통계 분석 마스터 클래스
01
00 학습 목표 및 수강 안내
통계분석 마스터 클래스 배울 내용 소개
체험하기
수업 수강 환경 안내
강의 자료
02
01 직관적 의사결정 vs 데이터 기반 의사결정
직관적 의사결정과 데이터 기반 의사결정
데이터 사이언티스트 필요 역량
통계적 의사결정 모형
03
02 데이터와 척도의 종류
데이터의 유형과 측정 기준
정형 데이터
DIKW 피라미드 데이터 기반 비즈니스 전략 수립
04
03 데이터 확보
1차 자료와 2차 자료
2차 자료 확보
05
04 데이터 요약의 의미
기술 통계의 필요성
통계량 – 데이터를 값으로 요약하기
차트 – 데이터를 그림으로 요약하기
06
05 연속형(양적) 데이터 요약
히스토그램
중심 경향치
산포도
평균과 표준편차의 해석
산점도
상관관계와 상관계수
상자수염 그림
히트맵
07
06 범주형(질적) 데이터 요약
도수분포표
파이 차트
트리맵
08
07 모집단 추정
모집단 추정
모수와 추정량
점 추정과 구간 추정
구간 추정 핵심 개념
신뢰수준과 신뢰구간
09
08 확률
확률의 정의
10
09 확률 변수와 확률 분포
동전 던지기 확률 나무
확률 변수
확률 분포
확률 법칙
데이터 부트스트랩
대수의 법칙
11
10 표본으로 모집단 추정
중심 극한 정리
무작위 추출
적절한 표본 크기 산출
12
11 인과 관계와 상관 관계
인과 관계
인과 관계와 상관 관계
13
12 인과 관계를 밝히기 위한 조사 설계
무작위 통제 실험
AB 테스트 실행 방법
14
13 추론의 핵심 원리
네이만-피어슨 추론 방식
귀무가설과 대립가설
가설 설정 실전 연습
유의 확률과 유의 수준
유의성 검정 절차와 도구
배기량과 주행 연비의 관련성 검정
통계분석 프로세스와 분석 로드맵
15
14 카이제곱 검정
카이제곱 검정의 이해
카이제곱 검정 – 2범주 독립성 검정
카이제곱 검정 – 4범주 독립성 검정
카이제곱 검정 – 동질성 검정
16
15 T-검정
T-검정의 이해
독립표본 T 검정(1)
독립표본 T 검정(2)
일표본 T 검정
대응표본 T 검정
17
16 분산분석
분산분석의 이해
일원배치 분산분석
반복 없는 이원배치 분산분석
반복 있는 이원배치 분산분석
이원 분산분석 – 주 효과와 교호 작용
18
17 회귀분석의 이해
회귀분석의 이해
19
18 단순 선형 회귀 분석
기온에 따른 아이스크림 판매량 추정
회귀분석의 결과 읽기 – 회귀식과 회귀 계수
회귀분석의 결과 읽기 – 결정계수와 잔차
다양한 회귀분석 실행 방법
잘못된 분석 사례
20
19 다중 선형 회귀 분석
다중 선형 회귀분석의 이해
다중 선형 회귀분석의 실행과 결과 읽기
다중 선형 회귀분석 – 회귀분석식을 활용한 추정
21
20 로지스틱 회귀분석
로지스틱 회귀분석의 이해
로지스틱 회귀분석의 실행
로지스틱 회귀분석의 결과 읽기
22
21 신입사원 업무 성과 예측
실전프로젝트_PPDAC 모형
실전프로젝트-데이터 요약 및 패턴 찾기(1)
실전프로젝트-데이터 요약 및 패턴 찾기(2)
실전프로젝트-데이터 요약 및 패턴 찾기(3)
실전프로젝트-결론 도출과 새로운 문제 발견
23
22 어떻게 하면 매출을 올릴까
실전프로젝트_매장 방문횟수가 늘수록 구매금액이 오르는가
실전프로젝트_어떤 요인이 매출에 영향을 미치는가
실전프로젝트_DM 발송이 정말 효과가 있는지 확인해보자
실전프로젝트_어느 매체를 사용할 것인가
실전프로젝트_구매 여부를 예측해보자
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