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한빛출판네트워크

비즈니스 애널리틱스

데이터 분석을 통한 소통

한빛아카데미

번역서

판매중

  • 저자 : Sanjiv Jaggia , Alison Kelly , Kevin Lertwachara , Leida Chen
  • 번역 : 장혜정 , 이상규 , 오세환 , 변종복
  • 출간 : 2021-07-20
  • 페이지 : 704 쪽
  • ISBN : 9791132108528
  • 물류코드 :30078
본 도서는 대학 강의용 교재로 개발되었으므로 연습문제 해답은 제공하지 않습니다.
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이 교재는 학부 및 대학원 경영학 교육과정의 비즈니스 애널리틱스, 데이터 애널리틱스, 빅데이터 분석, 통계기반 데이터 분석 등의 교과목에서 한 학기 또는 두 학기 교재로 교육목표에 따라 융통성 있게 사용할 수 있다. 이 교재의 가장 큰 특징이자 강점은 각 장별로 먼저 도입사례를 제시한 후 흥미로운 사례를 이용하여 경영학적 관점에서 학습할 수 있도록 연계한 것이다. 이를 위해 CRISP-DM 프레임워크를 도입하여 본문을 <비즈니스 이해 - 데이터 이해 - 데이터 준비 - 모형화 - 평가 – 활용>의 6단계로 구성했다. 우선 각 장에 실제 사례연구로 비즈니스 전략 또는 행동으로 이어지는 질문을 제시한 후, 데이터를 비즈니스 상황에 맞게 설명하고, 후속 분석을 위해 데이터를 준비하고 처리하며, 의사결정 및 예측을 위한 모형을 개발한 후, 비즈니스 관점에서 모형 성능을 평가하고, 분석결과 보고서를 통한 효과적인 소통방법을 제시한다. 또한, 다양한 비즈니스 문제를 분석하기 위한 도구로서 일반 학생들에게 익숙한 Excel 프로그램과 대표적인 오픈소스 통계 패키지인 R 프로그램을 활용한 점도 학습자의 분석역량 함양에 큰 도움이 될 것으로 기대한다. 

 

도서의 예제소스는 아래의 학생용 자료실에서 다운로드하실 수 있습니다.

> 학생용 자료실 : http://www.mhhe.com/JaggiaBA1e

 

상세페이지.jpg

저자

Sanjiv Jaggia

캘리포니아 폴리테크닉 주립대학(California Polytechnic State University in San Luis Obispo)의 경제학과 재무학 교수이다. 인디애나대학(Indiana University)에서 박사학위(Ph.D)를 취득하였고, 공인재무분석사(CFA)이다. 다양한 경영학 분야에 적용되는 통계학과 계량경제학 연구를 즐기는 그는 선도적 학술저널에 다수의 논문을 출간하였고 2권의 성공적인 경영통계학 교재를 공저하였다. 강의실에서 그의 소통 능력은 수차례 우수강의상 수상으로 확인되었다.

저자

Alison Kelly

보스턴에 있는 서퍽대학(Suffolk University)의 경제학 교수이다. 보스턴칼리지(Boston College)에서 박사학위(Ph.D)를 취득하였고 공인재무분석사(CFA)이다. 매우 다양한 학술 논문들을 출간하였고 2권의 성공적인 경영통계학 교재를 공저하였다. 그녀가 가르치는 응용통계학과 계량경제학 과목은 전문직 직장인뿐만 아니라 학생들로부터 좋은 평가를 받고 있다.

저자

Kevin Lertwachara

캘리포니아 폴리테크닉 주립대학(California Polytechnic State University in San Luis Obispo)의 정보시스템 교수이다. 코네티커트대학(University of Connecticut)에서 생산운영과 정보관리 박사학위(Ph.D)를 취득하였다. 기술기반 기술혁신, 전자상거래, 의료관리정보학, 비즈니스 애널리틱스 연구에 매진하고 있으며 학부와 대학원에서 비즈니스 애널리틱스를 가르치고 있다.

저자

Leida Chen

캘리포니아 폴리테크닉 주립대학(California Polytechnic State University in San Luis Obispo)의 정보시스템 교수이다. 멤피스대학(University of Memphis)에서 경영정보시스템 박사학위(Ph.D)를 취득하였다. 비즈니스 애널리틱스, 기술전파, 글로벌 정보시스템을 연구하고, 학부와 대학원에서 비즈니스 애널리틱스를 가르치고 있다.

역자

장혜정

경희대학교 경영학과 교수로 재직하고 있으며 경영통계학과 통계기반 데이터분석을 강의하고 있다. 서울대학교에서 학사, University of lowa에서 석사, University of Illinois at Urbana-Champaign에서 계량심리학(Quantitative Psychology) 박사학위를 취득하였다. 주요 연구관심분야는 계량분석방법론, 경영커뮤니케이션, 의료정보학 등이며, 국내외 학술지에 다수의 논문을 게재한 연구성과로 경희펠로우에 선정되었다. 현재 한국경영학회 수석부회장이며, 한국경영커뮤니케이션학회 학술지 BCRP(Business Communication Research and Practice)와 대한의료정보학회 학술지 HIR(Healthcare Informatics Research)의 편집위원장을 맡고 있다.

역자

이상규

경희대학교 경영학과 명예교수로 재직하고 있으며 경영통계학을 강의하고 비즈니스 애널리틱스에 관한 저술활동을 하고 있다. 서울대학교 경제학과를 졸업한 후 미국 University of Illinois at Urbana-Champaign에서 경제학 석사 및 경제학 박사학위(Financial Econometrics)를 취득하였다. 주요 연구관심분야는 통화와 금융, 금융경제, 금융리스크관리, 금융시계열분석, 계량경제, 경영통계, 비즈니스 애널리틱스 등이다. Review of Economic Studies, Journal of Business and Statistics, Indian Journal of Statistics 등의 국제학술지와 금융연구, 재무연구, 경제분석, 리스크관리연구 등의 국내학술지에 다수의 논문을 게재하였다.

역자

오세환

경북대학교 경영학부 부교수로 재직하고 있으며 빅데이터시각화, 경영데이터분석, 데이터베이스관리 등을 강의하고 있다. 서울대학교 경제학부를 졸업했으며 미국 Carnegie Mellon University에서 e-비즈니스 석사(MSIT), 서울대학교에서 경영학 박사학위(Management Information System)를 취득하였다. 경북대 교수로 부임 전 한국무역협회 국제무역연구원에서 수석연구원으로 근무했으며, 주요 연구관심분야는 전자상거래, 온라인 구전, 국제무역에서의 ICT 활용 등이다. International Journal of Mobile Communications, Internet Research 등의 국제학술지와 정보시스템연구, 인터넷전자상거래연구, 무역학회지 등의 국내학술지에 다수의 논문을 게재하였다.

역자

변종복

성균관대학교 경영학과 부교수로 재직하고 있으며 경영정보학, 비즈니스 데이터분석, 전자상거래 등을 강의하고 있다. 서강대학교 경영학과를 졸업하고, 서강대학교 대학원 경영정보학 석사, 미국 Claremont Graduate University에서 경영정보학(Management Information System) 박사학위를 취득하였다. KT에서 선임연구원으로 근무했으며, 미국 Point Loma Nazarene 대학에서 교수로 근무하였다. 주요 연구관심분야는 데이터분석, 데이터 품질관리, 전자상거래 및 정보통신분야 등이다. European Journal of Information System, Communications of AIS, IEEE Network 등 국제학술지와 경영교육연구, 전자상거래 연구 등에 다수의 논문을 게재하였다.

Chapter 1 비즈니스 애널리틱스 소개

1.1 비즈니스 애널리틱스 개요

1.2 데이터 유형

1.3 변수 및 측정척도

1.4 데이터 소스 및 파일 형식

1.5 데이터 분석

 

Chapter 2 데이터 관리 및 랭글링

2.1 데이터 관리

2.2 데이터 점검

2.3 데이터 준비

2.4 수치형 데이터 변환

2.5 범주형 데이터 변환

2.6 데이터 분석

 

Chapter 3 데이터 시각화 및 요약척도

3.1 범주형 및 수치형 변수 시각화 방법

3.2 두 변수 간 관계의 시각화 방법

3.3 기타 데이터 시각화 방법

3.4 요약척도

3.5 이상치 탐지

3.6 데이터 분석


Chapter 4 확률 및 확률분포

4.1 확률개념 및 확률법칙

4.2 전확률법칙 및 베이즈 정리

4.3 확률변수 및 이산확률분포

4.4 이항분포와 포아송 분포

4.5 정규분포

4.6 데이터 분석


Chapter 5 통계적 초론

5.1 표본분포

5.2 추정

5.3 가설검정

5.4 데이터 분석


Chapter 6 회귀분석

6.1 선형회귀모형

6.2 모형 선택

6.3 유의성 검정

6.4 모형의 가정과 일반적인 위반

6.5 데이터 분석

 

Chapter 7 고급회귀분석

7.1 상호작용변수가 있는 회귀모형

7.2 비선형관계를 위한 회귀모형

7.3 선형확률모형과 로지스틱 회귀모형

7.4 교차검증방법

7.5 데이터 분석

부록 7.1: k-겹 교차검증방법을 위한 R의 Caret 패키지

 

Chapter 8 데이터 마이닝 소개

8.1 데이터 마이닝 개요

8.2 유사도 척도

8.3 성능 평가

8.4 주성분 분석

8.5 데이터 분석

 

Chapter 9 지도학습 데이터 마이닝: K-최근접 이웃과 나이브 베이즈

9.1 지도학습 데이터 마이닝 소개

9.2 k-최근접 이웃 방법

9.3 나이브 베이즈 방법

9.4 데이터 분석

 

Chapter 10 지도학습 데이터 마이닝: 의사결정나무

10.1 분류회귀나무(CART) 소개

10.2 분류나무

10.3 회귀나무

10.4 앙상블 나무모형

10.5 데이터 분석

 

Chapter 11 비지도학습 데이터 마이닝

11.1 계층적 군집분석

11.2 k-평균 군집분석

11.3 연관규칙 분석

11.4 데이터 분석

 

Chapter 12 시계열 데이터를 이용한 예측

12.1 시계열의 예측과정

12.2 단순평활기법

12.3 추세 및 계절성을 위한 선형회귀모형

12.4 추세 및 계절성을 위한 비선형 회귀분석 모형

12.5 데이터 분할 및 모형 선택

12.6 데이터 분석

 

Chapter 13 처방분석 소개

13.1 처방분석 개요

13.2 몬테카를로 시뮬레이션

13.3 선형계획법을 이용한 최적화

13.4 정수계획법을 이용한 최적한

13.5 데이터 분석

 

부록

부록 A - 빅데이터셋: 변수 설명과 데이터 사전

부록 B – Excel 시작하기

부록 C – R 시작하기

부록 D – 통계표

부록 E – 주요 연습문제 해답

 

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