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데이터 분석 과정

데이터 분석 과정을 소개합니다.

데이터 분석 : 컨설팅 과정

분석의뢰
논문(연구) 주제에 적합한
데이터 분석 의뢰
데이터 분석가 매칭
학문적 관심과 목표에 따라
적절한 데이터 분석가 매칭
분석진행
수집된 데이터 검토(적합성),
연구 변수 및 가설 검토 /
양적 또는 질적 데이터 분석 /
연구목적과 모형에 의거 분석 진행
결과 및 해석
수치를 사용한 표와
그래프 등으로 결과 분석 표 제시 /
결과 분석 표 해석 및 스터디,
기준 양식에 맞춰 편집
1:1 지도
분석한 데이터를 기간에 맞춰
제출하도록 관리

데이터 분석 방식 및 기법

등급 분석방식 통계 패키지 및 기법
기초통계 빈도분석, 교차분석, 신뢰도분석, T-검정 SPSS, SAS, STATA, R, MPLUS, AMOS,
AHP, DEA, BSC, MINITAB, EVIEWS,
TSP, LIMDEP, RATS, GAUSS, SYSSTAT,
STATISTICS, Netminer, Python, Metlab
중급통계 분산분석, 요인분석, 상관분석/회귀분석
고급통계 구조방정식, 공분산분석, 다변량분산분석, 군집분석, 로지스틱분석, 패널분석,
언어네트워크분석, 빅데이터분석, 인공지능(딥러닝, 머신러닝)

데이터 분석을 소개합니다.

데이터분석:컨설팅 과정

데이터분석:컨설팅 과정

분석의뢰
논문(연구) 주제에 적합한 데이터 분석 의뢰
데이터 분석가 매칭
학문적 관심과 목표에 따라 적절한 데이터 분석가 매칭
분석진행
수집된 데이터 검토(적합성), 연구 변수 및 가설 검토
양적 또는 질적 데이터 분석
연구목적과 모형에 의거 분석 진행
결과 및 해석
수치를 사용한 표와 그래프 등으로 결과 분석 표 제시
결과 분석 표 해석 및 스터디, 기준 양식에 맞춰 편집
1:1 지도
분석한 데이터를 기간에 맞춰 제출하도록 관리

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