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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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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
  • AI와 토픽 톺아보기

    • 1. 비즈니스 애널리틱스
      비즈니스 애널리틱스는 기업의 의사결정을 지원하기 위해 데이터를 수집, 분석, 해석하는 과정입니다. 이를 통해 기업은 시장 동향, 고객 행동, 운영 효율성 등을 파악할 수 있습니다. 비즈니스 애널리틱스는 기업의 경쟁력 향상과 지속가능성 제고에 기여할 수 있습니다. 데이터 기반의 의사결정은 불확실성을 줄이고 객관성을 높일 수 있습니다. 또한 비즈니스 애널리틱스는 새로운 기회를 발견하고 위험을 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 데이터 수집, 분석, 해석 과정에서 윤리적 이슈와 개인정보 보호 문제가 발생할 수 있으므로 이에 대한 고려가 필요합니다.
    • 2. 데이터 과학
      데이터 과학은 데이터를 활용하여 새로운 통찰력을 얻고 문제를 해결하는 학문입니다. 데이터 과학자는 통계, 수학, 컴퓨터 과학 등 다양한 분야의 지식을 활용하여 데이터를 수집, 정제, 분석, 해석하고 이를 바탕으로 의사결정을 지원합니다. 데이터 과학은 기업, 정부, 의료, 금융 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 데이터 기반 의사결정을 통해 효율성과 생산성을 높일 수 있습니다. 그러나 데이터 과학에는 데이터 편향, 프라이버시 침해, 알고리즘 편향 등의 윤리적 이슈가 존재하므로 이에 대한 고려가 필요합니다. 또한 데이터 과학 기술의 발전에 따른 일자리 변화와 사회적 영향에 대한 논의도 필요할 것으로 보입니다.
    • 3. 데이터 애널리틱스
      데이터 애널리틱스는 데이터를 수집, 처리, 분석하여 의미 있는 정보와 통찰을 도출하는 과정입니다. 이를 통해 기업은 의사결정을 개선하고 운영 효율성을 높일 수 있습니다. 데이터 애널리틱스는 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 특히 마케팅, 고객 관리, 재무 관리, 공급망 관리 등에서 중요한 역할을 합니다. 데이터 애널리틱스는 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅, 머신러닝 등 기술의 발전과 함께 발전하고 있습니다. 그러나 데이터 수집, 처리, 분석 과정에서 개인정보 보호, 데이터 편향, 알고리즘 투명성 등의 윤리적 이슈가 발생할 수 있으므로 이에 대한 고려가 필요합니다. 또한 데이터 애널리틱스 기술의 발전이 일자리 변화와 사회적 영향을 미칠 수 있으므로 이에 대한 논의도 필요할 것으로 보입니다.
    • 4. 데이터 분석
      데이터 분석은 데이터를 수집, 정제, 탐색, 모델링하여 의미 있는 정보와 통찰을 도출하는 과정입니다. 데이터 분석은 기업, 정부, 연구 기관 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 의사결정 지원, 문제 해결, 예측 모델링 등에 활용됩니다. 데이터 분석 기술의 발전과 함께 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅, 머신러닝 등 새로운 기술이 등장하면서 데이터 분석의 범위와 깊이가 확장되고 있습니다. 그러나 데이터 분석 과정에서 데이터 편향, 프라이버시 침해, 알고리즘 편향 등의 윤리적 이슈가 발생할 수 있으므로 이에 대한 고려가 필요합니다. 또한 데이터 분석 기술의 발전이 일자리 변화와 사회적 영향을 미칠 수 있으므로 이에 대한 논의도 필요할 것으로 보입니다.
    • 5. 인공지능
      인공지능은 기계가 인간의 지적 능력을 모방하여 문제를 해결하고 의사결정을 내리는 기술입니다. 인공지능은 기계학습, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등 다양한 기술을 활용하여 발전하고 있습니다. 인공지능은 의료, 금융, 교통, 제조 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 의사결정 지원, 자동화, 예측 모델링 등에 활용됩니다. 인공지능 기술의 발전은 생산성 향상, 비용 절감, 새로운 서비스 창출 등의 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 그러나 인공지능 기술의 발전은 일자리 변화, 데이터 편향, 알고리즘 투명성, 개인정보 보호 등의 윤리적 이슈를 야기할 수 있습니다. 따라서 인공지능 기술의 발전과 활용에 있어서 이러한 윤리적 이슈에 대한 고려가 필요할 것으로 보입니다.
    • 6. 머신러닝
      머신러닝은 데이터를 활용하여 알고리즘을 학습시켜 문제를 해결하는 기술입니다. 머신러닝은 인공지능의 핵심 기술 중 하나로, 패턴 인식, 예측 모델링, 의사결정 지원 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 머신러닝 기술의 발전은 자동화, 생산성 향상, 새로운 서비스 창출 등의 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 그러나 머신러닝 알고리즘의 편향성, 데이터 편향, 개인정보 보호 등의 윤리적 이슈가 발생할 수 있습니다. 또한 머신러닝 기술의 발전이 일자리 변화와 사회적 영향을 미칠 수 있으므로 이에 대한 논의도 필요할 것으로 보입니다. 따라서 머신러닝 기술의 발전과 활용에 있어서는 이러한 윤리적 이슈와 사회적 영향에 대한 고려가 필요할 것으로 보입니다.
    • 7. 딥러닝
      딥러닝은 인공신경망을 활용하여 데이터로부터 자동으로 특징을 추출하고 학습하는 기술입니다. 딥러닝은 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보이며, 인공지능 기술의 발전을 이끌고 있습니다. 딥러닝 기술의 발전은 자동화, 생산성 향상, 새로운 서비스 창출 등의 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 그러나 딥러닝 알고리즘의 편향성, 데이터 편향, 개인정보 보호 등의 윤리적 이슈가 발생할 수 있습니다. 또한 딥러닝 기술의 발전이 일자리 변화와 사회적 영향을 미칠 수 있으므로 이에 대한 논의도 필요할 것으로 보입니다. 따라서 딥러닝 기술의 발전과 활용에 있어서는 이러한 윤리적 이슈와 사회적 영향에 대한 고려가 필요할 것으로 보입니다.
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