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바오로와 리디아 서재127

13. 마이닝과 머신러닝 기반 데이터 분석 1. 데이터마이닝의 이해 1) 데이터마이닝의 개념 대용량의 데이터로부터 자동 또는 반자동적인 방법을 통하여 의미 있는 패턴, 규칙, 관계를 찾음 데이터를 분석하여 기업에 필요한 자산으로 만드는 정보기술 2) 데이터마이닝의 특징 기업들의 데이터베이스의 필요성이 증가 인터넷과 같은 정보기술의 성장 및 기술 발전에 따름 영역 전문가가 간과해 버릴 수도 있는 지식과 패턴을 찾음 데이터마이닝은 사용자의 경험이나 편견을 배제하고, 전적으로 데이터에 기반하여 지식과 패턴을 추출함 데이터마이닝의 다양한활용 분야 카드사의 사기 발견, 금융권의 대출승인, 투자 분석, 기업의 마케팅 및 판매데이터 분석, 생산 프로세스 분석, 기타 순수 과학 분야의 자료 분석 등 3) 데이터마이닝의 중요성 기업은 업무의 효율적인 수행을 위해.. 2021. 1. 24.
12. 통계의 개념 및 통계량 1. 통계의 개념 및 통계량 1) 통계의 기초개념 통계학 자연 및 사회현상에서 나타나는 다양한 상황이나 측정값들을 요약하여 표현하는 것 요약(summary), 분포(distribution) 이해, 추세(trend)나 일정한 패턴(pattern), 방향성(direction), 스타일(style)이나 군집유형(cluster type) 등으로 요약하여 의사결정에 활용하는 학문 기술통계(descriptive statistics) : 단지 관찰 혹은 측정된 데이터의 특성을 기술하는 것, 특정 집단의 데이터를 요약하고 정리하기 위함(그래프) 예 : 한 회사의 직원 1000명을 대상으로 안경 사용 여부 조사 추론통계(inferential statistics) : 데이터의 특성을 기초로 하여 모집단의 특성을 일반화하거.. 2021. 1. 21.
11.빅데이터 분석 및 기획 접근법 1. 빅데이터 분석 접근법 1) 하향식 접근 방법 도출된 해결방안에 대한 실현 가능성과 우선순위 결정을 위해 내부 및 외부 데이터를 이용하여 분석하는 접근방법 수요기반 분석과제 도출 방법 전제 조건 문제의 구체적 정의가 가능 필요한 데이터 존재 데이터를 분석할 수 있는 분석역량을 보유 문제가 정형화되고 문제해결을 위한 데이터가 완벽하게 조직에 존재할 경우에 효과적 2) 상향식 접근방식 다양한 데이터(정형/비정형) 원천의 활용을 통해 의미 있는 패턴 파악으로 문제 해결이 가능하도록 하는 접근방법 데이터 주도 분석과제 도출방법 3) 프로토타이핑 접근방식 데이터 원천 파악이 어려운 상황에서 분석을 시도하고 결과를 확인하면서 반복적으로 개선하여 원하는 결과를 도출 신속하게 해결책, 모형을 제시함으로써 문제를 좀.. 2021. 1. 18.
10.빅데이터분석 기획의 이해 1. 분석의 이해 1) 분석의 중요성 기업의 전략 수립과 의사결정에 필수부가결한 도구 투명하고 합리적읜 의사결정(계량적 정보)과 문화적, 사회적 배경, 법적, 정치적 변수(비계량적 정보)를 통한 의사결정 경쟁우위를 달성하기 위한 제품이나 서비스의 획기적인 혁신 필요 경쟁우위를 차지하기 위한 안성맞춤의 도구 분석의 개념 : 어떤 현상(문제)에 대해 관련된 데이터를 수집한 뒤 이를 분해하여 데이터 속에 숨어있는 의미있는 패턴을 찾아내서 문제해결이나 의사결정등에 활용 2) 분석의 유형 어떤 목적으로 사용되는지에 대한 이해가 중요 2. 분석 역량의 이해 1) 분석적 사고 연역적 추리와 귀납적 추리를 이용하여 데이터를 체계적으로 분석, 방법을 결론내는 것 2) 분석적 사고방식 상황을 객관적으로 관찰, 나열한 뒤 .. 2021. 1. 17.
9.재무/인적자원 애널리틱스 1. 재무 애널리틱스 1) 재무관리 자금의 조달과 운용에 관한 전반적인 활동으로 재무계획과 재무통제로 구성 재무계획 : 자본의 흐름과 관련한 자금관리와 함께 이익계획과 이익통제의 실행을 의미 재무통제 : 자본의 조달과 운영을 효율적으로 관리하기 위한 것으로 회계데이터를 통해 도출된 유동성, 수익성, 생산성 등의 재무정보 확립 2) 재무정보 회계데이터에 기반하므로 양질의 회계 데이터 혹은 회계정보가 있어야만 정확한 재무관리 실행 가능 재무 애널리틱스를 위한 기초자료이며, 주로 회계데이터를 토대로 발생하기 때문에 회계보고서 별로 재무정보를 분류 3) 재무 애널리틱스 재무정보를 토대로 이뤄지는 재무 애널리틱스는 기업의 경영분석 및 현금흐름분석, 여신자의 기업신용분석 등을 통해 의사결정에 활용 의사결정의 목적에.. 2021. 1. 17.
8.회계 애널리틱스 1. 회계/재무/인적자원 애널리틱스의 필요성 1) 비즈니스 모델 회계, 재무, 인적가원관리는 기업의 가치사슬에서 중요한 요인 전통적인 경영/학문 분야로 다양한 정보 생산 및 관리 기법이 존재하고 있으나, 정보의 효율적 관리 및 통합 연계를 위해 시스템 활용이 보편화되고 있고, 최초 데이터의 중요성이 강조 정보에 대한 특성 및 정보 데이터로서의 분석활용방법에 대한 이해 필요 2. 회계 애널리틱스 1) 회계 정보 경제적 의사결정을 하는 이용자의 의사결정을 돕기 위해 유용한 경영활동/정보를 수치로 제공하기 위한 일련의 과정 경영활동 결과를 식별/측정/보고하는 절차로 이루어져 있고, 그 정보를 화폐액으로 표시된 정보를 회계정보라고 함 2) 회계 정보 이용자 회계정보 이요자는 주주, 채권자, 경영자, 정부, 노동.. 2021. 1. 16.
2021.01.12 2020년 06월 평단 9만 8천 원 정도에 매수했던 현대차를 팔았다. 코스피, 코스닥 등 한국주식을 하면서 가장 큰 실현손익률을 기록한 날이다. 2017년부터 작게작게 했지만, 2020년 초부터 깊게 공부하면서 나름 분기보고서 및 사업전망을 보고 선택한 현대차였는데 이렇게 이익실현을 하게 돼서 기쁘기도 하고 씁쓸하기도 하다. 현대차는 끝까지 들고가고 싶었지만 두 가지 적 측면에서의 매도를 하게 됐다. 부채의 증가(?) 악재의 증가(?) - 요즘 삼성을 제외한 우리나라 대기업들이 채권을 발행하고 자금을 조달하면서 '무리한(?)' 영역 확장에 나서고 있다. 이럴 때 주의해야 할 것이 '내실'인데, 현대 기아차의 가장 큰 문제는 이것에 있다고 생각한다. - 스마트스트림2.5 엔진 : 최근 유튜브에서도 많은 .. 2021. 1. 16.
7.생산운영 애널리틱스의 개념 1. 생산운영 애널리틱스의 개념 1) 통상적 애널리틱스와 생산운영 애널리틱스 통상적 애널리틱스 : 많고, 다양하며, 실시간으로 유입되는 데이터를 분석해서 더 나은 결정을 내리게 하는 것 생산운영 애널리틱스 : 복잡한 연산을 수학적 최적화나 고도의 알고리즘을 통해 실시간으로 분석해 그 결과를 도출 2. 생산운영 애널리틱스의 필요성 1) 필요성 비즈니스 환경이나 특히 제조 환경에서는 빅데이터 개념을 새롭게 확장할 필요가 있음 2) 제조업 데이터 생성 면에서 다른 산업과 비교할 수 없을 정도로 상당한 데이터를 보유하고 있으며, 데이터의 다양성면에서도 타 산업과 비교해 매우 다양한 데이터를 보유하고 있는 산업군 빅데이터 애널리틱스의 활용에 가장 효율적으로 적용할 수 있으며 직접적으로 가시적인 효과를 창출할 수 .. 2021. 1. 16.
6.마케팅 애널리틱스 1. 마케팅 애널리틱스의 개념 1) 애널리틱스(Analytics) 비즈니스의 당면 이슈를 기업 내/외부 데이터의 통계적/수학적인 분석을 이용하여 해결하는 의사결정 방법론 전략적, 전술적, 운영적 비즈니스의 의사결정문제를 통계적/수학적, 자료프로그래밍, 전문분야 지식 기반 데이터분석을 이용하여 해결하려는 강력한 방법 2) 분석기법의 발전단계 사후판단(Hindsight)단계 => 통찰(Insight) 단계 => 예측(Foresight)/행동(Action)단계 3) 데이터마이닝과 빅데이터 차이 데이터마이닝 일회성 분석에 그치고 자산화 되지 못함 포괄성이 없어 의사결정의 일부 참조자료에 그침 대상주체에 따라 해석이 달라짐 애널리틱스 의사결정 문제를 먼저 정의하고 이후 데이터 수집/결합/분석이 이뤄어짐 2. 마케.. 2021. 1. 14.
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