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데이터 사이언스 데이터 분석

데이터 사이언스로 내리는 경영 의사결정 마스터 클래스 대시보드

(5)
7개의 수강평 ∙  67명의 수강생
159,500원

월 31,900원

5개월 할부 시
지식공유자: 마소캠퍼스
총 78개 수업 (12시간 24분)
수강기한: 
무제한
수료증: 발급
난이도: 
입문
-
초급
-
중급이상
지식공유자 답변: 미제공
폴더에 추가 공유

초급자를 위해 준비한
[데이터 분석, 경영] 강의입니다.

데이터 분석 도구 사용법을 넘어 실무에서 쉽게 마주하는 비즈니스 문제를 기반으로 한 스토리를 따라가며 실제 BQ를 해결해가는 Problem-Based Learning 과정입니다.

✍️
이런 걸
배워요!
데이터 분석 도구 특징 및 조직 내 활용 방안 이해
데이터 분석 기반 의사결정 활용 방법 학습
데이터 기반 프로젝트를 운영할 수 있는 역량 확보
현실 데이터 세트를 다각도로 분석하고 판단

현실적인 문제에 더욱 가깝게! 
경영을 위한 데이터 사이언스 마스터 클래스.

 

🔬성공적인 데이터 분석을 하려면 무엇이 필요할까요?

우리에게 정말 필요한 것은 올바른 데이터 분석 모델을 만들 수 있는 역량입니다.
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 전자마트를 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.

 



👍
이런 분들께 추천 드립니다

- 실무 데이터셋에서 어디서부터 어떻게 데이터를 분석해야 할지 막막한 분

- 탄탄한 시나리오 기반의 스토리를 따라 여러 비즈니스 문제를 데이터로 해결해보고 싶은 분

- 실제 데이터 셋을 기반으로 시계열 분석, 민감도 분석, 회귀 분석, 파레토 분석 등을 학습하며
실무 의사결정에 전략적 통찰력을 가지고 싶은 분

- 비즈니스 목표에 따른 최적의 데이터 표현으로 설득력을 강화하고 싶은 분


👀 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
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. 하나의 데이터 세트를 다양한 관점으로 탐색

“우리 회사의 데이터는 딱 하나입니다.
하나의 데이터 세트를 다각도로, 점점 더 깊이 들여다보며
숨어 있는 인사이트를 찾아내는 능력이 필요합니다.
마소 전자마트라는 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 역량
을 함양합니다.

2. 데이터 시스템이 구축되지 않은 회사라도 엑셀 파일로 가지고 있음직한
제품 판매정보 데이터로 실습을 진행함으로써
수강 후 현실의 데이터를 진짜로 다룰 수 있습니다.

3. 불필요하게 복잡한 분석을 거쳐 이뤄지는 의사결정은 효용이 떨어집니다.
의문이 들 때 바로 켜서 쉽게 실행할 수 있는 엑셀 데이터,
최대한 간단하게 결론을 도출하는 요령을 익힙니다.

4. 분석 과정에서 나타나는 관찰자 오류를 최소화하는
확률 기반 의사결정 모형
을 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 또한마소전자라는 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!

-        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.

-        강의 교안 및 실습파일은 <0. 교재 다운로드 센터> 섹션에 존재합니다.

 

이런 분들께 추천드려요!

🎓
학습 대상은
누구일까요?
실무 데이터셋에서 어디서부터 어떻게 데이터를 분석해야 할지 막막한 분
탄탄한 시나리오 기반의 스토리를 따라 여러 비즈니스 문제를 데이터로 해결해보고 싶은 분
실제 데이터 셋을 기반으로 시계열 분석, 민감도 분석, 회귀 분석, 파레토 분석 등을 학습하며 실무 의사결정에 전략적 통찰력을 가지고 싶은 분
비즈니스 목표에 따른 최적의 데이터 표현으로 설득력을 강화하고 싶은 분
📚
선수 지식,
필요할까요?
실습 위주의 강의로, 강의 화면과 실습 화면을 분리할 수 있는 듀얼 모니터 또는 여분 기기 활용을 권장 드립니다.
Windows OS 기반으로 실습이 진행되므로, Windows 환경에서의 강의 수강을 추천 드립니다.
데이터 분석에 대한 사전 지식은 필요 없습니다.
엑셀 기본 함수를 다루는 능력이 필요합니다.

안녕하세요
마소캠퍼스 입니다.
마소캠퍼스의 썸네일

"어제보다 성장하겠습니다. 그리고, 어제보다 성장하려는 사람을 돕겠습니다."

 

마소캠퍼스의 진심과 소망을 담은 Actionable Content로,

2013년부터 온오프라인으로 함께해 온 누적 강의 1억시간!

이 소중한 경험과 시간은 언제나 마소캠퍼스와 수강생 모두의 성장의 원천입니다.

 

마소캠퍼스 팀은 우리의 모두의 성장을 위해 두 가지 원칙을 반드시 지킵니다.

 

1. 배우면 반드시 쓸 수 있는 Actionable Content

2. 참여자의 시간과 수고를 존중하는 Time-Saving Curriculum

 

마소캠퍼스의 Actionable and Time-Saving Curriculum으로 성장의 길을 함께 걸어나가길 기원합니다.

커리큘럼 총 78 개 ˙ 12시간 24분의 수업
이 강의는 영상, 첨부 파일이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. 0. 교재 다운로드 센터
데이터 사이언스로 내리는 경영 의사결정 마스터 클래스 교안
데이터 사이언스로 내리는 경영 의사결정 마스터 클래스 실습자료
실습환경 구성 메뉴얼
섹션 2. 01. 데이터 사이언스 핵심
dsm101 - 데이터 사이언스 핵심 정리 미리보기 04:16
dsm102 - 데이터 수집 13:43
dsm103 - 데이터 처리 17:08
dsm104 - 통계 분석 27:24
dsm105 - 탐색적 데이터 분석_EDA 12:11
dsm106 - 데이터 시각화 10:52
dsm107 - 데이터 기반 의사결정 14:38
dsm108 - 데이터 상품화 10:43
섹션 3. 02. 스토리 소개
섹션 4. 03. 비즈니스 현황 파악
dsm301 - 비즈니스 현황 파악 00:34
dsm302 - 지점별 판매데이터 취합과 데이터 개선 작업 16:17
dsm303 - 공유 드라이브를 통한 지점별 데이터 자동취합 10:40
dsm304 - 뉴욕지점 판매 매출을 원화 매출로 환율 자동 반영 처리 10:08
dsm305 - 데이터셋 둘러보기 07:46
dsm306 - 기술통계량 파악과 탐색적 데이터분석_EDA 11:43
dsm307 - Z분석 13:10
dsm308 - 시계열 분석 05:20
dsm309 - 시계열 데이터 나눠보기 11:28
dsm310 - KPI분석 Template를 활용한 공변 관계 파악하기 14:57
dsm311 - KPI 인터랙티브 대시보드를 통한 회사 현황 파악 14:35
dsm312 - 추세선을 활용한 시계열 분석법 08:05
섹션 5. 04. 지점 실적 개선
dsm401 - 저성과자 경고 - 매출액 기준 하위 8개 지점 경고하기 미리보기 08:40
dsm402 - 경기 3지점의 이의제기 판별하기_일표본 T검정 17:05
dsm403 - 성과가 뛰어난 지점 파악과 검정_부산 2지점 10:59
dsm404 - 부산 2지점의 향후 실적 추이 예측_평균으로의 회귀 이해하기 15:45
dsm405 - 부산 2지점 판매채널의 특징 파악 14:27
dsm406 - 부산 2지점 판매채널의 특징을 모든 지점에 적용 가능 여부 판단하기 17:40
dsm407 - 오프라인 판매 비중이 높은 제품군 파악하기 08:40
dsm408 - 이익 개선을 위한 세탁기와 스마트폰 상품에 대한 판매채널 분석 13:40
dsm409 - 대구지점 비용 구조 개선을 위한 판매채널 정비 전략 수립_해찾기 15:06
dsm410 - 대구지점 실적 개선 계획을 위한 리프트 분석_묶음 판매 전략 수립 22:55
섹션 6. 05. 선택과 집중
dsm501 - 서울 3지점은 부산 2지점을 이길 수 없을까_신뢰수준과 표본오차 09:25
dsm502 - 서울 3지점의 부산 2지점 벤치마킹 분석_판매포트폴리오 분석 16:05
dsm503 - 서울 3지점의 부산 2지점 벤치마킹 분석_목표대비 실적 분석 06:55
dsm504 - 다양한 제품 카테고리에서 집중 판촉 대상 선정을 위한 데이터 분석 22:46
dsm505 - 가격대별 주력 판매제품 선정 12:29
dsm506 - 대규모 판촉 행사 진행을 위한 할인율 민감도 분석 09:07
dsm507 - 시나리오 기반 에어컨 판촉 전략 수립 05:13
dsm508 - 가격 이외 에어컨 이익에 중요한 영향을 미치는 요인이 내재된 모델 찾아내기 08:40
dsm509 - 전체 거래건수에서 적자 발생 거래 비율 도출하기 04:11
dsm510 - 주방가전 카테고리에 대한 적자 제품 파레토 분석 12:39
dsm511 - 주방가전 교차비율 분석 결과에 따른 전략 12:47
dsm512 - 주방가전에 대한 제품 포트폴리오 관리 관점의 포지션 분석 10:47
dsm513 - 화장품 냉장고 광고 노출 증대시 예상 판매량 도출 전략 05:04
섹션 7. 06. 고객 세그먼트 분류와 관리
dsm601 - 매출과 이익이 높은 우수사원 명단 추출하기 11:15
dsm602 - 고객관리 인사이트 발굴을 위한 우수 사원 선발 09:10
dsm603 - 고객 세그먼트 분류와 관리 전략_고객 유효 확률 적용하기 10:14
dsm604 - 고객 세그먼트 분류와 관리 전략_고객 이탈 리스크 08:13
dsm605 - 고객 세그먼트 분류와 관리 전략_ABC 등급 관리 09:20
dsm606 - 고객 세그먼트 분류와 관리 전략_VIP 및 VVIP 고객 관리 11:33
dsm607 - RFM 분석 기반 추적형 리타겟팅 광고 대상자 선정하기 16:01
dsm608 - 고객 구매 주기 분석을 통한 다음 구매일 예측하기 11:08
dsm609 - 협업적 필터링을 활용한 고객 상품 추천 엔진 구현과 고객 상품 추천하기 05:52
섹션 8. 07. 전략적 의사결정
dsm701 - 데이터 기반 사업전략 실행의 실적 검증_전략 실행은 매출에 도움이 되었는가 06:59
dsm702 - 신규지점 오픈 전략_예상 매출 수립 07:33
dsm703 - 신규지점 임대 또는 구매의 경제성 평가 방법 10:38
dsm704 - 신규 매장 오픈시의 소비자 선호 요인 분석_컨조인트 분석 13:42
dsm705 - 판매량이 가장 늘어날 특가 판매 대상 상품 선정_가격 탄력성 09:52
dsm706 - 시나리오 관리자를 통한 전략 수립 07:09
dsm707 - 몬테카를로 시뮬레이션을 활용한 경영 의사결정 25:04
섹션 9. 08. 데이터 사이언스 매니지먼트 과정 정리
dsm801 - 과정 마무리 01:50
섹션 10. 100. 실습환경 구성
dss101 - 엑셀 데이터 분석 도구 설정 01:22
dss102 - KESS 데이터 분석 추가 기능 설정 02:23
dss103 - 엑셀 해찾기(Solver) 추가 기능 설정 01:19
dss104 - 엑셀 2013에서 파워쿼리 사용하기 04:55
dss105 - 엑셀 2016에서 파워쿼리 사용하기 00:42
dss106 - 엑셀 2019 & Office 365에서 파워쿼리 사용하기 00:54
dss107 - 엑셀 Power Pivot 사용 환경설정 01:28
dss108 - 엑셀 Power Pivot 사용 가능 버전 안내 01:16
dss109 - 엑셀 개발 도구 활성화 하기 01:13
dss110 - 엑셀에서 Power View 사용하기 03:52
dss111 - 엑셀 2013에서 Power View 사용하기 01:59
dss112 - 데이터 테이블 관계 설정 16:37
dss201 - Power BI Desktop 사용하기 02:25
강의 게시일 : 2021년 12월 09일 (마지막 업데이트일 : 2021년 12월 09일)
수강평 총 7개
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다.
5
7개의 수강평
5점
4점
3점
2점
1점
VIEW 추천 순 최신 순 높은 평점 순 낮은 평점 순 평점 순 높은 평점 순 낮은 평점 순
최지환 thumbnail
5
좋았습니다.
2023-07-31
지식공유자 마소캠퍼스
감사합니다! 좋은 강의라고 말씀해주시니 기쁩니다. 앞으로도 좋은 강의를 계속 제공할 수 있도록 노력하겠습니다.
2023-08-01
hjiyoung9764 thumbnail
5
데이터 분석의 방향성 설정부터 결과까지 도출할 수 있었습니다
2022-02-04
김기태 thumbnail
5
활용도가 높은 유익한 교육입니다.
2022-05-23
헌집줄게새집다오 thumbnail
5
실제 사례처럼 재밌는 스토리 기반으로 풀어줘서 너무 재밌게 봤습니다.
2022-02-02
JE Chory thumbnail
5
입문 부트캠프도 좋았지만, 이 과정이 더 좋았던 것 같습니다. 지식을 단순히 나열하는게 아니라 하나의 스토리로 유기성있게 제시해주어서, 강의 제작에 많은 신경을 썼다는 것이 느껴지는 강의였습니다.
2022-02-06
연관 로드맵
이 강의가 포함된 잘 짜여진 로드맵을 따라 학습해 보세요!