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통계량, 통계량)는 서로 다를 수 있음
- 중략 - 제1장 통계학의 개념
제2장 집중경향과 분산도
제3장 확률이론의 기초
제4장 확률변수의 분포
제5장 이항분포의 기대치와 분산
제6장 정규분포의 기대치와 분산
제7장 EXCEL을 이용한 통계분석(
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통계량, 통계량)는 서로 다를 수 있음
- 중략 - 제1장 통계학의 개념
제2장 집중경향과 분산도
제3장 확률이론의 기초
제4장 확률변수의 분포
제5장 이항분포의 기대치와 분산
제6장 정규분포의 기대치와 분산
제7장 EXCEL을 이용한 통계분석(
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경영통계의 기초개념
제1장 통계학의 개념
제2장 집중경향과 분산도
제3장 확률이론의 기초
제4장 확률변수의 분포
제5장 이항확률분포의 기대치와 분산
제6장 정규분포의 기대치와 분산
제7장 Excel을 이용한 통계분석(1) - 자료의 특성치 분석
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경영통계의 기초개념
제1장 통계학의 개념
제2장 집중경향과 분산도
제3장 확률이론의 기초
제4장 확률변수의 분포
제5장 이항확률분포의 기대치와 분산
제6장 정규분포의 기대치와 분산
제7장 Excel을 이용한 통계분석(1) - 자료의 특성치 분석
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경영통계의 기초개념
제1장 통계학의 개념
제2장 집중경향과 분산도
제3장 확률이론의 기초
제4장 확률변수의 분포
제5장 이항확률분포의 기대치와 분산
제6장 정규분포의 기대치와 분산
제7장 Excel을 이용한 통계분석(1) - 자료의 특성치 분석
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분석
1. 해외 요트산업 동향과 전망
2. 주요 국가별 요트산업 동향
3. 시사점
Ⅳ. 요트산업 육성정책 및 현황분석
1. 요트산업 육성정책
2. 전국 및 경남의 요트산업 현황
Ⅴ. 경남지역의 요트산업 육성방안
1. 목표시장 명확화
2. 기술개
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관련 제도
Ⅳ. 선진국의 크루즈 산업 정책 및 사례분석
1. 호주
2. 일본
3. 싱가포르
Ⅴ. 크루즈 관광산업 추진방안
1. 크루즈 기반시설 확충
2. 관련법․제도 개선
3. 재정지원 및 세제감면
4. 해외홍보 지원
Ⅵ. 결론
[참고문헌]
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분석
1. 에이콤 인터내셔날과 기아자동차
2. 현대자동차의 지방사업장 순회공연
3. 한화그룹 메세나 콘서트
4. LG전자와 태양의 서커스 ‘알레그리아’
5. 기타 공연 인프라와 기업 간 협력사례
Ⅴ. 공연예술단체의 기업협력을 통한 마케
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경영환경 변화 14
제4장 해외 지역혁신체제 구축 사례분석 및 시사점 17
제1절 해외 지역혁신체제 구축 사례분석 17
제2절 시사점 20
제5장 지역혁신체제 구축을 위한 지방중소기업 정책 추진방안 23
제1절 지역발전 전략으로서
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현황
3. 캐릭터산업 종사자 현황
4. 캐릭터산업 수출입 규모
Ⅳ. 캐릭터산업의 성공요인 비교분석
1. 뽀롱뽀롱 뽀로로
2. 짜장소녀 뿌까
3. 캐릭터 성공요인 비교분석
Ⅴ. 캐릭터산업 해외진출 발전전략
Ⅵ. 결론
<참고문헌>
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경영학 학술이론 연구결과를 설명해 보세요 139
1. 영상매체의 효과적인 전달을 위한 VR 및 AR 기술의 응용 140
2. 인공지능(AI)을 활용한 영상매체 생성 및 개인화 140
3. 콘텐츠의 효과 측정을 위한 데이터 분석 및 인사이트 도출 141
4. 블록체인
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핵심 역량은 무엇이라고 생각하며, 해당 역량을 갖추기 위한 자신만의 노력이나 경험을 작성해 주세요.
3. 본인만의 '차별화된 강점'과 '보완해야 할 약점'에 대해 사례를 들어 구체적으로 기술해 주세요. .
4. 경력사항과 보유기술에 대해
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기초 이론과 개념: 121
라. 회귀 분석 및 모델링: 121
마. 가설 검정과 추론: 122
바. 데이터 분석 및 시각화: 122
사. 빅데이터와 기계 학습: 123
아. 실험 계획법 124
자. 비모수 통계 124
차. 빅데이터와 머신러닝 125
카. 데이터 분석 도구와 소프
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경영자 생각의 중요성 159
? 답변의 간결성과 꼬리질문 159
가. 면접 문제에 대한 답변의 간결성 159
나. 꼬리질문 유형 160
다. 대학원 입시 영어면접. 인터뷰 173
라. 꼬리질문 사례와 답변 180
? 아동청소년학 대학원 입시준비를 위한 정보산
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기초 이론과 개념: 132
다. 회귀 분석 및 모델링: 133
라. 가설 검정과 추론: 134
마. 데이터 분석 및 시각화: 134
바. 빅데이터와 기계 학습: 135
사. 실험 계획법 136
아. 비모수 통계 136
자. 빅데이터와 머신러닝 137
차. 데이터 분석 도구와 소프
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