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논리적 기획서를 위한 데이터 마스터 입문(엑셀 활용)

교육상세 옵션정보
교육일정
 
교육시간 3일, 20시간 / [수,목] 09:30~17:30 [금] 09:30~16:30
교육장소 한국생산성본부 5층 503호
고용보험 고용보험 비환급 ?
교육비
정상가 650,000 원 1사2인 이상시 1인당 620,000 원 KPC 유료법인회원 590,000 원
교육문의 공공정책센터 (02)724-1842 / Fax (02)724-1869, 10.5~10.7(서울) 오프라인 강의
 

교육시간

[수,목] 09:30~17:30 [금] 09:30~16:30




교육목적/특징

※ 한국생산성본부는 수강생의 안전을 최우선으로 생각하며 신종코로나 바이러스에 철저히 대응하고 있습니다. (체온 체크, 좌석 이격, 마스크 및 손 소독제 구비 등)

 

 

<교육목표>

기획서 작성에 필요한 상황 별 데이터 분석 방법을 이해할 수 있습니다.
성과 분석, 데이터 시각화 등 데이터 요약, 정리 방법을 이해할 수 있습니다.
텍스트 마이닝의 개념 및 데이터 전처리, 활용 방법을 이해할 수 있습니다.
A/B안 중 선택의 문제, 평가 문제, 최적화 문제의 데이터 처리 및 활용 방법을 이해할 수 있습니다.
실제적 사례 실습을 통한 MS excel, Power BI 활용법을 이해할 수 있습니다.

※ 단순 엑셀 활용 스킬을 익히는 과정이 아닙니다.

엑셀을 활용하여 통계적 의미를 가진 데이터 ‘분석진행함으로써 데이터에서 의미를 찾아내고,

기획과 문제해결에 도움을 드릴 수 있습니다.

<온앤오프 과정 관련 참고>

온앤오프 과정은 서울 운영 회차에만 온라인 수강이 가능합니다.
각 교육 형태별(온라인/오프라인)의 정원이 미달되는 경우 해당 교육 형태는 폐강될 수 있습니다.
(선호하시는 교육 형태는 개별 연락 드리고, 조사 예정입니다)




교육대상

기획서 작성을 해야 하는 전 분야 담당 관리자 및 실무자
실적 분석 담당 관리자 및 실무자
합리적 의사 결정 방법론이 필요한 전 분야 담당 관리자 및 실무자

현업에서 기본적으로 MS Excel을 활용하고 있는 분께 수강을 권합니다.




교육내용

일차

시간

모듈

세부내용

강의 형태

1일차

3H

성과분석 I

성과 요약 지표로서 통계 지표 이해

- 집중화 경향, 산포, 상대적 위치 개념 및

산출 방법

데이터 세분화에 따른 원인 파악 방법
 강의
 토의
 실습

3H

성과분석 II

성장률 지표

- 성장률 계산법, CAGR 계산법

시계열적 특성 파악법: 추세, 계절지수,

이벤트 지수 파악법

  상관 관계 분석에 의한 민감도 분석
 강의
 진단
 실습
 사례

1H

텍스트 마이닝

활용 니즈 파악방법

텍스트 마이닝의 개념 및 방법론
텍스트 데이터 수집 및 정규표현식 활용

데이터 정리 방법

Word Cloud 활용 시각화 방법
 강의
 토의
 사례
 실습

2일차

3H

데이터 시각화

방법

기본적 상황별 데이터 시각화

(MS Power BI)

데이터 Scale이 다른 경우 시각화
투입 대비 효과 시각화
Map Chart를 활용한 지역별 상황시각화
 강의
 진단
 실습
 사례

3H

선택 문제

해결 방법

A로 할지 B로 할지 결정의 문제 의사 결정

접근법

3개 이상의 대안 중 차이 존재 여부 판단 방법
예상 비율 발생 여부 판단 방법
 강의
 토의
 실습
 진단

1H

평가 문제

해결 방법 I

2~3개 고려 사항에 의한 평가 방법

- Scale 및분포가 다른 지표 표준화

및 종합 점수화 방법

 강의
 실습

3일차

3H

평가 문제

해결 방법 II

2X2 Matrix 개념 및 시각화
1개의 고려 사항에 의한 평가 방법

- ABC 분석 방법

 강의
 실습

3H

최적화 문제

해결 방법

최적화 문제의 개념 및 접근방법
최적화 툴에 의한 최대화 문제, 최소화 문제,
이상적 값을 찾는 문제 해결법
시각적 방법에 의한 최적 문제 접근법
 강의
 진단
 실습
 사례

수강후기

연관 자격

자격증명 자격증관련링크

논리적 기획서를 위한 데이터 마스터 입문(엑셀 활용)

2022-10-05~2022-10-07

 
한국생산성본부

슬기로운 직장생활을 위한 한국생산성본부 교육과정 상세 안내

과정명 : 논리적 기획서를 위한 데이터 마스터 입문(엑셀 활용)

교육일정 2022-10-05 ~ 2022-10-07 교육시간 09:30 : 16:30 교육장소 한국생산성본부 5층 503호
교육비 지원 고용보험 비환급 담당자 공공정책센터 (02)724-1842 / Fax (02)724-1869, 10.5~10.7(서울) 오프라인 강의

교육비

정상가 1사2인 이상시 1인당 KPC회원(일반,특별)
650,000원 620,000원 590,000원

※ 2일이하 과정은 산업인력공단 실시신고 등록마감으로 인해 훈련 개시 1일전(근무일기준) 18:00까지 신청할 수 있습니다.

상세안내

교육시간

[수,목] 09:30~17:30 [금] 09:30~16:30

교육목적/특징

※ 한국생산성본부는 수강생의 안전을 최우선으로 생각하며 신종코로나 바이러스에 철저히 대응하고 있습니다. (체온 체크, 좌석 이격, 마스크 및 손 소독제 구비 등)

 

 

<교육목표>

기획서 작성에 필요한 상황 별 데이터 분석 방법을 이해할 수 있습니다.
성과 분석, 데이터 시각화 등 데이터 요약, 정리 방법을 이해할 수 있습니다.
텍스트 마이닝의 개념 및 데이터 전처리, 활용 방법을 이해할 수 있습니다.
A/B안 중 선택의 문제, 평가 문제, 최적화 문제의 데이터 처리 및 활용 방법을 이해할 수 있습니다.
실제적 사례 실습을 통한 MS excel, Power BI 활용법을 이해할 수 있습니다.

※ 단순 엑셀 활용 스킬을 익히는 과정이 아닙니다.

엑셀을 활용하여 통계적 의미를 가진 데이터 ‘분석진행함으로써 데이터에서 의미를 찾아내고,

기획과 문제해결에 도움을 드릴 수 있습니다.

<온앤오프 과정 관련 참고>

온앤오프 과정은 서울 운영 회차에만 온라인 수강이 가능합니다.
각 교육 형태별(온라인/오프라인)의 정원이 미달되는 경우 해당 교육 형태는 폐강될 수 있습니다.
(선호하시는 교육 형태는 개별 연락 드리고, 조사 예정입니다)

교육대상

기획서 작성을 해야 하는 전 분야 담당 관리자 및 실무자
실적 분석 담당 관리자 및 실무자
합리적 의사 결정 방법론이 필요한 전 분야 담당 관리자 및 실무자

현업에서 기본적으로 MS Excel을 활용하고 있는 분께 수강을 권합니다.

교육내용

일차

시간

모듈

세부내용

강의 형태

1일차

3H

성과분석 I

성과 요약 지표로서 통계 지표 이해

- 집중화 경향, 산포, 상대적 위치 개념 및

산출 방법

데이터 세분화에 따른 원인 파악 방법
 강의
 토의
 실습

3H

성과분석 II

성장률 지표

- 성장률 계산법, CAGR 계산법

시계열적 특성 파악법: 추세, 계절지수,

이벤트 지수 파악법

  상관 관계 분석에 의한 민감도 분석
 강의
 진단
 실습
 사례

1H

텍스트 마이닝

활용 니즈 파악방법

텍스트 마이닝의 개념 및 방법론
텍스트 데이터 수집 및 정규표현식 활용

데이터 정리 방법

Word Cloud 활용 시각화 방법
 강의
 토의
 사례
 실습

2일차

3H

데이터 시각화

방법

기본적 상황별 데이터 시각화

(MS Power BI)

데이터 Scale이 다른 경우 시각화
투입 대비 효과 시각화
Map Chart를 활용한 지역별 상황시각화
 강의
 진단
 실습
 사례

3H

선택 문제

해결 방법

A로 할지 B로 할지 결정의 문제 의사 결정

접근법

3개 이상의 대안 중 차이 존재 여부 판단 방법
예상 비율 발생 여부 판단 방법
 강의
 토의
 실습
 진단

1H

평가 문제

해결 방법 I

2~3개 고려 사항에 의한 평가 방법

- Scale 및분포가 다른 지표 표준화

및 종합 점수화 방법

 강의
 실습

3일차

3H

평가 문제

해결 방법 II

2X2 Matrix 개념 및 시각화
1개의 고려 사항에 의한 평가 방법

- ABC 분석 방법

 강의
 실습

3H

최적화 문제

해결 방법

최적화 문제의 개념 및 접근방법
최적화 툴에 의한 최대화 문제, 최소화 문제,
이상적 값을 찾는 문제 해결법
시각적 방법에 의한 최적 문제 접근법
 강의
 진단
 실습
 사례

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