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(2024학년도 2학기, 중간과제물, 비즈니스 애널리틱스, 공통) 1. 비즈니스 애널리틱스란 무엇인지 설명하시오 (비즈니스 애널리틱스의 역사, 정의를 꼭 포함시켜야 함) 2. 비즈니스 애널리틱스 관련 용어에서, 데이터 과학 (Data Science), 데이터 애널리틱스 (Data Analytics), 데이터 분석 (Data Analysis), 인공지능(Ar

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한컴오피스
최초등록일 2024.09.19 최종저작일 2024.09
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(2024학년도 2학기, 중간과제물, 비즈니스 애널리틱스, 공통) 1. 비즈니스 애널리틱스란 무엇인지 설명하시오 (비즈니스 애널리틱스의 역사, 정의를 꼭 포함시켜야 함) 2. 비즈니스 애널리틱스 관련 용어에서, 데이터 과학 (Data Science), 데이터 애널리틱스 (Data Analytics), 데이터 분석 (Data Analysis), 인공지능(Ar
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    과제정보

    학과 무역학과 학년 1학년
    과목명 글로벌비즈니스애널리틱스 자료 13건
    공통 1. 비즈니스 애널리틱스란 무엇인지 설명하시오 (비즈니스 애널리틱스의 1 역사, 2정의를 꼭 포 함시켜야 함) [10점]

    2. 비즈니스 애널리틱스 관련 용어에서, 1 데이터 과학 (Data Science), 2 데이터 애널리틱스(Data Analytics), 3 데이터 분석 (Data Analysis), 4 인공지능(Artificial Intelligence), 5 머신러닝(Machine Learning), 6 딥러닝(Deep Learning)이 무엇인지 자세히 설명하시오. [20점]

    소개

    (2024학년도 2학기, 중간과제물, 비즈니스 애널리틱스, 공통)
    1. 비즈니스 애널리틱스란 무엇인지 설명하였습니다. (비즈니스 애널리틱스의 ① 역사, ②정의를 꼭 포함하였습니다.)
    2. 비즈니스 애널리틱스 관련 용어에서, ① 데이터 과학 (Data Science), ② 데이터 애널리틱스 (Data Analytics), ③ 데이터 분석 (Data Analysis), ④ 인공지능(Artificial Intelligence), ⑤ 머신러닝(Machine Learning), ⑥ 딥러닝(Deep Learning)이 무엇인지 위의 6개 용어를 각각 자세히 설명하였습니다.

    목차

    1. 비즈니스 애널리틱스란 무엇인지 구체적으로 설명하시오 (비즈니스 애널리틱스의 ① 역사, ②정의를 꼭 포함시켜야 함)
    1) 비즈니스 애널리틱스의 역사
    2) 비즈니스 애널리틱스의 정의

    2. 비즈니스 애널리틱스 관련 용어에서, ①데이터 과학(Data Science), ② 데이터 애널리틱스(Data Analytics), ③데이터 분석(Data Analysis), ④인공지능(Artificial Intelligence), ⑤머신러닝(Machine Learning), ⑥딥러닝(Deep Learning)이 무엇인지 자세히 설명하시오.
    1) 데이터 과학(Data Science)
    2) 데이터 애널리틱스(Data Analytics)
    3) 데이터 분석(Data Analysis)
    4) 인공지능(Artificial Intelligence)
    5) 머신러닝(Machine Learning)
    6) 딥러닝(Deep Learning)

    3. 참고문헌

    본문내용

    1. 비즈니스 애널리틱스란 무엇인지 구체적으로 설명하시오 (비즈니스 애널리틱스의 ① 역사, ②정의를 꼭 포함시켜야 함)
    비즈니스 애널리틱스(Business Analytics, BA)는 데이터를 분석하여 기업이 비즈니스 의사결정을 내리는 데 필요한 인사이트를 제공하는 과정이다. 즉, 비즈니스 애널리틱스(Business Analytics)는 데이터를 분석하여 비즈니스 의사결정을 개선하고 경쟁 우위를 확보하는 과정이다. 여기에는 데이터의 수집, 분석, 해석, 그리고 이를 바탕으로 한 전략적 의사결정이 포함된다. 이를 통해 기업은 경영활동의 효율성을 높이고, 미래를 예측하며, 전략적 결정을 내릴 수 있다.

    1) 비즈니스 애널리틱스의 역사
    비즈니스 애널리틱스의 역사는 기업이 데이터의 활용을 통해 의사결정을 최적화하려는 노력에서 시작되었다. 20세기 초반, 기업들은 간단한 통계 기법을 사용해 데이터를 분석했으나, 1960년대 컴퓨터가 도입되고, 컴퓨터 기술의 발전과 함께 대량의 데이터를 처리하고 분석하는 것이 가능해지면서 데이터 분석의 중요성이 더욱 부각되었다. 초기에는 주로 재고 관리나 생산 최적화를 위해 사용되었지만, 1980년대에 데이터베이스 기술과 정보 시스템의 발전으로 데이터를 저장하고 분석할 수 있는 범위가 확장되었다. 이후 1990년대에는 비즈니스 인텔리전스(BI)와 데이터 웨어하우스(DW) 기술이 발전하면서 비즈니스 애널리틱스의 기초가 마련되었다. 2000년대에는 빅데이터와 클라우드 컴퓨팅 기술이 발전하면서, 비즈니스 애널리틱스는 더 복잡하고 정교한 분석을 수행할 수 있게 되었고, 이를 통해 기업은 마케팅, 고객 관리, 리스크 관리 등 다양한 분야에서 데이터를 활용하게 되었다. 최근에는 빅데이터와 인공지능(AI)의 발전으로 더욱 정교하고 실시간으로 데이터를 분석할 수 있게 되었다.

    참고자료

    · 갈리트 슈무엘리, Peter C. Bruce 외 2명(2023), 비즈니스 애널리틱스를 위한 데이터 마이닝 in 파이썬 (비즈니스 애널리틱스를 위한), 한빛아카데미
    · 서용원(2022), 비즈니스 애널리틱스 with Python+Tensorflow (비즈니스를 위한 데이터과학), 생능
    · Jaggia, Sanjiv, Alison Kelly 외 2명(2021), 비즈니스 애널리틱스 (데이터 분석을 통한 소통), 한빛아카데미
    · 이재진(2020), 비즈니스 파트너, HR 애널리틱스(HR Analytics) (데이터 기반의 의사결정 가이드), 온크미디어
    · 유인진(2019), 데이터 애널리틱스 기반의 기업 R&D 성과 창출 매커니즘에 관한 연구, 국민대학교
    · 이재원(2012), 데이터 애널리틱스를 통한 신생 기업의 E-Commerce 시장 진입과 성장 프로세스 연구 : 아마존 진출 기업 사례를 중심으로, 국민대학교
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