kojyoun8691

We introduce methods for planners and marketers without data analysis experience or technical skills to try data analysis at the most basic level, complete with various examples.

Built on years of hands-on practice with over 2,000 participants in more than 100 companies and public institutions, the content is designed around the most practical analysis methods for data non-experts.

kpcre

2025 추석맞이 감사할인

Methods to Improve Data Mindset (Data Literacy) for Immediate Use in Work

Data literacy

데이터 리터러시

빅데이터

군집분석

머신러닝

데이터 분석 경험도 별다른 기술도 없는 기획자, 마케터가 가장 기초적인 수준에서 데이터 분석을 해볼 수 있는 방법을 다양한 사례와 함께 알려 드립니다. 여러 해 동안 100여 개 기업과 공공기관 등에서 2천여 명에 이르는 수강자들과 함께 실습하며 데이터 비전문가 입장에서 가장 현실적으로 활용 가능한 분석법으로 내용을 구성했습니다. 


한국사회능력개발원

입문

초급

중급이상

Big Data

Machine Learning(ML)

Business Problem Solving

문제해결능력

업무에 바로 써먹는 데이터 마인드(데이터 리터러시) 향상 방법

AI와 빅데이터 시대에 필요한 데이터 마인드

문제 해결을 위한 데이터 분석과 기초 통계

문제 해결을 위한 데이터 수집 및 조사 방법

누구나 할 수 있는 셀프 데이터 분석과 그 도구들

데이터 분석(1) 트렌드 분석을 통한 신사업 및 신제품 구상

데이터 분석(2) 텍스트 데이터 분석을 통한 고객 니즈 파악

데이터 분석(3) 통계적 가설 검정을 통한 결론 도출

데이터 분석(4) A/B테스트 분석을 통한 현명한 의사결정

데이터 분석(5) 시각화 분석을 통한 데이터 요약과 통찰

데이터 분석(6) ChatGPT를 이용한 탐색적 데이터 분석

군집 분석을 이용한 고객 세분화와 타깃 마케팅

머신러닝을 이용한 예측 모델링과 고객 클러스터링

데이터 마인드 높이는 방법