커뮤니티와 함께하는데이터 분석 클래스
커뮤니티형 그룹 클래스
👋🏻 클래스 필수 정보
- 수강 기간 12개월 수강권 중 선택
- 그룹 미션 총 0개
- 소통 커뮤니티 그룹형
- 진행방식 온라인 수업
커리큘럼
09:50:48
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OT바로 쓰는 데이터 분석 실전응용 시뮬레이션 PBL(Project Based Learning) 개요 FREE07:39 PLAY
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1강스토리 소개 - Biz 상황 설명 FREE04:32 PLAY
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2강비즈니스 현황 파악00:33
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3강지점별 판매데이터 취합과 데이터 개선 작업16:16
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4강공유 드라이브를 통한 지점별 데이터 자동취합10:39
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5강뉴욕지점 판매 매출을 원화 매출로 환율 자동 반영 처리09:33
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6강데이터셋 둘러보기07:45
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7강기술통계량 파악과 탐색적 데이터분석_EDA11:42
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8강Z분석13:09
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9강시계열 분석05:19
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10강시계열 데이터 나눠보기11:27
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11강KPI 분석 Template을 활용한 공변 관계 파악하기14:56
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12강KPI 인터랙티브 대시보드를 통한 회사 현황 파악14:34
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13강추세선을 활용한 시계열 분석법08:04
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14강저성과자 경고08:39
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15강경기3지점의 이의제기 판별하기_일표본 T검정16:12
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16강성과가 뛰어난 지점 파악과 검정_부산2지점10:58
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17강부산2지점의 향후 실적 추이 예측_평균으로의 회귀 이해하기15:44
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18강부산2지점 판매채널의 특징 파악14:26
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19강부산2지점 판매채널의 특징을 모든 지점에 적용 가능 여부 판단하기17:39
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20강오프라인 판매 비중이 높은 제품군 파악하기08:39
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21강이익 개선을 위한 세탁기와 스마트폰 상품에 대한 판매채널 분석13:39
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22강대구지점 비용 구조 개선을 위한 판매채널 정비 전략 수립_해찾기15:05
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23강대구지점 실적 개선 계획을 위한 리프트 분석_묶음 판매 전략 수립22:54
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24강서울3지점은 부산2지점을 이길 수 없을까_신뢰수준과 표본오차09:24
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25강서울3지점의 부산2 지점 벤치마킹 분석__판매포트폴리오 분석16:04
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26강서울3지점의 부산2 지점 벤치마킹 분석_목표대비 실적 분석06:54
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27강다양한 제품 카테고리에서 집중 판촉 대상 상품 선정을 위한 데이터 분석22:45
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28강가격대별 주력 판매제품 선정12:28
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29강대규모 판촉 행사 진행을 위한 할인율 민감도 분석09:06
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30강시나리오 기반 에어컨 판촉 전략 수립05:12
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31강가격 이외 에어컨 이익에 중요한 영향을 미치는 요인이 내재된 모델 찾아내기08:39
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32강전체 거래건수에서 적자 발생 거래 비율 도출하기04:10
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33강주방가전 카테고리에 대한 적자 제품 파레토 분석12:38
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34강주방가전 교차비율 분석 결과에 따른 전략12:46
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35강주방가전에 대한 제품 포트폴리오 관리 관점의 포지션 분석10:30
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36강화장품 냉장고 광고 노출 증대시 예상 판매량 도출 전략05:03
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37강매출과 이익이 높은 우수사원 명단 추출하기11:04
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38강고객관리 인사이트 발굴을 위한 우수 사원 선발09:09
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39강고객 세그먼트 분류와 관리 전략_고객 유효 확률 적용하기10:13
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40강고객 세그먼트 분류와 관리 전략_고객 이탈 리스크08:12
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41강고객 세그먼트 분류와 관리 전략_ABC 등급 관리09:19
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42강고객 세그먼트 분류와 관리 전략_VIP 및 VVIP 고객 관리11:32
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43강RFM 분석 기반 추적형 리타겟팅 광고 대상자 선정하기16:00
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44강고객 구매 주기 분석을 통한 다음 구매일 예측하기11:07
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45강협업적 필터링을 활용한 고객 상품 추천 엔진 구현과 고객 상품 추천하기05:51
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46강데이터 기반 사업전략 실행의 실적 검증_전략 실행은 매출에 도움이 되었는가06:58
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47강신규지점 오픈 전략_예상 매출 수립07:32
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48강신규 지점 임대 또는 구매의 경제성 평가 방법10:37
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49강신규 매장 오픈시의 소비자 선호 요인 분석_컨조인트 분석13:41
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50강판매량이 가장 늘어날 특가 판매 대상 상품 선정_가격 탄력성09:51
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51강시나리오 관리자를 통한 전략 수립07:08
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52강몬테카를로 시뮬레이션을 활용한 경영 의사결정25:03
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53강과정 마무리01:49
클래스 소개
강의 두줄 요약
데이터 분석 도구 사용법을 넘어 실무에서 쉽게 마주하는
비즈니스 문제를 기반으로 한 스토리를 따라가며 실제 BQ를 해결해가는
Problem-Based Learning 과정입니다.
성공적인 데이터 분석을 하려면 무엇이 필요할까요?
우리에게 정말
필요한 것은 “올바른 데이터 분석 모델을 만들 수 있는 역량”입니다.
그런데 막상 데이터 분석을 위한 데이터 세트가 주어지면, 망망대해에 홀로 던져진 듯 막막함을
느끼진 않으셨나요?
데이터 사이언스로 내리는 경영 의사결정 마스터 클래스는
현실에 가까운 마스터 데이터로 실습하여 데이터 분석을 시작하기 위한 접근법과 분석 모델을 세우는 방법을 알려드리고 문제해결을 위한 사고력까지 길러드립니다.
“이 수업은 탄탄한
시나리오 기반으로 이루어집니다.”
본 과정은 전자제품 유통판매사인 “마소 전자마트”를 배경으로
현실의 다양한 문제를 어떻게 해결할 것인지 고민하고 답을 찾아내는 Problem-Based
Learning입니다.
엑셀 확장 기능을 활용하여 현실에서 겪을 수 있는 비즈니스 문제를 해결하며 학습합니다.
강의 특징
데이터 사이언스로 내리는 경영 의사결정 마스터 클래스 핵심
포인트!
1. 현실적인 상황에
지식을 녹여낸 Problem-Based Learning
좋은 의사결정을 위해 개별적으로 보이던 분석 알고리즘, 함수, 엑셀 분석 기능, 시각화
기술, 통계와 경제, 경영 기법을 하나로 녹여 내는 역량을
함양합니다.
2. 누구나 일상적으로
마주치는 비즈니스 문제 데이터 분석을 통해 해결
기업 활동의 목표인 매출을 높이기 위해 조직 구성원이 검토해야 할 여러 관점을 약 7만
건의 일상적인 제품 판매 정보 데이터를 토대로 분석하는 실습을 진행함으로써 수강 후 현실의 데이터를 진짜로 다룰 수 있습니다.
3. 익숙한 엑셀
프로그램으로 최대한 쉽게 해결 방법 찾기
가장 효과적이고 효율적인 방법으로 신속하게 의사 결정할 수 있도록, 의문이 들 때 바로
켜서 쉽게 실행할 수 있는 엑셀 데이터로, 최대한 간단하게 결론을 도출하는 요령을 익힙니다.
4. 익숙한 엑셀
프로그램으로 최대한 쉽게 해결 방법 찾기
“우리 회사의 데이터”는 딱 하나입니다.
하나의 데이터 세트를 다각도로, 점점 더 깊이 들여다보며 숨어
있는 인사이트를 찾아내는 능력이 필요합니다.
“마소 전자마트”라는 가상 기업의 5년치 판매
데이터를 여러 관점으로 검토하는 연습을 통해 꼬리에 꼬리를 무는 질문을 어떤 방식으로 처리하여 의미 있는 결론에 도달할 수 있는지 깨닫게 됩니다.
🎲 데이터 사이언스로 내리는 경영 의사결정 마스터 클래스를 듣고 나면
데이터 사이언스로
내리는 경영 의사결정 마스터 클래스를 듣고 나면 가질 수 있는 역량은 다음과 같습니다.
1. 좋은 의사결정을
위해 분석 알고리즘, 함수, 엑셀 분석 기능, 시각화 기술, 통계와 경제, 경영
기법의 파편화된 지식을 하나로 녹여내어 현실의 상황에 적용하는 역량을 함양합니다.
2. 데이터 시스템이 구축되지 않은 회사라도 엑셀 파일로 가지고 있음직한 제품 판매정보 데이터로 실습을 진행함으로써 수강 후 현실의 데이터를 진짜로 다룰 수 있는 역량까지 길러드립니다.
3. ‘불필요하게 복잡한
분석을 거쳐 이뤄지는 의사 결정은 효용이 떨어진다’는 의문이 들 때 바로
켜서 쉽게 실행할 수 있는 엑셀 데이터로, 최대한 간단하게 결론을 도출하는 요령을 익히고, 엑셀 확장 기능을 활용하여 현실에서 겪을 수 있는 비즈니스 문제를 해결하며 학습합니다.
4. 분석 과정에서
나타나는 “관찰자 오류”를 최소화하는 확률 기반 의사결정 모형을 활용하는 다양한 방법을 다룹니다.
학습 내용
예상 질문 Q&A
Q. 시뮬레이션 강의가 다른 강의와
다른 점은 무엇인가요?
A. <강의 내내 수강생 분들은 마소전자의 경영진이 됩니다. 따라서 내 기업이라는
생각으로 몰입하여 의사결정 과정을 배우실 수 있으며, 다루는 데이터 또한 ‘마소전자’라는 가상의 기업의 정체성에 맞도록 현실을 반영하였습니다.
Q. 기본적으로 엑셀을 잘 다루어야
수업을 따라갈 수 있나요?
A. 강사님께서 클릭해야 하는 버튼 하나 하나 짚고 넘어가기 때문에 엑셀 실력에 대해서는 걱정하지 않으셔도 됩니다.
Q. 저는 아직 직급이 그렇게 높지
않은데, 직급이 높아야만 의미 있는 강의인가요?
A. 그렇지 않습니다. 다루는 데이터의 사이즈만 달라질 수 있을 뿐, 데이터 기반으로 사고하는 능력은 직급과 분야를 막론하고 요구되는 역량입니다.
Q. 강의를 수강하기 위한 요구 사항
또는 필요 조건이 있나요?
A. 실습 위주의 강의이기 때문에 강의 화면과 실습 화면을 분리할 수 있는 듀얼 모니터 또는 여분 기기를 함께 준비해주시면 좋습니다. 또한 Windows OS 기반으로 실습이 진행되므로, Windows 환경에서의 강의 수강을 추천해드립니다.
지식공유자 소개
수강 전 확인해주세요!
l 실습 위주의
강의이기 때문에 강의 화면과 실습 화면을 분리할 수 있는 듀얼 모니터 또는 여분 기기를 함께
준비해주시면 좋습니다.
l 또한 Windows OS 기반으로 실습이 진행되므로, Windows 환경에서의
강의 수강을 추천해드립니다.
클래스는 이렇게 진행돼요.
결제 직후, 커뮤니티에 초대해드립니다. 커뮤니티에 가입 후 같은 기수의 사람들과 소통해보세요.
그룹 미션 0개를 드립니다.
내가 원하는 시간에, 원하는 장소에서 미션 완료 후 커뮤니티에 인증하면 완료!
💪 필독 장학금 혜택 안내드려요.
커뮤니티에서 함께한
클래스유 회원들의 리뷰
안녕하세요?
마소캠퍼스입니다.
마소캠퍼스의 진심과 소망을 담은 Actionable Content로,
2013년부터 온오프라인으로 함께해 온 누적 강의 1억시간!
이 소중한 경험과 시간은 언제나 마소캠퍼스와 수강생 모두의 성장의 원천입니다.
등록을 서두르세요!
그룹은 인원이 제한되어 있습니다.
이건 어때요?
고객센터
해결되지 않는 문제점이 있나요?
전문 상담사가 함께 고민해드릴게요!
