https://inhyuk2000.github.io/tags/statistics/StatisticsHugoBlox Kit (https://hugoblox.com)en-usSat, 15 Aug 2026 00:00:00 +0900https://inhyuk2000.github.io/media/icon_hu_eee4a95885829ab2.pnghttps://inhyuk2000.github.io/tags/statistics/https://inhyuk2000.github.io/blog/study/%ED%86%B5%EA%B3%84-%EB%B6%84%EC%84%9D-%EB%A7%88%EC%8A%A4%ED%84%B0-%ED%81%B4%EB%9E%98%EC%8A%A4/Sat, 15 Aug 2026 00:00:00 +0900https://inhyuk2000.github.io/blog/study/%ED%86%B5%EA%B3%84-%EB%B6%84%EC%84%9D-%EB%A7%88%EC%8A%A4%ED%84%B0-%ED%81%B4%EB%9E%98%EC%8A%A4/<h2 id="통계분석-마스터-클래스-배울-내용-소개">통계분석 마스터 클래스 배울 내용 소개</h2> <p><strong><code>통계 분석</code>을 통해 <code>가정</code>을 객관적으로 <code>검증</code>할 수 있음.</strong></p> <ul> <li> <p>의사결정 Framework (PPDAC)</p> <ul> <li>P: Problem. Business Question</li> </ul> </li> <li> <p>통계: 피어슨 통계</p> <ul> <li>기술 통계. <ul> <li> <p>Data Modeling. Data 확보. 데이터 <code>분석 / 요약</code>을 통해 <span class="high-mark"><strong>인사이트를 뽑기 위한 방법</strong></span></p> </li> <li> <p><code>값</code>으로 요약. <code>시각화</code>로 요약.</p> </li> </ul> </li> <li>확률론. <ul> <li>표본을 바탕으로 모집단을 설명하기 위한 방법들.</li> </ul> </li> <li>추론 통계. <ul> <li>ex. <code>T-test</code> (<code>t-검정</code>. 2개의 집단.), <code>카이검정</code>, <code>Anova</code>, <code>회귀분석</code>, <code>로지스틱 회귀분석</code></li> </ul> </li> </ul> </li> </ul> <h2 id="직관적-의사결정과-데이터-기반-의사결정">직관적 의사결정과 데이터 기반 의사결정</h2> <p><span class="high-mark"><strong>직관적 의사 결정</strong></span></p> <ul> <li>고객의 욕구, 경쟁자 전략, 기술 변화 등 관련 정보의 획득과 최적 대안 도출이 실제 경영상황에서는 완벽하게 얻어내기 힘든 경우가 많음</li> <li>사이몬의 <code>관리적 의사결정 모형</code>: 완벽한 합리성보다는 제한된 합리성 하에서의 의사결정</li> </ul> <!-- > [!Note] 작성 예정. [PST1001] 부터 수강 시작. -->