관계와 단순회귀분석(Correlation & Simple linear regression), 다중회귀분석(Multiple regression) | 1. 회귀분석에 대한 가설검정 2. 회귀분석의 결과(계수에 대한 추론, 선적합도) 3. 다중회귀분석 4. 분산분석표 | |
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| 12. | |
다중회귀분석(Multiple regression) | 1. 다중회귀분석 2. 효율성 측정치 3. 전체검정 | |
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다중회귀분석(Multiple regression) | 1. 개별회귀계수의 검정 2. 다중회귀분석의 가정 3. 선형성 4. 등분산성(Homoscedasticity) 5. 독립성 6. 정규확률분포 가정 7. 다중공선성 부재 가정 | |
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다중회귀분석(Multiple regression) | 1. 회귀모형 구축 방법 2. 더미변수 3. 상호작용변수 4. 단계적 회귀법 5. 비표준화 & 표준화 회귀계수 6. 다중회귀분석에서 주의할 점 7. 매개효과(Mediation) vs. 조절효과(Moderation) 8. 조절변수(moderator) | |
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다중회귀분석(Multiple regression) | 1. 매개효과(mediation effect) 2. 4 conditions for mediation(Baron&Kenny, 1986) 3. 조절된 매개효과(Moderated Mediation) | |
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| 13. | |
카이제곱 분석-비모수적 검정 | 1. 모수(parametric) vs. 비모수(non-parametric) 검정 2. 카이제곱 분석 3. 연구문제 4. 가설형태 5. 임계값과 결정 규칙 6. x²Table 7. 카이제곱 분포의 특성 8. 검정통계량 9. 적합도 검정 | |
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카이제곱 분석-비모수적 검정 | 1. 모수(parametric) vs. 비모수(non-parametric) 검정 2. 카이제곱 분석 3. 연구문제 4. 가설형태 5. 임계값과 결정 규칙 6. x²Table 7. 카이제곱 분포의 특성 8. 검정통계량 9. 적합도 검정 | |
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카이제곱 분석-비모수적 검정 | 1. 적합도 검정 2. 비동일 기대도수에 대한 가설검정 3. 정규분포 가정: 적합도 검정 4. 정규분포 가정에 관한 가설검정 | |
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카이제곱 분석-비모수적 검정 | 1. 독립성 검정 2. 분할표 분석 3. 엑셀활용 실습 4. 카이제곱 분포 활용 시 유의점 | |
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