‘분석에 적합한 데이터’가 무엇인지 이해해야 양질의 데이터가 쌓입니다. 본 과정은 데이터 분석의 목적인 ‘더 좋은 의사결정’을 위해 데이터 전처리와 다양한 툴 사용법을 체계적으로 다룹니다.
본 과정은 데이터 분석 역량을 실질적으로 향상시켜주기 때문에, 구성원 모두에게, 특히 일반 직무 담당자에게 매우 필요합니다. 데이터 분석의 목적은 “더 좋은 의사결정”입니다. 기업에 실질적 성과를 가져올 의사결정은 몇몇 전문가의 거창한 분석만으로 안 됩니다. 비즈니스의 전 부문에서 각자 주먹구구로 처리하던 모든 업무를 보다 합리적으로, 더 좋은 성과가 기대되는 방향으로 결정하고 추진할 때 비로소 기업은 성장할 수 있습니다.
또한 모든 구성원이 ‘분석에 적합한 데이터’가 무엇인지 이해해야 양질의 데이터가 쌓입니다. 제아무리 뛰어난 데이터 사이언티스트들도 엉망진창으로 취합된 데이터에서 빛나는 보석을 찾아낼 수 없습니다. 일반 직원들이 데이터를 이해함으로써 기업이 확보하는 데이터의 품질이 높아집니다. 그제서야 비로소 전문가의 고차원적인 분석도 가능해집니다.
디지털 전환을 위한 모든 툴 다 모았다!
쉽고 체계적으로 입문자도 한번에 디지털 전환!
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- Microsoft Excel(통계 데이터 분석, 시각화 도구, 피벗 테이블, 몬테카를로 시뮬레이션 도구)
- 파워쿼리
- 파워 BI
- 구글 서베이
- 구글 애널리틱스
- sometrend
- Azure ML
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- 엑셀은 대부분의 기업과 가정에서 사용하고 있는 가장 대중적이며 범용적인 툴로, 기본적인 데이터 정리에서부터 고급 분석까지 무궁무진한 활용도를 가지고 있으며 진입 장벽과 접근성 면에서 그 어떤 프로그램과도 비교 불가
- 몬테카를로 시뮬레이션 도구의 경우 마소캠퍼스에서 자체 제작한 알고리즘을 적용해 개발한 도구로서 어디에서도 배울 수 없지만 어떤 직무에서든 활용하면 강력한 효과를 볼 수 있음
- 파워쿼리는 엑셀의 무료 부가 설치 기능으로서 데이터의 출처, 형식에 구애받지 않는 수집 및 편집 도구로 SQL 등의 크롤링 도구를 굳이 배우지 않아도 엑셀만으로 크롤링과 전처리를 수행할 수 있게 해주며, 최신화 및 추가된 데이터에 대해서도 자동으로 처리가 반영되어 업무 효율의 극적인 상승을 가져옴
- 파워 BI는 엑셀의 부가기능에서 독립한 만큼 작성물이 엑셀과 높은 호환성을 보이며, 비즈니스 인텔리전스를 시각화하여 공유하는 데 있어 자료 공유의 편리성과 분석 결과의 직관적인 해석이 가능함. 특히 PDF 파일을 포함하는 방대한 형식의 파일을 다룰 수 있으면서도 무료 부가 기능이라는 점은 여러 측면에서 비용 효율과 생산성 향상에 막강한 효과가 입증됨
- 구글 서베이, 구글 애널리틱스, sometrend는 1차 자료의 수집, 분석을 간단하게 수행 가능하면서 무료로 사용 가능하고, 사용법도 매우 쉬운 툴로 낮은 비용으로 업무 효율과 생산성을 극대화함
- Azure ML은 1년 무료로 이용 가능하며, 준전문가 수준의 코딩 실력을 요구하는 기존 도구들과 달리 간단한 조작법을 익히는 것만으로 머신 러닝 기능을 충분히 활용 가능케함
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- 실습 위주의 강의이기 때문에 강의 화면과 실습 화면을 분리할 수 있는 듀얼 모니터 또는 여분 기기를 함께 준비해주시면 좋습니다.
- 또한 Windows OS 기반으로 실습이 진행되므로, Windows 환경에서의 강의 수강을 추천해드립니다.
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“어제보다 성장하겠습니다. 그리고, 어제보다 성장하려는 사람을 돕겠습니다.”
마소캠퍼스의 진심과 소망을 담은 Actionable Content로,
2013년부터 온오프라인으로 함께해 온 누적 강의 1억시간!
이 소중한 경험과 시간은 언제나 마소캠퍼스와 수강생 모두의 성장의 원천입니다.
마소캠퍼스 팀은 우리의 모두의 성장을 위해 두 가지 원칙을 반드시 지킵니다.
1. 배우면 반드시 쓸 수 있는 Actionable Content
2. 참여자의 시간과 수고를 존중하는 Time-Saving Curriculum
마소캠퍼스의 Actionable and Time-Saving Curriculum으로 성장의 길을 함께 걸어나가길 기원합니다.
커리큘럼
| Part A. 데이터 리터러시 - 데이터 읽고 쓰기의 기술 | |||
| 01. 메가 트렌드 & 사례 | |||
| [onc39] dls101 – 월마트 사례 | FREE | 00:09:42 | |
| [onc39] dls102 – Digital Transformation | FREE | 00:08:08 | |
| 02. 의사결정과 데이터 | |||
| [onc39] dls201 – 직관적 의사결정과 데이터 기반 의사결정 | 00:06:08 | ||
| [onc39] dls202 – Case_코노코필립스 | 00:02:20 | ||
| [onc39] dls203 – 데이터 기반 의사결정 모형 | 00:04:06 | ||
| [onc39] dls204 – 데이터 기반 전략 수립 사례 | 00:09:35 | ||
| 03. 데이터 리터러시 | |||
| [onc39] dls301 – 데이터 리터러시 역량 | FREE | 00:02:56 | |
| 04. 데이터란 무엇인가 | |||
| [onc39] dls401 – 데이터 유형_비정형 데이터 | 00:03:35 | ||
| [onc39] dls402 – 데이터 유형_정형 데이터 | 00:07:02 | ||
| [onc39] dls403 – DIKW 피라미드 | 00:05:29 | ||
| 05. 데이터 기획 리터러시 | |||
| [onc39] dls501 – 데이터 기획 핵심 역량 | 00:03:23 | ||
| [onc39] dls502 – 데이터 사이언스 프로세스 | 00:05:15 | ||
| [onc39] dls503 – 의사결정을 위한 BQ 설정 | 00:02:56 | ||
| [onc39] dls504 – 데이터 분석 모델이란 | 00:04:17 | ||
| [onc39] dls505 – 분석 모델을 적용한 고객 분석 | FREE | 00:09:31 | |
| [onc39] dls506 – 분석 모델 수립 전략 | 00:03:19 | ||
| [onc39] dls507 – 분석 목표 KPI 도출 프레임워크 | 00:05:24 | ||
| 06. 데이터 수집 리터러시 | |||
| [onc39] dls601 – 수집 데이터 유형 | 00:02:00 | ||
| [onc39] dls602 – 서베이 방식 1차 자료 데이터 수집 | 00:07:57 | ||
| [onc39] dls603 – 크롤링 방식 2차 자료 데이터 수집 | FREE | 00:05:06 | |
| [onc39] dls604 – 디지털 서비스 로그 데이터 수집 | 00:07:39 | ||
| [onc39] dls605 – 데이터 태깅과 라벨링 | 00:01:26 | ||
| 07. 데이터 관리 리터러시 | |||
| [onc39] dls701 – 파일과 데이터베이스 | 00:09:04 | ||
| [onc39] dls702 – 데이터 모델과 데이터베이스 | 00:13:14 | ||
| 08. 데이터 처리 리터러시 | |||
| [onc39] dls801 – 데이터 처리 핵심 역량 | 00:04:50 | ||
| [onc39] dls802 – 사례로 이해하는 데이터 전처리 | 00:07:08 | ||
| [onc39] dls803 – 데이터 전처리 전문 도구 활용 사례 | 00:04:59 | ||
| 09. 데이터 분석 리터러시 | |||
| [onc39] dls901 – 데이터 분석 리터러시 핵심 역량 | 00:06:40 | ||
| [onc39] dls1001 – 기술 통계_데이터 요약의 의미 | 00:02:40 | ||
| [onc39] dls1002 – 데이터와 기술 통계량 | 00:10:25 | ||
| [onc39] dls1003 – 표준편차를 활용한 통계 분석 입문 | 00:04:35 | ||
| [onc39] dls1004 – 통계분석을 활용한 인사이트 도출 | 00:10:29 | ||
| [onc39] dls1005 – 부트스트랩 실험을 통한 확률론 입문 | FREE | 00:08:51 | |
| [onc39] dls1006 – 중심극한정리의 이해와 모집단 추정 입문 | 00:06:21 | ||
| [onc39] dls1007 – 표본 샘플링을 활용한 고객 방문횟수 추정 | 00:11:12 | ||
| [onc39] dls1008 – 몬테카를로 시뮬레이션 캠페인 예상 매출 추정 | 00:05:46 | ||
| [onc39] dls1101 – 데이터 분석과 분석 모델 | 00:01:34 | ||
| [onc39] dls1102 – 데이터 전처리와 기본 인사이트 도출을 위한 EDA 진행 | 00:07:31 | ||
| [onc39] dls1103 – 경향 분석 | 00:11:24 | ||
| [onc39] dls1104 – 비교 분석과 순위 분석 | 00:02:57 | ||
| [onc39] dls1105 – 상관 분석 | 00:05:51 | ||
| [onc39] dls1201 – 디지털 서비스와 데이터 | 00:03:23 | ||
| [onc39] dls1202 – 디지털 서비스 분석 | 00:05:38 | ||
| [onc39] dls1203 – 디지털 서비스 분석 도구 | 00:05:43 | ||
| 10. 데이터 시각화 리터러시 | |||
| [onc39] dls1301 – 데이터 시각화 핵심 역량 | 00:10:48 | ||
| [onc39] dls1302 – 데이터를 요약하는 기술 차트 시각화 | 00:03:44 | ||
| [onc39] dls1303 – 데이터 시각화 실무 입문 | 00:09:21 | ||
| [onc39] dls1304 – 분석 도구별 데이터 시각화 | 00:01:30 | ||
| 11. 데이터 기반 사업 전략 | |||
| [onc39] dls1401 – Data-Driven 사업 진행 사례 | 00:03:25 | ||
| [onc39] dls1402 – Data-Product 사업 진행 사례 | 00:04:24 | ||
| 12. Data Literacy | |||
| [onc39] dls1501 – 데이터 리터러시 핵심 Summary | 00:06:03 | ||
| 13. 교재 다운로드 | |||
| [onc39] dls2001 – 교재 다운로드 센터 | 00:00:00 | ||
| Part B. 데이터 사이언스 핵심 통계 | |||
| 01. 데이터 분석과 통계 - 통계의 이해 | |||
| [onc30] ds301 – 기술 통계 | 00:10:59 | ||
| [onc30] ds302 – 실습_데이터와 통계량 | 00:08:11 | ||
| [onc30] ds303 – 분산과 표준편차 | 00:13:55 | ||
| [onc30] ds304 – 표본과 모집단의 관계 | FREE | 00:06:58 | |
| [onc30] ds305 – 실습_몬테카를로 실험 설계 및 실행 | 00:14:34 | ||
| [onc30] ds306 – 중심 극한 정리 | 00:05:16 | ||
| [onc30] ds307 – 실습_중심 극한 정리와 Pilgrim bank 표본 실험 | 00:14:38 | ||
| [onc30] ds308 – 표본 개수 의사결정과 Poplulation Table | 00:08:14 | ||
| 02. 데이터 분석과 통계 - 추론 통계 | |||
| [onc30] ds401 – 논리적 추론과 피어슨 추론 | FREE | 00:06:27 | |
| [onc30] ds402 – 유의성 검정 원리 | 00:08:23 | ||
| [onc30] ds403 – 주요 유의 확률 계산 도구 소개 | 00:02:37 | ||
| [onc30] ds404 – 실습_유의성 검정 도구 엑셀 내장 분석도구 활성화 | FREE | 00:02:04 | |
| [onc30] ds405 – 목적에 맞는 유의성 검정 | 00:05:52 | ||
| [onc30] ds406 – 카이제곱 검정이란 | 00:01:28 | ||
| [onc30] ds407 – 실습_카이검정_월마트 영수증 | 00:15:38 | ||
| [onc30] ds408 – T검정이란 | FREE | 00:01:55 | |
| [onc30] ds409 – 실습_T검정 이메일 모금 실험 | 00:14:24 | ||
| [onc30] ds410 – 회귀분석이란 | 00:03:07 | ||
| [onc30] ds411 – 실습_회귀분석 아프리카 구호사업 | 00:12:15 | ||
| 03. 데이터를 통한 미래 예측하기 | |||
| [onc30] ds901 – 머신러닝이란 | 00:04:43 | ||
| [onc30] ds902 – 베이즈 추론이란 | 00:02:25 | ||
| [onc30] ds903 – 실습_베이즈통계 빼빼로 데이에 초콜릿을 건넨 그 남자의 진정성 추정하기 | 00:15:51 | ||
| [onc30] ds904 – 실습_베이즈통계 단지 문제 해결 방식 | 00:10:21 | ||
| [onc30] ds905 – 실습_베이즈통계 스팸메일 필터 구현하기 | 00:10:37 | ||
| [onc30] ds906 – 베이즈통계_축차 합리성 | 00:10:32 | ||
| 04. 강의교재 다운로드 센터 | |||
| [onc30] ds1202 – 교재 다운로드 센터 | 00:00:00 | ||
| Part C. 데이터 사이언스 비즈니스 분석 입문 | |||
| 01. 메가트렌드와 데이터 분석 | |||
| [onc30] ds101 – 과정 개요 | 00:03:28 | ||
| [onc30] ds102 – 메가트렌드 | 00:06:27 | ||
| [onc30] ds103 – 데이터 분석이란 | 00:06:49 | ||
| 02. 현실 세계의 데이터 모델링 | |||
| [onc30] ds201 – 데이터 사이언스 프로세스 | 00:10:35 | ||
| [onc30] ds202 – 데이터란 무엇인가 | 00:05:26 | ||
| [onc30] ds203 – 실습_자료의 정보화 | 00:05:16 | ||
| [onc30] ds204 – 1차 자료와 서베이 | 00:05:05 | ||
| [onc30] ds205 – 실습_데이터 수집 서베이 | 00:14:23 | ||
| [onc30] ds206 – 환경설정_파워쿼리 설치 | FREE | 00:10:24 | |
| [onc30] ds207 – 2차 자료와 크롤링 | 00:03:58 | ||
| [onc30] ds208 – 실습_파워쿼리를 활용한 웹크롤링 | 00:03:06 | ||
| 03. 데이터 전처리 | |||
| [onc30] ds501 – 데이터 전처리 입문 | 00:03:06 | ||
| [onc30] ds502 – 실습_데이터 전처리 결측치처리 | 00:08:05 | ||
| [onc30] ds503 – 실습_데이터 전처리 데이터 클린징 | 00:05:01 | ||
| [onc30] ds504 – 실습_데이터 전처리 금액단위 변경 | 00:09:07 | ||
| [onc30] ds505 – 실습_데이터 전처리 텍스트 나누기 및 개체 삭제 | 00:06:55 | ||
| [onc30] ds506 – 실습_데이터 전처리 데이터 타입 오류 사례 | 00:06:40 | ||
| [onc30] ds507 – 실습_데이터 전처리 종합사례01 | 00:06:29 | ||
| [onc30] ds508 – 실습_데이터 전처리 종합사례02 | 00:07:43 | ||
| 04. 데이터 분석 도구 활용 | |||
| [onc30] ds601 – 엑셀 데이터 관리 유형 이해 테이블 크로스탭 템플릿 | 00:06:30 | ||
| [onc30] ds602 – 실습_엑셀 데이터 관리 유형 이해하기 | 00:07:52 | ||
| [onc30] ds603 – 실습_엑셀 Core 기능 표 등록 및 활용 방안 | FREE | 00:07:22 | |
| [onc30] ds604 – 실습_엑셀 Core 기능 이름정의 및 활용 방안 | 00:16:27 | ||
| [onc30] ds605 – 실습_엑셀 에러 처리와 vlookup 활용 방안 | 00:11:24 | ||
| [onc30] ds606 – 실습_혼합 참조 이해와 민감도 분석 적용 방안 | 00:09:27 | ||
| [onc30] ds607 – 실습_소매점 판매 데이터를 활용한 비즈니스 분석 입문 | 00:08:45 | ||
| 05. 주요 데이터 분석 도구 설명 | |||
| [onc30] ds701 – 주요 데이터 분석 도구 장단점 정리 | 00:06:48 | ||
| 06. 비즈니스 데이터 분석 실무 | |||
| [onc30] ds801 – 주요 KPI의 이해 | FREE | 00:02:21 | |
| [onc30] ds802 – 실습_BSC 프레임워크 기반 분석 목표 KPI 도출 전략 | 00:07:07 | ||
| [onc30] ds803 – 실습_분석 대상 데이터 이해하기 | 00:07:19 | ||
| [onc30] ds804 – 분석 모델 기반 데이터 분석 입문 | 00:02:47 | ||
| [onc30] ds805 – 실습_Key Metrics 도출하기 | 00:07:02 | ||
| [onc30] ds806 – 실습_경향분석 Trend Analysis | 00:14:17 | ||
| [onc30] ds807 – 실습_비교분석 Comparison Analysis | 00:14:09 | ||
| [onc30] ds808 – 실습_순위분석 Ranking Analysis | 00:16:23 | ||
| [onc30] ds809 – 실습_기여분석 Contribution Analysis | 00:14:09 | ||
| [onc30] ds810 – 실습_빈도분석 Frequency Analysis | 00:11:41 | ||
| [onc30] ds811 – 실습_차이분석 Variance Analysis | 00:15:04 | ||
| 07. 머신러닝 입문 | |||
| [onc30] ds813 – 실습_상관분석 Correlation Analysis(엑셀2013 파워뷰 기반) | 00:16:23 | ||
| [onc30] ds814 – 실습_Interactive Dashboard 구성 | 00:07:38 | ||
| [onc30] ds901 – 머신러닝이란 | 00:04:43 | ||
| [onc30] ds902 – 베이즈 추론이란 | 00:02:25 | ||
| [onc30] ds903 – 실습_베이즈통계 빼빼로 데이에 초콜릿을 건넨 그 남자의 진정성 추정하기 | 00:15:51 | ||
| [onc30] ds904 – 실습_베이즈통계 단지 문제 해결 방식 | 00:10:21 | ||
| [onc30] ds905 – 실습_베이즈통계 스팸메일 필터 구현하기 | 00:10:37 | ||
| [onc30] ds906 – 베이즈통계_축차 합리성 | 00:10:32 | ||
| [onc30] ds1001 – AzureML 이해와 서비스 가입 | 00:03:06 | ||
| [onc30] ds1002 – 실습_Decision Tree를 활용한 신용평가 모형 개발하기 | 00:14:27 | ||
| [onc30] ds1003 – 실습_Linear Regression을 활용한 적정 집값 예측하기 | 00:08:24 | ||
| [onc30] ds1004 – 실습_Logistic Regression을 활용한 직원 이직 가능성 예측하기 | 00:08:57 | ||
| 08. 데이터 사이언스 정리 | |||
| [onc30] ds1101 – 데이터 사이언스 프로세스 정리 | 00:04:35 | ||
| 09. 강의교재 다운로드 센터 | |||
| [onc30] ds1203 – 교재 다운로드 센터 | 00:00:00 | ||
| Part D. 칼퇴 혁명: 파이썬 없는 엑셀 업무 자동화로 효율 1000% 올리기 | |||
| 00 강의 소개 | |||
| [onc41] epq002 – 강의소개_업무 자동화 | FREE | 00:01:52 | |
| 01 데이터 가져오기 | |||
| [onc40] epq102 – 파워쿼리란 무엇인가 | 00:15:18 | ||
| [onc40] epq103 – 파워쿼리의 엑셀 버전별 차이점 | 00:04:45 | ||
| [onc40] epq104 – 파워쿼리의 구성 요소 | 00:10:49 | ||
| [onc40] epq201 – 사본 생성vs 원본 데이터와의 연결 | 00:18:59 | ||
| [onc40] epq202 – 쿼리 데이터 자동 업데이트 | FREE | 00:07:49 | |
| [onc40] epq203 – 데이터 가져오기 – CSV 파일 정보 | 00:06:02 | ||
| [onc40] epq204 – 데이터 가져오기 – 웹 문서 정보 | 00:09:10 | ||
| [onc40] epq205 – 데이터 가져오기 – 엑셀 통합문서 정보 | 00:22:10 | ||
| 02 파워쿼리 편집기 | |||
| [onc40] epq301 – 파워쿼리 편집기 vs 엑셀 워크시트 편집 | 00:15:20 | ||
| [onc40] epq302 – 편집기의 작업 내역 저장 | 00:29:26 | ||
| [onc40] epq303 – 편집기의 메뉴 구성 | 00:23:04 | ||
| [onc40] epq304 – 파워쿼리 편집에 적용하기 | 00:15:07 | ||
| [onc40] epq305 – 닫기 및 로드 vs 닫기 및 다음으로 로드 | 00:31:29 | ||
| [onc40] epq306 – 데이터 편집 – 열 복제/제거/이름바꾸기 | 00:06:15 | ||
| [onc40] epq307 – 데이터 편집 – 행 제거/필터/첫 행을 머리글로 | 00:11:25 | ||
| [onc40] epq308 – 데이터 편집 – 열 합치기 / 열나누기 | 00:15:07 | ||
| [onc40] epq309 – 데이터 편집 – 정렬/역방향 열/행열 바꿈 | 00:15:50 | ||
| [onc40] epq310 – 데이터 편집 – 값 바꾸기 / 서식 바꾸기 | 00:18:43 | ||
| [onc40] epq311 – 데이터 편집 – 데이터 추출 / 형식 바꾸기 | 00:20:17 | ||
| [onc40] epq312 – 데이터 편집 – 예제의 열 | FREE | 00:27:37 | |
| [onc40] epq313 – 데이터 편집 – 조건 열 | 00:24:28 | ||
| [onc40] epq314 – 데이터 편집 – 인덱스 열/사용자 지정 열/그룹화 | 00:29:17 | ||
| [onc40] epq315 – 데이터 편집 – 피벗 열 & 열 피벗 해제 | 00:21:04 | ||
| 03 데이터 합치기 | |||
| [onc40] epq401 – 데이터 합치기 – 한 파일의 여러 워크시트 | 00:22:45 | ||
| [onc40] epq402 – 데이터 합치기 – 워크시트 병합 자동화 | 00:21:54 | ||
| 04 실무 활용 | |||
| [onc40] epq501 – 실무 활용 – 파워쿼리로 VLOOKUP 하기 | 00:32:47 | ||
| [onc40] epq502 – 실무 활용 – 여러 파일 이름 한 번에 바꾸기 | FREE | 00:19:10 | |
| [onc40] epq503 – 실무 활용 – 환율 변환하기 | 00:15:07 | ||
| [onc40] epq504 – 실무 활용 – 구글 서베이와 엑셀 연결하기 | 00:23:20 | ||
| [onc40] epq505 – 실무 활용 – 구글 애널리틱스와 엑셀 연결하기 | 00:35:22 | ||
| 05 강의교재 다운로드 센터 | |||
| [onc41] epq801 – 교재 다운로드 센터 | 00:00:00 | ||
| Part E. 엑셀 데이터 시각화 실무 | |||
| 01. 강의 소개 | |||
| [onc63] XLSV011 강의 소개 | FREE | 00:09:22 | |
| 02. 셀 서식 결정 | |||
| [onc63] XLSV021 셀서식을 통한 값 표현 바꾸기 | 00:42:22 | ||
| 03. 셀과 표의 서식 스타일 | |||
| [onc63] XLSV031 표 스타일 설정 | 00:16:37 | ||
| [onc63] XLSV032 배경색이 같은 셀 찾기 | 00:09:41 | ||
| 04. 조건부 서식의 기본 이해 | |||
| [onc63] XLSV041 조건부 서식의 종류 | 00:27:18 | ||
| 05. 수식을 활용한 조건부 서식 | |||
| [onc63] XLSV051 수식을 사용하는 다양한 조건부 서식 | 00:25:46 | ||
| [onc63] XLSV061 조건부 서식을 활용한 보고서 | 00:25:09 | ||
| [onc63] XLSV062 스파크라인을 활용한 보고서 | 00:31:07 | ||
| [onc63] XLSV071 막대형 차트 | 00:26:32 | ||
| [onc63] XLSV072 꺾은 선형 차트 | 00:13:54 | ||
| [onc63] XLSV081 선버스트 차트와 트리맵 | FREE | 00:12:56 | |
| [onc63] XLSV082 폭포 차트 | 00:11:06 | ||
| [onc63] XLSV083 방사형 레이더 차트 | 00:16:18 | ||
| [onc63] XLSV091 데이터가 떨어져 있을 때 | 00:33:20 | ||
| [onc63] XLSV092 원하는 데이터 레이블 설정 | 00:15:30 | ||
| [onc63] XLSV101 상하좌우 이격 차트 | 00:31:28 | ||
| [onc63] XLSV102 중첩 막대 그래프 | FREE | 00:19:02 | |
| 11. 유용한 비즈니스 시각화 차트(2) | |||
| [onc63] XLSV111 간트 차트 | 00:30:18 | ||
| 12. 유용한 비즈니스 시각화 차트(3) | |||
| [onc63] XLSV121 덤벨 차트 | 00:36:29 | ||
| 13. 비즈니스 데이터 시각화 연습 | |||
| [onc63] XLSV131 다중 개체 인터랙티브 대시보드 | 00:32:08 | ||
| 14. 강의교재 다운로드 센터 | |||
| [onc63] XLSV141 – 교재 다운로드 센터 | 00:00:00 | ||
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