? 목표 설정선혜가 부처가 되는 과정에서 스승(부처님)과 제자 사이에서 겪는 시련과 깨달음을 통해 자아 발견과 성장에 대한 메시지 제공? 컨텐츠 대상 설정중, 고등학교 학생들? 스토리 개요선혜는 보광불에게 깊은 경외심과 존경심을 품으며, 부처가 될 인연을 찾음. 보광불은 선혜를 시련에 빠뜨려 선량함과 인내력을 시험함. 선혜는 이를 통해 성장하고 깨달음을 얻음. 시련은 선혜의 내면을 드러내고, 보광불은 선혜가 부처의 길을 걷게끔 도움. 선혜는 보광불의 가르침에 따라 자기 내면을 깨우치고 성장하며, 결국 부처가 됨.? 컨텐츠 형식컨텐츠는 부처님과 제자의 관계를 통해 성장과 깨달음을 탐구하는 감동적인 이야기를 제공. 이야기를 영상으로 제작하여 교훈을 전달함.배우들의 감동적인 연기와 그래픽으로 감정적 공감을 유도하는 영상물 제작. 각 에피소드마다 선혜가 겪는 시련과 보광불의 가르침을 표현하는 감동적인 스토리텔링 제공. 인물 간의 관계와 성장을 강조하는 음악과 배경음 활용
출판사 업종분석1. 국내 출판시장의 현황?표 1? 2021년 출판 부문별 매출액 현황자료 : 2021 대한출판문화협회 ‘출판시장 통계 연구 보고서’2021년 기준 국내 출판사는 74개 사가 있고 교육 부문에는 37개, 단행본에는 23개, 웹소설 부문의 출판사는 6개, 전자팩 플랫폼은 8개가 있다.국내 출판사의 매출액 총 합계는 약 4조 2,988억원이다. 교육도서 출판사의 매출액 합계는 약 3조 1,811억 원이고 단행본 출판사의 매출액 합계는 약 4,567억 원이다. 웹툰 · 웹소설 출판사의 2021년 총매출액은 약 1,640억 원이고 전자책(만화 · 웹툰 · 웹소설) 플랫폼 기업의 매출액은 약 4,969억 원이다.2. 국내 주요 출판사 매출 현황?표 2? 2021년 국내 출판사 및 콘텐츠 기업의 매출액 순위 1-10위자료 : 2021 대한출판문화협회 ‘출판시장 통계 연구 보고서’출판사의 매출 순위 1위는 웅진씽크빅(약 6,864억원), 2위는 대교(약 5,931억원), 3위는 천재교과서(약 2,211억원), 4위는 리디(약 1,990억원), 5위는 미래엔(1,957억원)이다.순위권에 있는 출판사들은 전자책 플랫폼인 리디를 제외하면 모두 교육도서 출판사이다.?표 3? 2021년 단행본 부문 주요 출판사의 매출액 1-10위자료 : 2021 대한출판문화협회 ‘출판시장 통계 연구 보고서’2021년 국내 출판사 및 콘텐츠 기업의 매출액 순위에서 단행본 부문은 24위에서 처음으로 등장한다. 단행본 부문 주요 출판사의 매출 순위 1위는 북이십일(약 348억원), 2위는 김영사(약 315억원), 3위는 창비(약 293억원), 4위는 문학동네(약 291억원), 5위는 웅진씽크빅(약 279억원)이다.3. 출판시장의 전망?표 4? 월평군 오락문화비와 서적구입비 하반기 변화추이 (2012~2021)자료 : 한국출판문화산업진흥원 ‘KPIPA 출판산업 동향(2021년 하반기)’통계청의 ‘가계동향조사’로 살펴본 서적구입비 추이에 따르면, 전국 가구의 월평균 오락·문화비에서 서적구입비가 차지하는 비율은 2012년에는 13%이고 2021년에는 7.6%으로 확연하게 줄어든 것을 알 수 있다.?표 5? 2021년 주요 서점의 매출액 및 영업이익 현황자료 : 2021 대한출판문화협회 ‘출판시장 통계 연구 보고서’온 · 오프라인 주요 서점 3사(교보문고, 예스24, 알라딘커뮤니케이션)의 2021년 매출액 합계는 1조 8,976억 원으로 전년 대비 9.3%(약 1,610억 원) 증가하였으나 영업이익 합계는 약 308억 원으로, 전년 대비 13.8% 감소하였다.전반적으로 독서율은 낮아지고 가구당 서적구입비도 줄어드는 추세 속에 코로나19가 국내 출판 유통시장에서 온라인 서점으로의 쏠림 현상을 가속화하고 있다. 기술의 발달로 다양한 뉴미디어가 등장하고 있으며 그러면서 미디어 특성에 맞게 차별화된 다양한 형태의 디지털 콘텐츠(오디오북, 챗북, 동영상북, VR북 등)가 나타나고 있다. 이러한 가운데 출판사에서도 유튜브를 운영하여 채널을 이용한 도서 소개 및 마케팅 사례들이 늘어나고 있다. 이처럼 출판사는 빠르게 변화하는 도서 소비 패턴에 대비할 수 있는 전략을 수립해야 한다.
평균과 분산 - 평균 (mean >> average) : 자료의 무게중심 - 분산(variance) : 자료의 흩어진 정도를 측정 - 표준편차(standard deviation, sd) : 분산의 양의 제곱근값 예) 어느 학교의 5명의 토익점수가 다음과 같다. 평균과 분산 그리고 표준편차를 구하시오 700, 800, 900, 850, 750 풀이) 1) 평균 : 전체의 합을 표본의 수로 나눈값 (700+800+900+850+750)/5 = 850 평균 = {700+800+900+850+750} over {5}=800 2) 분산 (1) 모든 값에 평균값을 뺀 값의 제곱값을 구한다. 편차 = (700-800)^2 +(800-800)^2 + (900-800)^2 + (850-800)^2 +(750-800)^2 = 250000 (2) 편차의 제곱값을 표본의 수-1로 나눈 값을 분산이라고 한다. 분산 = 25000 over 5-1 =6250 3) 표준편차 : 분산의 양의 제곱근(square root) 표준편차 = sqrt6250 평균과 분산 ? 엑셀로 계산 평균, 분산, 표준편차 -변수 === 질적 변수 : 숫자가 의미가 없는 변수 (성별, 부서, 지역, 등등) === 양적 변수 : 숫자가 의미가 있는 변수 (키, 몸무게, 나이, 점수 등등 ) -----> 질적변수는 평균이 의미가 없고 빈도분석만 함. 예)))))))))) 설문지 자료에서 나이에 대한 평균, 분산, 표준편차를 구하시오 풀이>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> ?분석? -?기술통계량? -?기술통계? - 평균은 30.20이다. - 분산은 22.441이고 표준편차는 4.737이다. ///////// 예2)))))))))))))))))))))) 설문지 자료에서 인사고가 점수에 대한 평균 분산 표준편차를 구하시오 - 평균은 55.97이다. - 표준편차는 13.551이고 분산은 183.620이다. 빈도분석(frequency analysis) 예)))))))))) 설문지 자료에서 성별에 2. SPSS에 의한 분석 ?분석?-?평균비교?-?독립표본T검정? ① t값은 0.016이다. ② p값은 0.988로 0.05보다 크므로 귀무가설을 받아들인다. 즉, 이 회사의 남녀간의 평균나이는 같다고 할 수 있다. ///////////// 문제 2>>>>>> 이 자료를 보고 이 회사 남녀직원들의 인사고가점수의 차이가 있는 지 없는 지(같은지)를 검정하시오. 풀이)))))))))) ① t값은 ?1.312이다. ② p값은 0.2로 0.05보다 크므로 귀무가설을 받아들인다. 즉, 이 회사의 남녀간의 인사고가점수는 같다고 할 수 있다. //////////////// 일원배치분산분석(Analysis Of Variance), ANOVA 복습 1. 일표본 T 검정 2. 이표본 T 검정 ====> 독립표본 T 검정 3. 삼표본 이상 검정 ==> 다표본검정 ==> ===> 일원배치분산분석 예 1)))))))))))))) 이 회사에서 부서별로 나이 차이가 있는 지를 검정하시오. 풀이>>>>>>>>>>>>>>>>> 1) 가설 H_{ 0} : 이 회사에서 부서별로 나이 차이가 없다. H _{1} : 이 회사에서 부서별로 나이 차이가 있다. (세 부서가 다 차이가 있는 것으로 오해) 이 회사에서 부서별로 나이 차이가 없지는 않다. ==== 이 회사에서 부서별로 최소한 한 부서는 나이가 다르다. ==== not H_{ 0}즉, H _{1} : {not}~H _{0}2) SPSS 결과 : ?분석?-?평균비교?-?일원배치분산분석? 3) 결과 해석 - f값은 1.164이다. - p값은 0.327로 0.05보다 크므로 H_{ 0}를 받아들여 이 회사에서 부서별로 나이 차이가 없다고 할 수 있다. - ///////////////////////// 예 2)))))))))))))) 이 회사에서 부서별로 교육사후점수의 차이가 있는 지를 검정하시오. 풀이>>>>>>>>>>>>>>>>> 1) 가설 H_{ 0} : 이 회사에서 부서별로 교육사후점수의 차이가 없다. H _{1} : not H_{ 0}기획팀과 총무팀은 다르다. ((((((( A학생의 수학성적은 94, B학생의 수학성적은 91, C학생의 수학성적은 88 ==> A=B, B=C, A not=C ))))))) ////////////////////////////// 예 3)))))))))))))) 이 회사에서 부서별로 교육사전점수의 차이가 있는 지를 검정하시오. 풀이>>>>>>>>>>>>>>>>> 1) 가설 H_{ 0} : 이 회사에서 부서별로 교육사전점수의 차이가 없다. H _{1} : not H_{ 0}2) SPSS 결과 : ?분석?-?평균비교?-?일원배치분산분석? - 기획팀과 관리팀은 같다. - 관리팀과 총무팀은 같다. - 기획팀과 총무팀은 같다. 상관분석 - 상관은 두 변수간에 얼마나 직선에 가깝느냐를 분석하는 방법 예>>>>>>> 교육사전점수와 교육사후점수간에 상관분석을 하시오 풀이))))) 1. 가설 H _{0} : 교육사전점수와 교육사후점수간에 상관관계가 없다. H _{1}: 교육사전점수와 교육사후점수간에 상관관계가 있다. 2. 산점도(scatter diagram) - [그래프] - ?레거시대화상자?-?산점도/점도표? -교육사전점수가 높은 사람이 교육사후점수도 높은 경향(trend)이 있는 것으로 보인다. -즉, 상관관계가 있는 것으로 보이지만 SPSS가 판단을 내린다. 3. SPSS 결과 - ?분석?-?상관분석?-?이원량상관? ① 상관계수는 0.798이다 ② p값이 0.000이므로 0.05보다 작으므로 H _{1}을 받아들여 교육사전점수와 교육사후점수간에 상관관계가 존재한다. ③ 상관관계가 존재하고 상관계수가 양수이므로 교육사전점수가 높아질수록 교육사후점수도 높아지는 경향이 있다. 예))) 나이와 인사고가 점수간에 상관분석을 하시오 풀이>>>>>>>>>>>>>> ① 상관계수는 0.561이다 ② p값이 0.001이므로 0.05보다 작으므로 H _{1}을 받아들여 나이와 인사고가점수간에 상관관계가 존재한다. ③ 상관관계가 존재하고 상관계수가 양수이므로 나이가 높아질수록 인사고가점수도 높이가 회사만족도에 영향을 주지 않는다. H _{1} : 나이가 회사만족도에 영향을 준다. (2) t값이 ?1.021이고 p값이 0.317로 0.05보다 크므로 H_{ 0}을 받아들여 나이가 회사만족도에 영향을 주지 않는다. 2) 인사고가점수에 대한 분석 (1) 가설 - H_{ 0} : 인사고가점수가 회사만족도에 영향을 주지 않는다. H _{1} : 인사고가점수가 회사만족도에 영향을 준다. (2) t값이 4.542이고 p값이 0.000으로 0.05보다 작으므로 H _{1}을 받아들여 나이가 회사만족도에 영향을 준다. 3) 업무만족도에 대한 분석 (1) 가설 - H_{ 0} : 업무만족도가 회사만족도에 영향을 주지 않는다. H _{1} : 업무만족도가 회사만족도에 영향을 준다. (2) t값이 1.296이고 p값이 0.206으로 0.05보다 크므로 H_{ 0}을 받아들여 업무만족도가 회사만족도에 영향을 주지않는다. ④ 추정된 회귀선 ? 독립변수들과 종속변수간의 관계식 (시험문제 반드시) 회사만족도 = 1.254 ? 0.40 * 나이 + 0.063 * 인사고가점수 + 0.159 * 업무만족도 b부분 계수 - 영향을 주는 독립변수가 인사고가점수이므로 인사고가점수에 대해서만 해석해야 한다. - =====> 계수가 0.063으로 양수이므로 인사고가점수가 높아질수록 회사만족도가 높아지는 경향이 있다. 회귀분석(regression analysis) 변수선택 (selection) 1. forward(앞으로부터 선택) 2. backward(뒤로부터 제거) 3. stepwise(단계선택) > 독립변수가 (나이, 근무기간, 월수입, 회사만족도) 이고 종속변수가 행복지수인 회귀분석을 하고자 한다. 단계선택의 변수선택에 의한 최종모형에 대하여 설명하시오. 1. 최종모형에서 결정계수는 0.181로 독립변수들이 종속변수를 18.1% 설명하고 있다. 2. 최종모형은 행복지수 = 3.907 ? 0.057 * 나이 + 0.211 * 회사만족도 + 0.056 * 근무기간 이다. - 나이가 한 살 =====> 요인1로 저장 만족도 2, 6, =========> 요인2 만족도 3, 8 ==========> 요인3 예>>>>>>>> 위의 예에서 신뢰도 분석을 하시오 1) 만족도 1,4,5,7 의 Cronbach의 알파는 0.611으로 잘 묶였다는 것을 알 수 있다. 2) 만족도 2,6 의 Cronbach의 알파는 0.675으로 잘 묶였다는 것을 알 수 있다. 3) 만족도 3, 8의 Cronbach의 알파는 0.727으로 잘 묶였다는 것을 알 수 있다. ?변환?-?변수생성? 예))))))))) 요인1에 대하여 남녀별로 차이가 있는 지를 검정하시오. 풀이>>>>>>>>>>>> - t값은 ?0.316 - p값은 0.753으로 0.05보다 크므로 귀무가설을 받아들여 남녀간에 요인1에 대하여 차이가 없다. 교차분석(crosstab analysis) - 교차분석을 chi ^{2} 검정이라고도 한다. 예))))))))) 설문지 자료에서 남녀별 부서배치비율이 같은지를 검정하시오. 풀이>>>>> 1. 가설 H_{ 0} : 남녀별 부서배치비율이 같다. H _{1} : 남녀별 부서배치비율이 같지 않다. 2. spss 결과 - 카이제곱값은 1.227이다. - p값이 0.542이다. - p값이 0.05보다 크므로 귀무가설을 받아들인다. 즉, 남녀별 부서배치 비율이 같다고 할 수 있다. 예))))))))) 중간고사 자료에서 남녀별 통근방법에 차이가 있는지를 검정하시오. 풀이>>>>> 1. 가설 H_{ 0} : 남녀별 통근방법에 차이가 없다. H _{1} : 남녀별 통근방법에 차이가 있다. 2. spss 결과 - 카이제곱값은 11.369이다. - p값이 0.003이다. - p값이 0.05보다 작으므로 대립가설을 받아들인다. 즉, 남녀별 통근 방법에는 차이가 있다고 볼 수 있다. /////////////////////////////// 공분산분석(ANalysis of COVAriance. ANCOVA) -사전값을 고려했을 때 사후값이 집단별로 차이가 있는지를 검정하는 분석방법 예1
기업 분석, 타겟조사 (밀리의 서재)
기업 업종분석 (출판사)
