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교과목 소개

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다변량 자료분석(Multivariate Data Analysis)

통계 분포이론에 바탕을 둔 이론 중심의 학습을 피하고 실제 자료에 대한 분석과정 및 해석능력을 배양하는 것을 목적으로 한다. 다변량 분산분석, 주성분분석, 인자분석, 대응분석, 판별분석, 군집분석, 다차원 척도법등의 내용을 공부하며, SAS 및 SPSS등의 통계패키지를 사용하여 실제자료를 실습을 통하여 분석하고 해석할 수 있는 능력을 기른다.

 

통계적추론(Statistical Inference)

수리통계학 개론의 연속적인 강좌로서 통계학의 일반적인 개념으로부터 보다 더 깊이 있는 영역인 모수의 추정 및 가설검정에 대하여 이론적으로 학습한다. 그리고 분산분석, 회귀분석, 비모수적방법 등의 통계적 분석 방법에 대해서도 살펴본다. 더불어 충분한 연습시간을 통해서 수리적 계산능력을 향상시킨다.

 

조사방법론(Survey Methodology)

자연과학뿐만 아니라 사회과학적 접근을 필요로 하는 모든 학문 분야에서, 통계조사의 필요성과 중요성을 이해시키고 통계조사의 계획에서부터 설문지 작성법, 표본조사 및 결과분석에 이르기까지 단계별로 학습한다. 특히 자료수집의 중요성, 통계조사 제 단계의 상호연관성, 통계적 방법론의 유용성을 학습하며, 자료분석을 위해서 통계패키지 SPSS/Win 사용법을 익히게 한다.

 

품질경영(Statistical Quality Control)

기업 경영활동의 기본이 되는 품질경영 패러다임을 체계적으로 배우는데 목적이 있다. 통계적 품질관리에서부터 전사적 품질경영(TQM), 그리고 Six- Sigma 품질혁신까지를 이론적 배경뿐만이 아니라 실질적인 적용사례를 중심으로 배움으로써 기업의 경쟁우위를 확보할 수 있도록 한다.

 

SPSS자료분석(Spss Data Analysis)

통계자료 분석을 위한 통계패키지 중의 하나인 SPSS의 기능과 사용 방법에 대하여 학습하고, 충분한 실습을 통해서 SPSS를 자유롭게 사용할 수 있도록 한다. SPSS를 이용해서 실제 통계자료를 입력하고 결과를 얻어서 분석할 수 있는 능력을 갖을 수 있도록 한다.

 

사회과학통계(Statistics For Social Science)

통계분석법을 비롯한 계량적인 방법을 중심으로 사회과락 연구에 필요한 방법론을 공부한다. 통계 데이터 분석 이외에도 사회과학의 여러 패러다임, 연구 설계, 측정, 실험과 조사 등을 알아보고 질적 연구방법에 대해서도 공부한다.

 

경영·경제통계(Statistics for Management and Economics)

경영, 경제 분야에서 생산되는 데이터를 이해하고 분석하기 위한 통계학 이론과 방법을 공부한다. 특히 이 과목에서는 기본적인 통계학 이론이나 경영, 경제학 이론을 바탕으로 통계청, 한국은행, OECD 등에서 제공하는 현실 데이터를 통해 비즈니스와 경제의 다양한 주제에 대해 학습한다.

 

회귀분석(Regression Analysis)

설명변수와 반응변수간의 관계를 규명하고자 하는 회귀분석의 이론적인 기본개념을 상세히 소개하여 실제 통계자료에 대하여 회귀분석 방법이 어떻게 이용되는지를 알 수 있도록 한다. 기본적인 회귀분석의 개념으로부터 회귀계수의 추정 및 검정, 모형의 적합도, 변수선택 방법 등에 대하여 자세히 소개하고, 통계패키지(SAS 또는 SPSS)를 이용하여 실제 통계자료에 대하여 회귀분석을 수행한 결과를 분석하는 실습을 병행한다.

 

데이터마이닝(Introduction to Data Mining)

대량의 데이터로부터 이들 데이터 내에 존재하는 관계, 패턴, 규칙 등을 탐색하고 찾아내는 방법에 대하여 학습한다. 데이터마이닝의 필요성과 발전단계, 데이터마이닝의 단계와 기법 등에 대하여 기초내용을 중심으로 소개한다. 그리고 데이터마이닝의 틀인 SPSS의 Clementine을 이용할 수 있도록 Clementine의 기본적인 사용방법에 대하여 설명하고 충분히 실습한다.


금융통계학(Financial Statistics)

국가와 사회를 유지하는데 중요한 역할을 하는 금융시장에 대하여 살펴본다. 따라서, 금융시장에서 사용되는 용어의 설명이나, 상황의 설명을 포함한 전반적인 금융시장의 이해를 위한 내용을 살펴본다. 또한, 금융분야에서 통계학의 역할 및 적용에 대하여 학습한다.

 

R통계분석(Statistical Analysis with R Package)

R 패키지를 활용하여 다양한 통계적분석(선형, 비선형 모형과 고전적인 통계적 검정, 시계열분석과 분류 및 집락분석 등의 다변량 통계분석)과 통계 그래픽의 기법 및

통계 모의실험 등의 기법을 다룬다.

 

금융신용평점(Financial Information Analysis)

전반적인 금융분야에 대하여 살펴 본 금융정보분석의 연속적인 강좌로서 신용평점에 대하여 살펴본다. 신용평점이란 금융, 신용카드, 보험업 등에서 가입자들의 축적된 특성자료를 바탕으로 가입자들의 신용도를 파악하여 이들을 우량 또는 불량 집단으로 분류하는 일련의 절차를 말하는데, 이러한 신용평점은 통계적 모형에 의해서 다루어지고 있다. 따라서, 신용평점을 위한 통계적 모형으로 판별분석, 로지스틱 회귀모형, 의사결정나무 모형, 신경망 모형 등을 소개하고, 이러한 신용평점 모형과 실제 자료를 이용하여 신용평점 모형을 구축하는 과정을 학습한다.

 

여론조사(Public Opinion Poll)

여론조사는 정치, 사회, 경제, 문화 등 여러 분야의 중요한 문제에 대해 사람들의 의견을 알아보고 의사결정을 하기 위해 널리 이용되고 있다. 이 과목에서는 여론조사의 개념과 역사, 조사방법, 조사결과의 해석 등에 대해 공부하고, 선거여론조사, 마케팅조사, 사회여론조사, 방송 시청률조사에 대해서도 공부한다.

 

빅데이터와 경영전략(Big data and business strategy)

최근 빅데이터는 전세계적으로 폭발적인 인기와 함께 기업과 정부뿐만 아니라 모든 분야에서 핵심 키워드로 떠오르고 있다. 페이스북, 트윗터 등 소셜네트워크 서비스에 실시간으로 접속하는 고객들의 기록(또는 흔적)들을 바탕으로 양질의 정보를 추출하는 방법을 소개한다. 그리고 빅데이터가 단순한 대용량 자료의 처리를 넘어 소셜 미디어 시스템과 결합했을 때 어떤 파괴력을 보일 수 있을지 여러 가지 실증적인 예를 통해 소개하고자 한다. 따라서 본 교과목에서는 기업에서 빅데이터를 적용하여 성공적인 결과를 얻은 사례를 소개하고, 특히 기업 경영에 빅데이터의 활용 방법을 소개하고 마케팅 및 경영전략을 세우는데 초점을 맞춘다.

 

사회통계의 이해(Underastanding Social Statistics)

통계는 여러 가지 사회 현상을 객관적이고 정확하게 이해하는 데 가장 유용한 도구이다. 이 과목의 목표는 통계청, 한국은행, UN 등에서 제공하는 통계자료를 이용하여 지역사회와 한국, 나아가 세계의 인구, 고용 및 임금, 환경, 복지 등에 대해 공부함으로써 사회 현상에 대한 이해력과 통계자료 활용 능력을 높이는 것이다.

 

경제학개론(Introduction to Economics)

사회과학 및 상경계열의 기초가 되는 경제학에 대해 전 영역에 걸쳐 기본적인 내용을 소개하고, 실제의 사회현상과 관련 속에 경제이론을 이해하고 적용하는 능력을 키운다


마케팅리서치(Marketing Research)

기업조직의 마케팅 의사결정에 필요한 데이터를 과학적/합리적으로 수집하기 위한 조사방법을 연구한다. 마케팅 조사문제의 설정, 표본설계, 조사 및 분석, 마케팅 조사보고서 작성 등과 관련된 내용을 다룬다.

 

금융신용평점(Financial Information Analysis)

전반적인 금융분야에 대하여 살펴 본 금융정보분석의 연속적인 강좌로서 신용평점에 대하여 살펴본다. 신용평점이란 금융, 신용카드, 보험업 등에서 가입자들의 축적된 특성자료를 바탕으로 가입자들의 신용도를 파악하여 이들을 우량 또는 불량 집단으로 분류하는 일련의 절차를 말하는데, 이러한 신용평점은 통계적 모형에 의해서 다루어지고 있다. 따라서, 신용평점을 위한 통계적 모형으로 판별분석, 로지스틱 회귀모형, 의사결정나무 모형, 신경망 모형 등을 소개하고, 이러한 신용평점 모형과 실제 자료를 이용하여 신용평점 모형을 구축하는 과정을 학습한다.

 

 

빅데이터와 경영전략(Big Data Business Strategy)

빅데이터(Big data)는 디지털 환겨엥서 생성되는 데이터로 그 규모가 방대하고, 생성 주기도 짧고, 형태도 수치 데이터뿐 아니라 문자와 영상 데이터를 포함하는 대규모 데이터를 말한다. 빅데이터 환경은 과거에 비해 데이터의 양이 폭증했다는 점과 함께 데이터의 종류도 다양해져 사람들의 행동은 물론 위치정보와 SNS를 통해 생각과 의견까지 분석하고 예측할 수 있다. 본 강좌에서는 스마트폰과 SNS, 트위터 및 페이스북 등 헤아릴 수 없을 만큼 쏟아지는 다양한 형태의 데이터를 바탕으로 마케팅 전략과 함께 기업의 이익을 극대화 할 수 있는 방법론과 사례를 중심으로 강의한다.

 

 

여론조사(Public Opinion Poll)

정보통계학 전공자로서 정보화 시대에서의 의사결정 수단으로써 다양한 자료를 과학적으로 분석하는 기본적인 처리능력을 갖추고 이에 따른 응용 능력숙달에 목표를 둔다. 본 강좌에서는 논문이나 기사등에서의 통계응용사례를 소개하고 같이 분석해 봄으로써 데이터 분석능력을 향상시킨다.

 

범주형데이터 분석(Categorical Data Analysis)

사회과학을 비롯한 여러 분야에서 널리 이용되는 범주형데이터분석에 필요한 이론과 방법을 학습한다. 주요 내용으로는 분할표에 대한 카이제곱검정, 일반화 선형모형, 로지스틱 회귀, 대수선형모형, 대응분석 등이 있다.

 

 

고객관계관리(Customer Relationship Management)

 기업의 성공비결은 고객들의 요구에 부합되는 제품과 서비스를 지속적으로 제공하고, 그들이 얼마나 만족(또는 불만족)하는지를 정기적으로 확인하고, 나아가서 그들의 구매가 지속적으로 이루어지도록 고객관리를 적절하게 관리하는 것이다. 이 교과목에서는 고객이 누구이며, 고객을 어떻게 공략할 것이며, 고객의 점유율을 어떻게 높일 것이며, 고객의 포트폴리오를 어떻게 관리하고 그들과의 관계를 어떻게 유지할 것인가에 대한 문제를 다루고 있다. 이를 위해 데이터 마이닝 기법을 포함한, RFM 분석, 군집분석, 예상 프로파일 분석, 구매성향점수 분석을 활용한 실제 사례를 다룬다.

 

정보통계학특강(Informational Statistics Topics)

보험통계, 생물통계, 통계상담, 경영과학, 품질경영, 통계그래픽스, 탐색적 자료분석, 범주형자료 분석 등 현 교과과정에 개설되어 있지 않은 분야나 새롭게 주목받고 있는 정보통계학 분야를 소개한다.

 

정보통계학세미나(INFORMATIONAL STATISTICS SEMINAR)

보험통계, 생물통계, 통계상담, 경영과학, 품질경영, 통계그래픽스, 탐색적 자료분석, 범주형자료 분석 등 현 교과과정에 개설되어 있지 않은 분야나 새롭게 주목받고 있는 정보통계학 분야를 소개한다. 강좌의 활용도를 높이기 위해 그룹별 토의 및 발표 수업을 병행한다.

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