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데이터와 정보의 관계, 데이터 기반의 의사결정2025.01.151. 데이터와 정보의 관계 경영학 관점에서 바라본 데이터와 정보는 기업 운영과 의사결정에 필수적인 자료이다. 데이터를 정보로 가공하여 전략 수립과 의사결정에 활용하는 것이 성공적인 기업이 되기 위한 기초가 된다. 데이터와 정보는 기업의 전략적 의사결정을 지원하는 역할을 한다. 2. 데이터와 정보를 효과적으로 활용하기 위한 요구 및 필요 조건 정보화를 위해서는 적절하고 품질 좋은 데이터 수집, 효과적인 데이터 저장 및 관리 시스템, 그리고 인적 자원이 필요하다. 특히 데이터 품질 관리, 접근성, 보안 등을 고려한 정보 관리 시스템이 ...2025.01.15
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빅데이터 시대의 통계적 의사결정의 중요성과 판단 근거2024.12.311. 통계적 의사결정의 개념, 중요성, 장단점 통계적 의사결정은 데이터를 수집하고 분석하여 의사결정을 내리는 과정입니다. 이는 정확한 데이터를 바탕으로 보다 정확한 의사결정을 내릴 수 있게 해주며, 비즈니스, 정치, 의료 등 다양한 분야에서 중요하게 활용됩니다. 하지만 데이터 수집과 분석에 많은 시간과 비용이 소요되며, 데이터의 오류나 왜곡 등의 문제가 발생할 수 있습니다. 따라서 데이터의 정확성과 신뢰성을 검증하고, 이를 바탕으로 의사결정을 내리는 것이 중요합니다. 2. 빅데이터를 활용한 의사결정 사례 및 통계적 방법론 적용 빅데...2024.12.31
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비즈니스 애널리틱스란 무엇인지 설명하시오2025.01.261. 비즈니스 애널리틱스의 역사와 정의 비즈니스 애널리틱스는 1950년대 경영과학에서 출발하여, 기술 발전과 함께 꾸준히 진화해 왔다. 비즈니스 애널리틱스는 데이터를 기반으로 비즈니스 문제를 해결하고 전략적 의사결정을 지원하는 일련의 프로세스를 의미한다. 이는 단순한 데이터 분석을 넘어, 데이터를 통해 미래를 예측하고 최적의 행동을 결정하는 데 중점을 둔다. 2. 비즈니스 애널리틱스 관련 용어 설명 데이터 과학, 데이터 애널리틱스, 데이터 분석, 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 등 비즈니스 애널리틱스와 관련된 주요 용어들을 자세히 설명...2025.01.26
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[A+] 데이터 과학, 데이터 애널리틱스, 데이터 분석, 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 단어 설명 (무역학과 글로벌비즈니스애널리틱스)2025.01.241. 데이터 과학 데이터 과학은 방대한 데이터를 수집, 처리, 분석하여 의미 있는 정보를 추출하는 과정을 연구하는 학문입니다. 데이터 과학은 다양한 통계적 기법과 머신러닝 알고리즘을 사용하여 데이터를 기반으로 유의미한 통찰을 도출하고, 이를 통해 비즈니스 문제를 해결합니다. 데이터 과학은 데이터 엔지니어링, 데이터 분석, 모델링, 시각화, 그리고 결과 해석의 과정을 포함하여 기업이 데이터를 통해 실질적인 가치를 얻을 수 있도록 돕습니다. 2. 데이터 애널리틱스 데이터 애널리틱스는 데이터를 기반으로 특정 문제를 분석하고, 그에 대한 ...2025.01.24
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[글로벌 비즈니스 애널리틱스] 비즈니스 애널리틱스의 역사와 정의, 관련 용어 설명2025.01.261. 비즈니스 애널리틱스의 역사 비즈니스 애널리틱스는 20세기 후반부터 본격적으로 발전하기 시작했다. 1960년대와 70년대에는 데이터 처리 기술의 발전이 주로 통계적 분석과 의사결정 지원 시스템(DSS)에 중점을 두고 있었다. 1990년대에는 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)과 데이터 마이닝 기법이 등장하면서 보다 복잡한 데이터 분석이 가능해졌다. 2000년대 들어서는 빅데이터와 클라우드 컴퓨팅의 등장으로 인해 데이터 수집과 저장, 분석이 용이해지면서 비즈니스 애널리틱스가 더욱 발전하였다. 2. 비즈니스 애널리틱스의 정의 비즈니...2025.01.26
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의사결정과정에서 사회복지행정가의 역할과 자세2025.01.291. 사회복지행정가의 의사결정 역할 사회복지행정가는 문제 인식과 분석, 정책 수립과 기획, 자원 배분과 관리 등 의사결정과정에서 다양한 역할을 수행한다. 이를 통해 효과적이고 지속 가능한 사회복지 서비스를 제공하는 데 기여한다. 2. 데이터 기반 의사결정 현대 사회복지행정가는 데이터 분석을 통해 정책의 효과성을 평가하고, 미래 수요를 예측하는 등 데이터 기반의 의사결정을 중요시한다. 이를 통해 자원의 효율적 사용과 서비스의 질적 향상을 도모한다. 3. 이해관계자와의 협력 사회복지행정가는 정부 기관, 비정부기구, 지역사회, 서비스 이...2025.01.29
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의사결정에서 정보의 중요성과 정보 분류2025.01.281. 의사결정에서 정보의 중요성 의사결정 과정에서 정보는 가장 중요한 요소 중 하나이다. 정보는 의사결정자가 올바른 판단을 내리고 최적의 결과를 도출하는 데 필요한 데이터를 제공한다. 정보의 과다나 부족은 의사결정의 효율성을 저하할 수 있으므로, 적절한 정보를 수집하고 분류하여 활용하는 것이 중요하다. 2. 의사결정에 필요로 하는 정보의 분류 의사결정에 필요로 하는 정보는 전략적 정보, 전술적 정보, 운영적 정보로 분류할 수 있다. 또한 정성적 정보와 정량적 정보, 내부 정보와 외부 정보로 구분할 수 있다. 이러한 정보 분류를 통해...2025.01.28
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정량분석과 경영자의 경험과 직관에 관한 자신의 생각을 자유롭게 서술하시오2025.05.051. 정량분석과 경영자의 경험 및 직관의 통합 경영 환경에서 의사결정 과정은 정량분석과 경험 및 직관의 통합 사이에서 섬세한 균형을 필요로 합니다. 정량분석은 의사결정에 대한 데이터 기반 접근법을 제공하는 반면, 경영자의 경험과 직관의 역할은 간과할 수 없습니다. 이 글에서는 한국 맥락에서 정량분석과 경영자의 경험 및 직관 사이의 상호 작용을 탐구하고, 의사결정 과정에 두 가지 측면을 모두 통합하는 것의 중요성을 강조합니다. 2. 정량분석의 장점 정량분석은 데이터를 분석하고 의사결정을 내리기 위해 수학적 및 통계적 기법을 사용하는 ...2025.05.05
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미래사회와 소프트웨어 과제2025.01.291. 데이터 분석의 역사 데이터는 인류 역사 속에서 오래전부터 분석되어 왔다. 이집트의 토지조사, 바빌로니아의 진흙판 숫자, 중국의 인구조사, 그리스의 조세조사, 민수기의 인구조사, 로마의 생명표 등 다양한 데이터 분석 사례가 있었다. 우리나라에서도 조선시대에 호적 제도를 통해 인구통계를 내었다. 이처럼 통계학은 과거부터 국가 통치를 위해 사용되어 왔다. 2. 데이터의 진화 산업혁명 이후 데이터는 국가 데이터에서 민간 데이터로 진화했다. 데이터 저장 기술의 발전으로 소셜 네트워크 서비스 데이터가 등장했고, 데이터베이스 시대가 열렸다...2025.01.29
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글로벌비즈니스애널리틱스1공통 비즈니스 애널리틱스란 데이터 과학 데이터 애널리틱스 데이터 분석 인공지능 머신러닝 딥러닝이 무엇인지 설명하시오2025.01.261. 비즈니스 애널리틱스 비즈니스 애널리틱스(Business Analytics)는 데이터를 기반으로 비즈니스 의사 결정을 지원하는 과정입니다. 기업의 경영활동의 효율성을 제고하기 위해 지원되는 비즈니스 도구로서, 과거 뿐만 아니라 현재 실시간으로 발생하는 데이터에 대하여 연속적이고 반복적인 분석을 통해 미래를 예측하는 통찰력을 제공하는데 활용 됩니다. 주로 데이터를 수집하고 분석하여 중요한 통찰력을 도출하고, 이를 통해 비즈니스 성과를 향상시키는 데 중점을 둡니다. 2. 데이터 과학 데이터 과학(data science)이란, 데이터...2025.01.26
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