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[Ep.3] 스파르타코딩클럽 IT 교육 매니저 프로그램_교육생의 마음으로 데이터를 살펴보다 3주차 Info (2025.01.20~2025.01.24) [이번주에 한 실습]1) 데이터 리터러시2) KPI 분석 👍좋았던 점🔥업무 효율이 올라간 느낌이다.유튜브 알고리즘이 업무 효율, 업무 자동화로 도배되다.저번주 시간적 압박을 많이 받았다. 실무에서도 이렇게 일하면 아마 욕을 먹었겠지..그래서 업무 효율을 높이기 위한 노력들을 하였다. 엑셀의 다양한 함수를 찾아보고 row 데이터를 보고 어떻게 문제의 원인을 파악하고 앞으로 어떻게 할 지 방안을 짰다.chatgpt도 활용하려고 했는데 생각보다는 정확하지 않았다. 오히려 perflexity 가 더 정확도가 높았다. 그래서 문제 상황은 파악하기 위해 노력했고 아이디어가 필요한 부분에만 chatgpt와 perflexity를 사용했다. 이번 과제에서 특.. 2025. 1. 24.
아티클 | 12. 부트캠프 인식 조사 (feat. BDA 조사) 오늘의 아티클https://m.blog.naver.com/bdaxdml/223310491238 [정기 Trend Report] VOL 06. Gen Z 리서치 보고서 : 부트 캠프 인식조사 및 인터뷰안녕하세요, 빅데이터분석학회 BDA📊입니다. 이번 12월 Gen Z 리서치 보고서의 주제는 ‘부트 캠프 ...blog.naver.com아티클 요약✅ Summary부트캠프 인식 조사조사 대상 BDA 학회원 74명부트캠프 참여 적절 시기 : 대학교 3,4학년 (70%), 학부 졸업 이후 (27%)기업 채용 연계는 관심을 끄는 요소지만 실제로는 학습자 실력에 맞는 커리큘럼과 프로젝트 개수가 중요하며 특정 주제를 심화 학습하는 커리큘럼이 더 효율적조사 방식정량조사: BDA 학회원 74명을 대상으로 부트캠프 인식, .. 2025. 1. 24.
아티클 | 11. NPS, 고객 만족도를 한 문항으로 조사할 수 있다고? 오늘의 아티클https://blog.opensurvey.co.kr/research-tips/nps-01/ 고객 만족도 측정하는 가장 간편한 조사 방법, NPS 알아보기 - 오픈서베이 블로그NPS 조사란 브랜드에 대한 고객 충성도를 알 수 있는 지표입니다. 2003년에 베인앤컴퍼니(Bain & Company)라는 컨설팅 기업에서 만들어낸 개념인데, 지금은 글로벌 기업들이 고객 충성도를 평가하는blog.opensurvey.co.kr아티클 요약✅ Summary더보기NPS = 고객 충성도 지표(Net Promoter Score) = “우리 브랜드를 추천하고 싶으신가요?”NPS = 프로모터 비율(추천 그룹) - 디트렉터 비율(비추천 그룹)장점 : 설문 간단, 과거 데이터·경쟁사 비교 용이단점 : 점수 기준 보편성.. 2025. 1. 23.
아티클 | 10. KPI = 목표 달성을 객관적으로 평가하는 지표 오늘의 아티클https://blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=biru8&logNo=223644505673 KPI 뜻과 실제 예시 및 관리 방법오늘은 업무 효율화와 성과 평가에서 중요한 개념인 KPI 뜻과 실제 예시 및 관리 방법에 대해 알아보겠...blog.naver.com아티클 요약✅ Summary더보기KPI = 핵심 성과 지표(Key Performance Indicator) = 목표 달성을 객관적으로 평가하는 지표KPI 설정 방법 : SMART 목표 설정법 활용종류 = 산출 지표 + 투입 지표관리 방법 : 실시간 모니터링1. KPI란 무엇인가?“조직의 목표 달성과 성과 관리를 체계적으로 지원하는 도구”정의 : KPI는 조직의 목표 달성 여부를 객관적으로 평가하기 위한 핵심.. 2025. 1. 23.
아티클 | 9. 데이터 분석 과정 오늘의 아티클https://runailog.com/10 데이터 수집부터 분석까지: 데이터 분석의 단계별 과정데이터 분석은 비즈니스 의사결정과 전략 수립에 있어 필수적인 역할을 합니다. 데이터를 효과적으로 분석하려면 체계적인 단계를 거치는 것이 중요합니다. 이번 포스팅에서는 데이터 분석의runailog.com아티클 요약✅ Summary더보기데이터 분석의 단계별 과정문제 정의 : 분석의 목적과 범위를 명확히 설정데이터 수집 : 분석에 필요한 데이터를 다양한 출처에서 확보데이터 정제 : 결측값 처리, 중복 제거 등을 통해 데이터 품질을 향상데이터 탐색 (EDA) : 데이터 시각화와 요약으로 패턴과 관계를 파악데이터 분석 및 모델링 : 통계적 분석이나 머신러닝 기법을 활용해 문제 해결결과 해석 및 시각화 : 결.. 2025. 1. 23.

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