비즈니스 애널리틱스 데이터 분석을 통한 소통

Jaggia, Sanjiv , Alison Kelly , Kevin Lertwachara , Leida Chen 지음 | 장혜정 , 이상규 , 오세환 , 변종복 옮김 | 한빛아카데미 | 2021년 07월 20일 출간

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원서/번역서 : [해외]ISE Business Analytics

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도서 소득공제란?

2018년7월 1일 부터 근로소득자가 신용카드 등으로 도서구입을 위해 사용한 금액이 추가 공제됩니다.
(추가 공제한도 100만원까지 인정)

*총 급여 7,000만 원 이하 근로소득자 중 신용카드, 직불카드 등 사용액이 총급여의 25%가 넘는 사람에게 적용
*현재 ‘신용카드 등 사용금액’의 소득 공제한도는 300만 원이고 신용카드사용액의 공제율은 15%이지만, 도서·공연 사용분은 추가로 100만 원의 소득 공제한도가 인정되고 공제율은 30%로 적용
*시행시기 이후 도서·공연 사용액에 대해서는 “2018년 귀속 근로소득 연말 정산”시기(19.1.15~)에 국세청 홈택스 연말정산간소화 서비스 제공

도서 소득공제 대상

도서(국내도서,외국도서,해외주문도서), eBook(구매) , 도서 소득공제 대상 상품에 수반되는 국내 배송비 (해외 배송비 제외)

*제외상품 : 잡지 등 정기 간행물, 음반, DVD, 기프트, eBook(대여,학술논문), 사은품, 선물포장, 책 그리고 꽃
*상품정보의 “소득공제” 표기를 참고하시기 바랍니다.

도서 소득공제 가능 결제수단

카드결제 : 신용카드(개인카드에 한함), 제휴신용카드

현금결제 : 예치금, 교보e캐시(충전에 한함), 해피머니상품권, 컬쳐캐쉬, 교보문고 기프트카드, 실시간계좌이체, 온라인입금

간편결제 : 네이버페이, 삼성페이, 카카오페이, PAYCO

* 현금결제는 현금영수증을 개인소득공제용으로 신청 시에만 도서 소득공제 됩니다.
* 교보e캐시 도서 소득공제 금액은 교보eBook > e캐시 > 충전/사용내역에서 확인가능합니다.
* 페이나우, 11PAY와 휴대폰결제, 교보캐시는 도서 소득공제 불가

부분 취소 안내

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(신용카드 결제 후 예치금으로 환원된 경우 승인취소 되지 않습니다.)

도서 소득공제 불가 안내

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현금영수증을 사업자증빙용으로 신청 한 경우
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2016.03.07 ~ 2022.12.31

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상품상세정보
ISBN	9791132108528(1132108527)
쪽수	704쪽
크기	215 * 260 * 27 mm /1456g 판형알림
이 책의 원서/번역서	Business analytics / Chen, Leida

책소개

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이 교재는 학부 및 대학원 경영학 교육과정의 비즈니스 애널리틱스, 데이터 애널리틱스, 빅데이터 분석, 통계기반 데이터 분석 등의 교과목에서 한 학기 또는 두 학기 교재로 교육목표에 따라 융통성 있게 사용할 수 있다. 이 교재의 가장 큰 특징이자 강점은 각 장별로 먼저 도입사례를 제시한 후 흥미로운 사례를 이용하여 경영학적 관점에서 학습할 수 있도록 연계한 것이다. 이를 위해 CRISP-DM 프레임워크를 도입하여 본문을 〈비즈니스 이해 - 데이터 이해 - 데이터 준비 - 모형화 - 평가 - 활용〉의 6단계로 구성했다. 우선 각 장에 실제 사례연구로 비즈니스 전략 또는 행동으로 이어지는 질문을 제시한 후, 데이터를 비즈니스 상황에 맞게 설명하고, 후속 분석을 위해 데이터를 준비하고 처리하며, 의사결정 및 예측을 위한 모형을 개발한 후, 비즈니스 관점에서 모형 성능을 평가하고, 분석결과 보고서를 통한 효과적인 소통방법을 제시한다. 또한, 다양한 비즈니스 문제를 분석하기 위한 도구로서 일반 학생들에게 익숙한 Excel 프로그램과 대표적인 오픈소스 통계 패키지인 R 프로그램을 활용한 점도 학습자의 분석역량 함양에 큰 도움이 될 것으로 기대한다.

상세이미지

Chapter 1 비즈니스 애널리틱스 소개
1.1 비즈니스 애널리틱스 개요
1.2 데이터 유형
1.3 변수 및 측정척도
1.4 데이터 소스 및 파일 형식
1.5 데이터 분석

Chapter 2 데이터 관리 및 랭글링
2.1 데이터 관리
2.2 데이터 점검
2.3 데이터 준비
2.4 수치형 데이터 변환
2.5 범주형 데이터 변환
2.6 데이터 분석

Chapter 3 데이터 시각화 및 요약척도
3.1 범주형 및 수치형 변수 시각화 방법
3.2 두 변수 간 관계의 시각화 방법
3.3 기타 데이터 시각화 방법
3.4 요약척도
3.5 이상치 탐지
3.6 데이터 분석

Chapter 4 확률 및 확률분포
4.1 확률개념 및 확률법칙
4.2 전확률법칙 및 베이즈 정리
4.3 확률변수 및 이산확률분포
4.4 이항분포와 포아송 분포
4.5 정규분포
4.6 데이터 분석

Chapter 5 통계적 초론
5.1 표본분포
5.2 추정
5.3 가설검정
5.4 데이터 분석

Chapter 6 회귀분석
6.1 선형회귀모형
6.2 모형 선택
6.3 유의성 검정
6.4 모형의 가정과 일반적인 위반
6.5 데이터 분석

Chapter 7 고급회귀분석
7.1 상호작용변수가 있는 회귀모형
7.2 비선형관계를 위한 회귀모형
7.3 선형확률모형과 로지스틱 회귀모형
7.4 교차검증방법
7.5 데이터 분석
부록 7.1: k-겹 교차검증방법을 위한 R의 Caret 패키지

Chapter 8 데이터 마이닝 소개
8.1 데이터 마이닝 개요
8.2 유사도 척도
8.3 성능 평가
8.4 주성분 분석
8.5 데이터 분석

Chapter 9 지도학습 데이터 마이닝: K-최근접 이웃과 나이브 베이즈
9.1 지도학습 데이터 마이닝 소개
9.2 k-최근접 이웃 방법
9.3 나이브 베이즈 방법
9.4 데이터 분석

Chapter 10 지도학습 데이터 마이닝: 의사결정나무
10.1 분류회귀나무(CART) 소개
10.2 분류나무
10.3 회귀나무
10.4 앙상블 나무모형
10.5 데이터 분석

Chapter 11 비지도학습 데이터 마이닝
11.1 계층적 군집분석
11.2 k-평균 군집분석
11.3 연관규칙 분석
11.4 데이터 분석

Chapter 12 시계열 데이터를 이용한 예측
12.1 시계열의 예측과정
12.2 단순평활기법
12.3 추세 및 계절성을 위한 선형회귀모형
12.4 추세 및 계절성을 위한 비선형 회귀분석 모형
12.5 데이터 분할 및 모형 선택
12.6 데이터 분석

Chapter 13 처방분석 소개
13.1 처방분석 개요
13.2 몬테카를로 시뮬레이션
13.3 선형계획법을 이용한 최적화
13.4 정수계획법을 이용한 최적한
13.5 데이터 분석

부록
부록 A - 빅데이터셋: 변수 설명과 데이터 사전
부록 B - Excel 시작하기
부록 C - R 시작하기
부록 D - 통계표
부록 E - 주요 연습문제 해답

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상품 품절	공급사(출판사) 재고 사정에 의해 품절/지연될 수 있으며, 품절 시 관련 사항에 대해서는 이메일과 문자로 안내드리겠습니다.
소비자 피해보상 환불지연에 따른 배상	상품의 불량에 의한 교환, A/S, 환불, 품질보증 및 피해보상 등에 관한 사항은 소비자분쟁해결 기준 (공정거래위원회 고시)에 준하여 처리됨 대금 환불 및 환불지연에 따른 배상금 지급 조건, 절차 등은 전자상거래 등에서의 소비자 보호에 관한 법률에 따라 처리함