| 개강 및 종강 |
신청한 일자로 부터 30일
(금일기준 2024년 11월 25일 ~ 2024년 12월 25일) |
|---|---|
| 학습기간 |
30일 + 무료 추가복습기간 제공 |
| 수료기준 | 진도 100% 이상 , 시험 0회 , 과제 0회 상세보기 |
| 교육비정가 | 140,000 원 |
| 실결제금액 | 140,000 원 |
| 과정 소개 | 시간의 흐름에 따라 시시각각 달라지는 매출액과 이익 자료를 토대로 경향성을 판단하는 CAGR, Z분석, 자귀회귀모형(AR), 이동평균법(MA)의 대표인 지수평활법 등 계절적 변동을 담은 시계열 데이터를 분석함으로써 다음 달 제품 판매량을 추정하는 다양한 분석 모델을 배우는 과정 |
||||||||||||||||||||||||
| 학습 대상 | 실무 데이터셋에서 어디서부터 어떻게 데이터를 분석해야 할지 막막한 학습자 탄탄한 시나리오 기반의 스토리를 따라 여러 비즈니스 문제를 데이터로 해결해보고 싶은 학습자 실무에 바로 적용할 수 있는 엑셀을 활용한 비즈니스 데이터 분석을 진행하고 싶은 학습자 |
||||||||||||||||||||||||
| 학습 목표 | 현실 데이터 세트를 다각도로 분석하고 판단할 수 있다. 데이터 취합과 전처리 탐색을 통한 비즈니스 현황을 파악할 수 있다. CAGR, 추세선, 회귀분석 함수를 활용한 비즈니스 미래 예측 방법을 학습할 수 있다. |
||||||||||||||||||||||||
| 교수 소개 | 최정아 | ||||||||||||||||||||||||
| 교재 정보 | |||||||||||||||||||||||||
|
|||||||||||||||||||||||||
|
|||||||||||||||||||||||||
