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데이터 분석의 정점은 단순히 과거를 요약하고 미래를 예측하는 것을 넘어, 표본 데이터를 통해 모집단의 특성을 추론하고, 불확실성 속에서 확률을 계산하여 합리적인 의사결정을 내리는 것입니다.엑셀의 다양한 수학 및 통계 함수들을 익히셨다면, 이제는 통계적 사고를 바탕으로 비즈니스 문제를 해결하는 능력을 한 단계 더 끌어올릴 시간입니다. 이번에는 통계적 추론 및 확률 분포와 관련된 함수들을 집중적으로 다룰 예정입니다.왜 통계적 추론 및 확률 분포 함수를 알아야 할까요?실제 비즈니스 환경에서 우리는 항상 전체 데이터를 볼 수 있는 것은 아닙니다.예를 들어, 모든 고객을 대상으로 설문조사를 할 수는 없고, 모든 생산품의 품질을 일일이 검사할 수도 없습니다.대신, 우리는 표본(Sample) 데이터를 통해 모집단(P..

데이터 분석의 궁극적인 목표 중 하나는 바로 미래를 예측하고, 과거 데이터에서 추세(Trend)를 찾아내어 정보에 기반한 의사결정을 내리는 것입니다. 데이터를 요약하고, 조건을 부여하며, 분포와 관계를 분석하는 방법을 익혔다면, 이제는 그 지식을 바탕으로 미래를 엿보는 통계 예측의 세계로 들어갈 차례입니다.추세 및 예측 분석에 사용되는 엑셀 함수들을 집중적으로 다룰 예정입니다.왜 추세 및 예측 함수를 알아야 할까요?비즈니스에서 미래를 예측하는 능력은 매우 중요합니다. "다음 분기 판매량은 어떻게 될까?", "내년 예산을 어떻게 수립해야 할까?", "새로운 마케팅 전략이 어떤 성과를 가져올까?"와 같은 질문들은 모두 예측을 필요로 합니다.엑셀의 추세 및 예측 함수들은 이러한 질문에 답하기 위한 강력한 도구..

데이터를 깊이 있게 이해하려면 단순히 평균이나 합계를 넘어, 데이터가 얼마나 퍼져 있는지, 즉 분산(Variance)과 표준 편차(Standard Deviation)를 파악하는 것이 중요합니다.또한, 서로 다른 두 데이터 셋이 어떤 관계를 가지고 움직이는지, 즉 상관 관계(Correlation)를 분석하는 능력은 데이터 기반 의사결정의 핵심입니다. 이러한 데이터의 산포도(Scattering)와 관계를 분석하는 데 필수적인 함수들을 집중적으로 다룰 예정입니다.왜 분산 및 상관 관계 분석 함수를 알아야 할까요?비즈니스 환경에서 우리는 종종 "이 제품의 가격 변동성은 얼마나 되는가?", "두 마케팅 캠페인 간에 판매량의 차이가 유의미한가?", "광고비 지출이 매출액에 얼마나 영향을 미치는가?"와 같은 질문에 ..