[오프라인] R과 통계학을 활용한 비즈니스 데이터 분석과 시각화
Introduction
분석에 꼭 필요한 통계학!
현업에서 쓸 수 있는 데이터 분석 실전 강의!
데이터 분석의 목적은 결국은 인사이트 도출을 통한 의사결정입니다. 합리적 의사결정을 위해서는 수집한 데이터가 무엇을 이야기 하는지 이해하고 과학적인 시각으로 데이터를 바라 볼 수 있어야 합니다. 이를 위해 통계적 분석(Statistical Analysis) 능력이 필요합니다.
본 교육과정은 통계 이론과 데이터 시각화 방법을 이용하여 데이터를 과학적으로 이해하고 다른 사람들에게 이해시킬 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 통계학은 Decision Making Science라고도 불립니다. 통계학에 대한 이해는 데이터에 대한 이해뿐만 아니라 체계적인 분석을 기반으로 한 과학적 의사결정을 도와줍니다. 따라서 데이터 기반의 분석을 위해서는 통계학에 대한 이해가 필수적입니다. 통계학에 대한 이해 없이 무턱대고 데이터 분석 툴을 공부한다면 어렵게 느껴질 수 밖에 없습니다.
본 과정은 다양한 데이터 시각화 방법의 습득을 통해 데이터를 접했을 때 짧은 시간에 인사이트를 얻을 수 있는 방법도 다룹니다.
데이터 분석 툴로는 현재 가장 널리 사용되고 있는 R을 활용합니다. 관심 있는 분들은 누구라도 참여 가능하도록 입문 수준으로 강의를 구성하였습니다. 주로 금융 및 비지니스 데이터 분석 중심으로 수업을 진행하기 때문에 관련 직무의 데이터 분석이 필요하신 분들께 권해드립니다.
Lesson
강의 상세내용
본 교육과정은 데이터 분석에 필수적인 통계적 분석(Statistical Analysis) 방법론의 기초 개념에서 최대한 핵심만 뽑아 간결하게 수강생들에게 전달합니다. 그리고 실무에 효과적으로 적용할 수 있는 데이터 시각화 방법을 전달합니다.
실습 툴로는 R을 사용하며 데이터와 토픽 별로 적합한 분석 방법을 결정하고, 데이터를 전처리 하고 분석 및 시각화(Data Visualization)하기까지의 일련의 과정을 반복하여 실무에 적용할 수 있도록 합니다.
데이터 분석은 종합적인 사고과정이기 때문에 R 기본함수만 이해하는 수준이라면 실무에 적용하기 어렵고 데이터 속에 숨어있는 가치 있는 기회와 해석이 불가능합니다. 그렇기 때문에 이 교육과정은 각 함수값의 결과의 의미들을 통계와 시각적 해석을 통해 이해하는 데 주안점을 두었습니다. 또한 데이터 분석을 위해 꼭 필요한 R의 알짜배기 주요 기능에 익숙해 질 수 있습니다.
교육과정 초반에서는 데이터 처리를 위한 R의 기본 문법에 대해 기초부터 차근차근 배웁니다. 그리고 데이터 분석을 위한 주요 통계학(Data Science)에 대해 배웁니다. 또한 실무에서 흔히 하는 데이터 분석 및 시각화를 실행 하고 오류를 찾는 법도 배웁니다.
중후반에서는 데이터 모델링에 필요한 데이터 전처리 방법에 대해 이해하고 관련된 실습을 합니다. 의사 결정에 필요한 데이터 분석 기획과 체계적 수집 방법에 대해서도 학습합니다. 다양한 예제를 통한 실습으로 R의 주요 기능에 익숙해짐은 물론, 실무에서 사용하는 유용한 R 분석 방법도 얻어가실 수 있습니다.
마무리 단계에서는 배운 내용들을 실무에 응용할 수 있도록 실제 기업 매출 데이터를 이용하여 아래의 내용을 분석합니다. 또한 수강생 본인의 사내직무 중 사용하는 실데이터로 R 분석을 실시합니다.
Point
이 강의가 특별한 이유
-
데이터 분석에 꼭 필요한 통계학 이론을 탄탄하게 쌓아드립니다!
-
의사결정에 중요한 인사이트를 줄 수 있는 데이터 분석 방법론을 알려드립니다!
-
데이터 분석에 탁월한 R 를 활용하여 실무에 분석과 시각화를 적용할 수 있게 합니다!
Example
예제 실습
” 본 강의에서는 실습 도구를 설치하는 시간을 별도로 갖지 않습니다.
원활한 강의 진행을 위해 파이썬을
개인 노트북에 미리 설치해 오시기 바랍니다. ”
#데이터베이스, #데이터분석, #데이터시각화, #통계적해석, #R
For YOU
이런 분들께 강의를 추천드립니다!
데이터 분석 실무자
통계학 베이스가 부족하다고 느끼는 데이터 분석 실무자
경영자 및 기획자
데이터 기반의 의사결정을 내려야 하는 경영자 및 기획자
시각화 기획자 및 마케터
R을 활용한 데이터 분석과 시각화를 하고 싶은 기획자 및 마케터
Professor
권병국 강의교수님
- 연세대학교 경제학, 행정학
- EMORY UNIVERSITY, 의료정책, 경제학 (석사)
- UNIVERSITY OF VIRGINIA, 통계학 (석사)
연세대학교에서 경제학과 행정학을 전공 후, 미국 EMORY UNIVERSITY에서 의료 정책과 경제학 석사 과정을 마치고, UNIVERSITY OF VIRGINIA HEALTH SYSTEM에서 의료 시스템 데이터 분석가로 일하며 동대학원에서 통계학 석사를 취득하셨습니다.
그 후 보스톤으로 옮겨 다년간 미 정부과 의료 기관을 대상으로 경영 컨설팅을 수행해 왔습니다. 개발 도상국 대상 국제 프로젝트에 데이터 컨설턴트로서 컨설팅 업무를 수행하며, 빅데이터 분석의 실무 전문가입니다.
현재도 아프리카 관련 NGO의 프로젝트 컨설팅을 하며 정부 프로젝트들을 수행하고 있습니다. 현재 해외 데이터 분석 회사에서 수석 엔지니어로 주요 금융기관과 온라인 마케칭 회사들을 대상으로 데이터 및 전략 컨설팅을 진행하고 있으며 동시에 Management of Technology 분야 박사 과정으로 데이터 산업 생태계 조성과 AI가 산업에 미치는 영향을 연구 중에 있습니다.
Curriculum
커리큘럼
제1장 | 데이터 처리에 필요한 R 기본 문법과 활용법
데이터 처리를 위한 R의 기본 문법에 대해 기초부터 차근차근 배웁니다. 배운 내용은 다양한 예제를 통해 실습해 봅니다.
- R 기본 패키지 설치 및 사용법
- 공공 데이터 DB에서 원하는 데이터 추출하기
- 데이터 분석 시 이상값(Outlier) 판별하고 제거하기
- 다양한 유형의 데이터 전처리와 통합에 필요한 각종 데이터 처리 함수 익히기
- 데이터에 핸들링 package(dplyr, reshape 등) 스킬 익히기
제2장 | 데이터 시각화 기초 기법
데이터 시각화를 위한 기초 기법들을 이해하고 이를 적용한 실습을 통해 이해도를 높입니다.
- 기본 그래프로 경제 데이터 시각화하고 이해하기
- 데이터의 패턴을 보여주는 추세선 그리기와 해석시 주의할 점
- Scatter Plot 주요 경제 변수간 상관 관계를 산점도로 판별해보기
- Bar-Chart 각 그룹간 수량들의 크기를 시각적으로 비교하기
- Histogram와 Density plot 집단간 주요 경제 지표들의 차이 분포도로 비교하기
- Box-Plot 데이터로부터 얻어낸 5가지 기초 통계량을 시각화 하여 전달하기
- 3D Scatter Plot 데이터를 다양한 시각적 관점에서 살펴보기
# 실습 데이터 : Stock Data, House Price Data, World Bank Data, 당뇨/심장병 데이터
제3장 | 데이터 시각화 필수 기법
데이터 시각화를 위한 필수 내용을 공부합니다. 실제 비즈니스 현장에서 사용하는 데이터를 활용한 실습을 해 봅니다.
- 그래픽 패키지 gplot2/Shiny를 이용 기본 그래프에 색상, 모양, 크기 등에 미적 특성을 매핑해나가며 정보 전달 효과 향상 시키기
- 사람들의 경제 활동/사업의 개업 폐업 현황을 지도를 활용하여 mapping 시키기
- 주성분 분석(PCA)와 군집 분석을 이용한 한 증권사별 투자 패턴 분석과 시각화
# 실습 데이터 : Stock Data, 교육 데이터, World Bank Data, 당뇨/심장병 데이터
제4장 | 데이터 분석 입문자를 위한 필수 통계 (1)
데이터 분석 입문자들이 꼭 알아야 할 필수 통계 용어를 소개하고 이를 활용한 R 실습을 진행합니다.
- 기술 통계량 구하기 : 데이터를 가장 잘 표현한 기술통계량을 R을 이용하여 구하기 평균값을 잘못쓰는 경우를 판별하고 데이터의 특성을 가장 잘 보여주는 대체 기술 통계량 구하기
- 상관 분석: 상관 관계와 인과관계의 차이점 이해, 데이터 특성에 맞는 상관계수 구하고 오류 없이 해석하기
- 확률 분포 이해하고 분석에 적용하기 : 판매량이 특정한 분포를 그린다면 수익을 극대화 하기 위해 회사는 특정 사이즈의 신발을 얼마나 생산해 내야 하는가?
- P-Value의 이해 : 과학적/통계적인 의사 결정 방법 이해하고 현실의 문제에 적용하기
- T-검정 : 동일한 트레이닝 제공 후 직장 내 두 부서의 업무 향상도 평균값 비교하기
# 실습 데이터 : Stock Data, House Price Data, World Bank Data, 당뇨/심장병 데이터
제5장 | 데이터 분석 입문자를 위한 필수 통계 (2)
데이터 분석 입문자들이 꼭 알아야 할 필수 통계 용어를 소개하고 이를 활용한 R 실습을 진행합니다.
- 가설 검정 : 오류 없이 나의 생각을 검증하기 위한 실험 설계 방법
- 신뢰구간 추정 : 샘플 데이터는 완벽하지 않다. 그 대책은?
- 카이제곱 검정 : 독립적으로 보이는 두 사건이 연관이 있는지를 밝힐 수 있는가?
- 광고가 매출에 영향을 미쳤는가?
- 분산분석 : 직장내 세 부서 이상의 업무 만족도는 차이 한번에 비교 하는 방법?
- 세 개 이상의 각 투자 그룹의 투자 결과 비교
- 선형 모델의 이해
- 금융/집 가격 예측 모델 만들어 보기 및 그 해석
# 실습 데이터 : Stock Data, House Price Data, 당뇨/심장병 데이터, 업무 만족도 데이터
제6장 | 비정량 데이터 분석 방법 및 실습
Text Mining을 활용하여 비정량 데이터를 분석하고 실무에 적용하는 다양한 방법들을 실습해 봅니다.
- 텍스트 데이터 분석 방법론 이해하기
- 실제 금융/증권 관련 기사 수집하고 분석하기
- 기사내용 주요 키워드들간 연관성 분석하고 시각화 하기
제7장 | 실제 데이터를 이용한 데이터 분석 실습
배운 내용들을 실무에 응용할 수 있도록 실제 기업 매출 데이터를 이용하여 아래의 내용을 분석해 봅니다. 그리고 각자 회사 내에서 직무 중 사용하는 데이터 가져와 분석 실시해 봅니다.
- 지난달과 이번달의 수익률 차이 시각화 시켜 비교 해보기
- 어떤 속성의 고객들이 지금 떠나고 있는가?
- 특정한 광고/마케팅에 대한 소비자의 긍정/부정 반응 비교
- 수강생 실무 데이터 실습
- Q&A
강의안내
결제 안내
- 대학(원)생 / 단체 / 기수강생 할인 가능합니다. (* 타쿠폰과 중복할인은 불가)
- 카드 결제시 최대 6개월 무이자 할부 가능합니다.
- 세금계산서 발급 가능합니다. 담당자(bill@fininsight.co.kr)에게 연락주시면 더 자세히 안내해 드리겠습니다.
인터넷 결제환경 안내
- Windows 7, 크롬 브라우저에 최적화 되어있습니다. 인터넷 익스플로러는 버전 9 이상을 권장합니다.
- iOS에서는 현재 결제가 불가합니다. 타 방식 이용을 권해 드립니다.
- 맥북에서는 Safari(사파리)에서 결제가 가능합니다.
강의 유의사항
- 본 강의에는 교재비가 포함되어 있습니다.
- 강의의 최소 인원(5명)이 미달될 경우 일정이 연기될 수 있습니다.
- 일정 연기 시, 수강생 분들께 개강 3일전 개별 연락을 드립니다.
인사이트 캠퍼스 지기 모집
혜택
- 본 강의 무료 수강
- 본 강의 외의 수강하고 싶은 강의는 50% 할인 혜택
- 인사이트 캠퍼스지기 활동 인증서 발급
- 금융권 진출 희망 시 진로 상담 및 네트워킹 제공 (우수 활동지기는 추천서 제공) – 핀인사이트 취업 지원 시 우대
모집 대상
- 해당 강의 관련 학과 전일제 대학(원)생 또는 관심이 많은 타과 전일제 대학(원)생
- 인원: 강의 당 1명
우대사항
- 인사이트 캠퍼스 기 수강자
- 해당 강의 관련 프로젝트 경험자
- 해당 강의 관련 컴퓨터 언어 활용 가능자
활동 내용
- 수강생들이 효과적으로 강의를 수강할 수 있도록 돕는 역할
- 운영을 위한 세부사항을 기획하며, 다음 기수 수강생 모집 준비를 지원하는 역할
- 해당 강의 종료 후 수강생 인터뷰 작성 (A4 1장 분량) – 차기 강의 개발 전략에 참여
신청 방법
- 아래 신청 버튼을 통해 캠퍼스지기를 신청해주시면, 신청하신 모든 분들께 해당 강의 개강 1주 전까지 개별 연락 드립니다.
- https://goo.gl/forms/5KsDKKkUywVKPbZB2
