|
의의, 기능 및 유형
(1) 경영자의 의의
(2) 경영자의 기능
(3) 경영자의 유형
2. 기업의 기초 개념
1) 기업의 의의
2) 기업의 형태
(1) 개인기업
(2) 공동기업
3. 경영학의 개념정의 및 학문적 성격
1) 경영학의
|
|
|
경영학. 서울, 도서출판: 대한미디어 * 경영학의 이해
Ⅰ. 경영학이란
1. 경영학의 개념
2. 경영학의 의의
Ⅱ. 경영학의 학문적 성격
1. 사회과학으로서의 경영학
2. 이론적인 면과 실제적인 면
3. 과학적인 면과 기술적인 면
* 참
|
|
|
경영학은 경영활동을 연구 대상으로 하여 이론, 실천, 과학, 기술 네 가지 측면을 모두 지니는 종합 학문이라고 할 수 있다. 경영학
Ⅰ. 경영학의 역사
1. 독일
2. 프랑스
3. 미국
4. 한국
Ⅱ. 경영학의 학문적 성격
1. 이론성과 실천
|
|
|
경영학의 진리체계 - 윤석철 저, 경문사, 2012
국제경영학 - 김신 저, 박영사, 2012
경영학원론 - Gulati Mayo 외 1명 저, 카오스북, 2016 경영학
I. 경영학의 개요
1. 경영학의 의의
2. 경영학의 학문적 성격
1) 과학성과 기술성
2) 이론성과 실
|
|
|
경영학의 진리체계 - 윤석철 저, 경문사, 2012
국제경영학 - 김신 저, 박영사, 2012
경영학원론 - Gulati Mayo 외 1명 저, 카오스북, 2016 I. 경영의 개념
II. 경영학의 중요성
III. 경영학의 연구대상
1. 연구대상의 의의
2. 기업과 경영
IV. 경
|
|
 |
의의와 주요 내용
①에코페미니즘의 의의 및 그 특성
② 에코페미니즘의 기본 신념과 합의점들
4.에코페미니즘의 이론적 흐름들
①구분 방식
②주요 논점을 통한 에코페미니즘의 이해
5.에코페미니즘에 대한 평가
①이원론적 사고의 비
|
|
|
및 연구목적
제 2절 연구의 방법 및 논문의 구성
제 2장 중소기업에 대한 이론적 고찰
제 1절 중소기업의 의의와 범위
제 2절 중소기업의 역할 및 필요성
제 3절 중소기업의 경쟁전략 이론
제 3장 기업문화에 관한 이론적 고찰
|
|
|
성격을 지닌다. 우리는 이런 개별성에 대한 인식이 필요하다. 현 시점에서 가장 중요한 것은 이런 국가적 의미에서의 개별성이 요구된다. 점점 더 글로벌화 되어가는 세계화 추세에, 한국은 경제적 성장과 선진국의 대열에 오르는 과정에서
|
|
|
의의
1. 개념
2. 부동산 정책의 필요성
3. 부동산 정책의 성격
[2] 정부의 시장개입
1. 시장개입의 의의 및 형태
2. 시장개입의 이유와 실패
[3] 토지정책
1. 토지정책의 중요성
2. 토지정책의 목표
3. 토지정책의 방향
|
|
|
의의 한계
(2)효과이론의 적용
1)효과이론의 타당성 여부
2)효과이론의 문제점
3.기존 국제공역에 관한 국가관할권이론의 유추ㆍ적용의 가능성
Ⅴ.사이버테러와 국가관할권의 문제
1.사이버 테러의 개념 및 특징
(1)개
|
|
 |
및 장래계획
3. 성격의 장단점 및 특기
4. 상벌사항
5. 기타 (특기사항)
수학, 연구계획서
6. 석사, 박사 진학 시 희망 연구분야 및 연구계획
7. 학부, 대학원 이수 전공과목 중 관심과목
8. 석사, 박사 이후의 계획 (박사진학, 취업, 유학 등)
|
|
 |
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
|
|
 |
학업계획서 작성 시 유의사항
Ⅱ. 서울대학교 경영대학원 경영학전공 학업계획서
1. 자기소개와 진학동기
2. 학부, 대학원 이수 전공과목 중 관심과목
3. 희망 연구분야 및 연구계획
4. 석사·박사 이후의 계획(박사진학, 취업, 유학 등)
|
|
 |
의의
2. 면접시험의 최근 경향
3. 면접 정보의 수집과 분석
4. 면접시험의 순서
5. 면접시 자주 나오는 질문
Ⅵ. 성공적인 면접을 위한 1분 자기소개
1. 1분 자기소개란
2. 1분 자기소개 참고사항
3. 1분 자기소개시 주의사항
4. 1분 자기소개
|
|
 |
개념: 62
나. 회귀 분석 및 모델링: 63
다. 가설 검정과 추론: 64
라. 데이터 분석 및 시각화: 64
마. 빅데이터와 기계 학습: 65
바. 실험 계획법 66
사. 비모수 통계 66
아. 빅데이터와 머신러닝 66
자. 데이터 분석 도구와 소프트웨어 67
? 통계분
|
|
메뉴펼치기
