수요예측과 리서치

김귀원 지음

좋은땅 2016년 09월 26일 출간 종이책 : 2014년 09월 01일 출간

작품소개

책소개

[빅데이터 분석을 위한 수요예측과 리서치]는 통계적 사고, 예측과 리서치 분야로 구성된 책이다. 통계적 사고는 확률을 바탕으로 하는 근대과학철학의 기조로 확률적 사고의 근간을 이루는 확률분포에 대해 자세히 소개하고 있다. 또한, 빅데이터 분석을 통해 현재와 과거 자료를 기초로 미래를 예측하고, 조사인이 갖추어야 할 기초지식으로 설계된 리서치에 대해 소개한다.

목차

Ⅰ 통계적 사고
1. 통계적 개념
1.1 통계학이란 무엇인가?
1.2 과학적 방법 및 사고
1.3 과학적 사고에 의한 지식의 특징
1.4 과학적 조사의 개념들
1.5 과학적 조사가 되는 조건들

2. 기술 통계
2.1 모집단과 표본
2.2 기술통계량(Descriptive Statistics)
2.3 중심 위치 측도
2.4 산포도 측도
2.5 통계적 그림과 EDA

3. 확률과 확률분포
3.1 확률이란?
3.2 확률의 해석
3.3 확률을 계산할 때 필요한 것들
3.4 확률의 공리(axioms of probability)
3.5 조건부확률
3.6 확률변수(random variable)

4. 이산형 확률분포
4.1 이산형 균일분포(discrete uniform distribution)
4.2 베르누이분포(Bernoulli distribution)
4.3 이항분포(binimial distribution)
4.4 초기하분포(hypergeometric distribution)
4.5 포아송분포(Poisson distribution)
4.6 기하분포(geometric distribution)
4.7 음이항분포(negative binomial distribution)

5. 연속형 확률분포
5.1 균일분포(uniform distribution)
5.2 정규분포(Normal distribution)
5.3 지수분포(exponential distribution)
5.4 감마분포(gamma distribution)
5.5 베타분포(beta distribution)
5.6 코쉬분포(Cauchy distribution)
5.7 대수정규분포(lognormal distribution)
5.8 이중지수분포(double exponential distribution) 또는 라플라스분포(Laplace distribution)

6. 표본추출 방법
6.1 표본추출 방법과 비복원추출
6.2 단순임의 추출
6.3 계통임의 추출
6.4 층화임의 추출
6.5 집락추출
6.6 비확률추출법
6.7 중심극한정리
6.8 연속성 수정

7. 점추정
7.1 어떤 추정량이 더 좋은 추정량인가?
7.2 추정 방법에 따른 편의
7.3 표본추출에 의한 편의
7.4 평균제곱오차

8. 구간추정
8.1 구간추정이란?
8.2 표본오차
8.3 모평균 구간추정
8.4 두 모집단 비교
8.5 단측구간추정
8.6 비율의 구간추정
8.7 표본크기

9. 가설검정
9.1 가설검정이란?
9.2 구간추정에 의한 방법

10. 상관분석
10.1 모집단상관계수와 표본상관계수
10.2 상관계수의 검정

11. 단순회귀
11.1 회귀분석 서론
11.2 두 변수 사이의 함수관계
11.3 단순회귀모형의 가정
11.4 최소제곱 추정법
11.5 잔차의 성질
11.6 추정된 회귀직선의 정도

12. 시계열분석
12.1 시계열분석의 개념
12.2 시계열분석 방법의 종류
12.3 시계열의 변동요인과 모형
12.4 시계열 예측(이동평균법)
12.5 시계열 예측(지수평활법)

13. 분산분석
13.1 분산분석이란?
14. 범주형 자료 분석
14.1 범주형 자료 분석 - 다항분포 에 대한 검정
14.2 독립성 검정 - 분할표 검정

Ⅱ 수요예측
1. 수요조사 일반
1.1 수요예측의 정의
1.2 수요예측 Process
1.3 수요예측 시 고려사항

2. 주요 분석기법
2.1 PLC(Product Life Cycle)에 따른 수요예측 방법
2.2 예측을 위한 접근 방법 ·
2.3 판매수요 예측
2.4 수요예측을 위한 주요 분석기법(사례연구)

3. 수요예측 Process
3.1 수요예측 부서별 업무 Process
3.2 상품별 수요예측 업무 흐름도
3.3 새로운 서비스 수요조사

4. 수요예측 활용
4.1 수요예측 방법
4.2. 시계열 예측 방법
4.3 엑셀을 이용하여 K값 구하기

5. 자료수집 및 분석
5.1 자료의 수집
5.2 자료의 분석
6. 수요예측 실무
6.1 수요예측 실무
6.2 보고 및 수요수의 관리

Ⅲ Survey Research
1. 조사방법
1.1 Survey 조사 목적
1.2 Survey 조사의 기능
1.3 Survey 조사 8단계

2. 조사목적 및 계획
2.1 조사목적 및 계획입안

3. 조사방법
3.1 Survey 조사법
3.2 질문 작성의 8가지 결정 영역
3.3 문항의 척도화(평가척도)

4. 표본추출
4.1 전수조사와 표본조사
4.2 표본추출 과정
4.3 확률표본과 비확률표본추출
4.4 표본크기 결정
4.5 표본크기 결정표

5. 조사실시
5.1 실사과정
5.2 코딩 양식지
5.3 데이터 입력

6. 데이터 분석
6.1 데이터란?
6.2 데이터 출처
6.3 측정 수준
6.4 데이터의 유형
6.5 척도에 따른 정보량
6.6 데이터 분석

7. 보고서 작성
7.1 보고서 작성 시 고려사항
7.2 보고서 형식
7.3 개선활동

출판사 서평

이 책은 세 분야로 구성되었다. 통계적 사고, 예측과 리서치 분야이다. 통계적 사고는 확률을 바탕으로 하는 근대과학철학의 기조이다. 확률적 사고의 근간을 이루는 확률분포에 대해 자세히 소개하고 있다. 확률분포는 이산형 및 연속형으로 구분되며, 통계학 전문서가 아니면서 확률분포를 자세히 소개하는 책은 드물다. 그만큼 앞으로 맞이하게 될 빅데이터 시대에는 확률분포가 중요하기 때문이라는 저자의 판단을 읽을 수 있다. 두 번째로, 수요예측은 저자가 10년 이상 실무에서 얻은 노하우를 기술하고 있다. 결국, 빅데이터 분석은 현재와 과거 자료를 기초로 미래를 예측하는 것이다. 이 책에서 소개하는 미래예측기법은 빅데이터 예측모델링에서 중요한 기초가 될 것이다. 이 수요예측 분야는 실무든, 이론이든 이 책에서 많은 정보를 담고 있다. 마지막으로 소개되고 있는 리서치 분야는 조사인이 갖추어야 할 기초지식으로 설계되었다. 이 책의 구성에서 보듯, 통계적 사고, 예측 및 리서치 분야를 모두 섭렵하는 것이 빅데이터 분석가로서 기초소양을 갖추는 데 있어 이 책의 가치가 있으며, 독자에게 기여할 것이다. 더 많은 전문지식과 고난도 기법은 독자의 몫으로 남겨둔다.

작가정보

저자(글) 김귀원

저자 김귀원은 고려대학교에서 이학 박사학위를 취득하고, 현재 (주)kt 인재경영실에서 직무역량모델링 등 데이터모델링 등의 업무를 하면서 다수 논문을 발표하였다. 주요 관심 분야는 국가경쟁력, 직무전문성 진단 모델링, 조직개발 및 인적자원관리 등을 체계적으로 정량화하는 방법을 찾는 것이다. 저자는 kt 6시그마 최초 MBB 활동과 미국 ASQ의 CSSBB 자격, CQE 자격을 취득한 후 200여건의 프로젝트를 지도하였으며, 차세대 비용효익 분석을 산출 및 예측, 중소기업의 통신비용 예측 등 대량의 데이터 분석과 예측 모델링 프로젝트를 수행하였다. 한편, 융합학 분야의 학문 영역으로 민속학, 민속과학 및 과학기술사의 과학철학적 연구를 지속하고 있다.