기술 분석이란 무엇입니까

마지막 업데이트: 2022년 1월 11일 | 0개 댓글
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시장은 당신이 용매로 남아있을 수있는 것보다 더 오래 비합리적으로 머물 수 있습니다.

15년 세계 최고의 비즈니스 분석 프로그램 2022개

빅 데이터 시대에 비즈니스 분석은 그 어느 때보다 중요해지고 있습니다. McKinsey Global Institute의 연구에 따르면 매일 2.5조 바이트의 데이터가 생성되며 그 양은 매년 40%씩 증가하고 있습니다. 이는 데이터에 정통한 비즈니스 소유자에게조차 압도적일 수 있으며 통계 및 분석에 대한 배경 지식이 없는 비즈니스 소유자는 더욱 그렇습니다. 이것이 사람들이 자신의 경력을 한 단계 더 발전시키기 위해 세계 최고의 비즈니스 분석 프로그램을 찾는 이유 중 하나입니다.

다행히도 이제 전문가와 학생 모두에게 데이터의 힘을 활용하는 데 필요한 기술을 제공하도록 설계된 여러 비즈니스 분석 프로그램이 있습니다.

다음이 포함됩니다 석사 학위 데이터 과학 또는 비즈니스 인텔리전스 분야의 비즈니스 분석 및 MBA 집중 과정.

우리는 상위 15개 목록을 작성했습니다. 학위 프로그램 이 흥미진진한 분야에 뛰어들고자 하는 사람들을 위해. 아래에서 보게 될 다음 목록은 세계의 권위 있는 순위를 기반으로 한 세계 최고의 비즈니스 분석 프로그램 15개입니다.

비즈니스 분석이란 무엇입니까?

비즈니스 분석은 통계적 방법, 기술 및 프로세스를 적용하여 데이터를 실행 가능한 비즈니스 인텔리전스로 변환하는 것을 말합니다.

이러한 도구는 고객 서비스, 재무, 운영 및 인적 자원을 포함한 다양한 영역에서 사용됩니다.

예를 들어, 일부 회사는 분석을 사용하여 고객을 잃을 수 있는 시기를 예측하고 이를 방지하기 위한 조치를 취합니다. 다른 사람들은 이를 사용하여 직원 성과를 추적하고 누가 승진하거나 더 높은 급여를 받아야 하는지 결정합니다.

비즈니스 분석 석사는 기술, 금융 및 의료를 포함한 다양한 분야에서 경력 기회로 이어질 수 있습니다. 비즈니스 분석 프로그램은 다양한 기관에서 제공되며 학생들에게 통계, 예측 모델링 및 빅 데이터와 같은 주요 영역에 대한 지식을 얻을 수 있는 기회를 제공합니다.

비즈니스 분석에 가장 적합한 인증은 무엇입니까?

비즈니스 분석은 데이터와 통계를 사용하여 비즈니스 결정을 내리는 방식입니다.

초보 유튜버의 흔한 실수가 많고 단시간에 모든 실수를 고칠 수는 없다. 따라서 해야 할 일은 하나씩 해결하고 가장 중요한 것부터 시작하는 것입니다. 몇 가지 유용한 인증 다음 중 일부를 포함하는 비즈니스 분석용:

  • 비즈니스 데이터 분석(CBDA) IIBA 인증
  • IQBBA 공인 기초 수준 비즈니스 분석가(CFLBA)
  • 요구 사항 엔지니어링(CPRE)을 위한 IREB 공인 전문가
  • PMI 전문가 비즈니스 분석(PBA)
  • SimpliLearn 비즈니스 분석가 석사 프로그램.

세계 최고의 비즈니스 분석 프로그램은 무엇입니까

비즈니스 분석 분야에서 경력을 쌓는 데 관심이 있다면 먼저 자신의 상황에 맞는 학교를 선택해야 합니다.

작업 범위를 좁히는 데 도움이 되도록 아래 목록을 작성했습니다.

최고의 비즈니스 분석 프로그램 순위를 집계하기 위해 다음 세 가지 요소를 살펴보았습니다.

  • 각 프로그램이 제공하는 교육의 질
  • 학교의 명성;
  • 학위의 돈을 위해 가치.

다음은 세계 최고의 비즈니스 분석 프로그램 목록입니다.

세계 최고의 비즈니스 분석 프로그램.

1. 비즈니스 분석 석사 — Stanford University 경영 대학원

스탠포드 경영대학원은 비즈니스 분석과 관련된 광범위한 과정을 제공합니다. 가장 인기 있는 과정에는 고급 분석, 마케팅 분석, 예측 모델링 및 통계 학습이 포함됩니다.

박사과정을 밟고 있는 학생 비즈니스 분석에서 컴퓨터 과학 부서에서 제공하는 최소 XNUMX개의 과정에 등록해야 합니다.

이 프로그램의 자격 기준은 최소 3년의 풀타임 업무 경험과 최소 7.5 학점 평균을 가진 강력한 학업 배경을 갖는 것입니다.

2. 비즈니스 분석 이학 석사 — 텍사스 대학교 오스틴

1883년에 설립된 University of Texas at Austin은 University of Texas 시스템의 14개 학교의 기함입니다.

이 학교는 14년에 1881개 학교 중 처음으로 문을 열었으며 현재 24,000명의 학생이 재학 중인 미국에서 12,900번째로 많은 단일 캠퍼스 등록을 자랑합니다. 1922명의 학생을 수용하는 이 대학의 McCombs School of Business는 10년에 설립되었습니다. 이 학교는 비즈니스 분석 프로그램에서 XNUMX개월 석사 과정을 제공합니다.

3. 비즈니스 분석 석사 - 인도 경영 아메다바드 연구소

IIM Ahmedabad의 경영과학기술부(MST)는 비즈니스 분석 및 의사결정 과학에서 PGDM을 제공합니다.

이것은 통계 및 수학에 대한 광범위한 배경을 가진 전문가를 위해 설계된 XNUMX년 풀타임 프로그램입니다. 이 과정의 선택 과정에는 GMAT 점수와 개인 면접이 포함됩니다.

4. 비즈니스 분석 석사 — Massachusetts Institute of Technology

매사추세츠 주 케임브리지에 위치한 Massachusetts Institute of Technology는 세계에서 가장 유명한 사립 연구 대학 중 하나입니다.

1861년에 설립된 이 기관은 과학 및 기술 연구로 가장 잘 알려져 있습니다. 비즈니스 및 관리 관련 과정을 교육하려는 그들의 노력은 Sloan School of Management로 알려져 있습니다.

그들은 12-18개월 동안 지속되는 비즈니스 분석 석사 프로그램을 제공합니다.

5. 비즈니스 분석 이학 석사 — Imperial College Business School

Imperial College Business School은 1955년부터 Imperial College of London에 속해 있으며 세계 최고의 비즈니스 스쿨 중 하나입니다.

주로 과학 연구 대학인 Imperial College는 학생들에게 비즈니스 관련 과정을 제공하기 위해 비즈니스 스쿨을 설립했습니다. 많은 국제 학생들이 이 대학의 비즈니스 분석 석사 프로그램에 참석합니다.

6. 데이터 과학 석사 — ESSEC 비즈니스 스쿨

1907년에 설립된 ESSEC 비즈니스 스쿨은 세계에서 가장 오래된 비즈니스 스쿨 중 하나입니다.

현재 가장 저명한 기관 중 하나로 간주되며 ESCP 및 HEC 파리를 포함하는 세 파리지앵으로 알려진 프랑스 트리오의 일원입니다. AACSB, EQUIS 및 AMBA는 모두 기관에 트리플 인증을 부여했습니다. 이 대학은 존경받는 석사 학위를 제공합니다. 데이터 기술 분석이란 무엇입니까 과학 및 비즈니스 분석 프로그램.

7. 비즈니스 분석 석사 — ESADE

1958년부터 ESADE Business School은 스페인 바르셀로나에 있는 ESADE 캠퍼스의 일부였으며 유럽 및 세계 최고 중 하나로 간주됩니다. 트리플 인증(AMBA, AACSB 및 EQUIS)을 받은 76개 학교 중 하나입니다. 이 학교에는 현재 총 7,674명의 학생이 있으며 상당수의 유학생이 있습니다.

학교는 잘 알려진 XNUMX년 비즈니스 분석 석사 학위를 제공합니다.

8. 비즈니스 분석 이학 석사 — 사우스 캘리포니아 대학교

사우스 캘리포니아 대학교(University of South California)는 1880년에 설립된 캘리포니아 로스앤젤레스에 위치한 사립 연구 대학입니다.

DNA 컴퓨팅, 동적 프로그래밍, VoIP, 바이러스 백신 소프트웨어 및 사진 압축은 해당 기관이 개척한 기술 중 일부에 불과합니다.

1920년부터 USC Marshall School of Business는 고품질의 비즈니스 교육을 제공하기 위해 노력해 왔습니다. 이 기관은 비즈니스 분석 프로그램에서 잘 알려진 XNUMX년제 과학 석사를 제공합니다.

9. 비즈니스 분석 이학 석사 — 맨체스터 대학교

University of Manchester는 1824년에 기계 연구소로 설립되었으며 그 이후로 몇 가지 변화를 겪었으며 2004년 University of Manchester로 현재의 모습을 갖추게 되었습니다.

학교의 메인 캠퍼스는 영국 맨체스터에 있으며 학생 수는 40,000명입니다. 1918년부터 Alliance Manchester Business School은 캠퍼스의 일부였으며 연구 성과에서 영국에서 XNUMX위를 차지했습니다.

비즈니스 분석 과학 석사는 학교에서 사용할 수 있습니다.

10. 비즈니스 분석 이학 석사 — University of Warwick

Institution of Warwick은 1965년에 설립되었으며 영국 코번트리 외곽에 있는 공립 연구 대학입니다.

이 기관은 학생들에게 고품질 고등 교육을 제공하기 위해 설립되었으며 현재 26,500명의 학생이 있습니다.

1967년부터 Warwick Business School은 Warwick University 캠퍼스의 일부가 되어 비즈니스, 정부 및 기술 분석이란 무엇입니까 기술 분석이란 무엇입니까 학계의 리더를 배출했습니다. 학교는 10~12개월 동안 지속되는 비즈니스 분석 프로그램에서 이학 석사를 제공합니다.

11. 비즈니스 분석 이학 석사 — 에든버러 대학교

1582년에 설립된 University of Edinburgh는 세계에서 36,500번째로 오래된 대학이자 스코틀랜드의 고대 대학 중 하나입니다. 이 학교에는 현재 XNUMX개 주요 장소에 걸쳐 XNUMX명의 학생이 있습니다.

University of Edinburgh의 세계적으로 유명한 비즈니스 스쿨은 1918년에 처음 문을 열었습니다. 비즈니스 스쿨은 강한 명성을 얻었으며 미국에서 비즈니스 분석 프로그램에서 가장 존경받는 이학 석사 중 하나를 제공합니다.

12. 비즈니스 분석 이학 석사 — 미네소타 대학교

Institution of Minnesota는 1851년 미네소타에 두 개의 캠퍼스(미니애폴리스와 세인트 폴)가 있는 공립 연구 대학으로 설립되었습니다. 50,000명의 학생이 재학 중인 이 학교는 미네소타 대학교 시스템의 가장 오래된 기관이자 기함 역할을 합니다.

비즈니스 및 관리 과정을 교육하기 위한 이니셔티브는 Carlson School of Management로 알려져 있습니다. 이 학교의 3,000명 이상의 학생들은 비즈니스 분석 프로그램의 이학 석사에 등록할 수 있습니다.

13. 비즈니스 프로그램의 IT 석사 — Singapore Management University

Singapore Management University는 국제 학생들에게 비즈니스 관련 고등 교육을 제공하는 것을 주요 목표로 하는 자율적인 대학입니다.

학교가 2000년에 처음 열렸을 때 커리큘럼과 프로그램은 Wharton School of Business의 커리큘럼과 프로그램을 모델로 했습니다.

EQUIS, AMBA 및 AACSB 인증을 보유한 몇 안 되는 비유럽 학교 중 하나입니다. SMU의 정보 시스템 학교는 비즈니스 프로그램에서 정보 기술 석사를 제공합니다.

14. 비즈니스 분석 석사 — Purdue University

퍼듀 대학교는 1869년 인디애나주 웨스트 라파예트에 설립되었습니다.

대학 이름은 학교 설립을 돕기 위해 토지와 자금을 제공한 Lafayette 사업가 John Purdue의 이름을 따서 명명되었습니다. 이 최고 등급의 비즈니스 분석 학교는 39명의 학생으로 시작하여 현재 43,000명의 학생이 등록했습니다.

19622년에 대학에 추가되어 현재 3,000명의 학생이 재학 중인 Krannert School of Management는 비즈니스 스쿨입니다. 학생들은 학교에서 비즈니스 분석 및 정보 관리 석사 학위를 취득할 수 있습니다.

15. 비즈니스 분석 이학 석사 — 유니버시티 칼리지 더블린

Institution College Dublin은 이름에서 알 수 있듯이 아일랜드 더블린에 1854년에 설립된 연구 중심 대학입니다. 1,400명의 교수진이 32,000명의 학생을 가르치는 아일랜드에서 가장 큰 대학 중 하나입니다. 이 학교는 아일랜드에서 두 번째로 우수한 학교로 간주되었습니다.

1908년에 이 기관은 Michael Smurfit 경영 대학원을 추가했습니다. 그들은 유럽 최초의 MBA 프로그램을 포함하여 많은 저명한 프로그램을 제공합니다. 이 학교는 비즈니스 분석 프로그램에서 국제적으로 인정받는 이학 석사를 제공합니다.

비즈니스 분석 프로그램에 대해 자주 묻는 질문

데이터 분석의 구성 요소인 데이터 분석이란 무엇입니까?

데이터 분석에는 다양한 소스(예: CRM 시스템)에서 데이터를 수집하고 Microsoft Access 또는 SAS Enterprise Guide 내에서 분석하기 위해 Microsoft Excel 또는 SQL 쿼리와 같은 도구를 사용하는 것이 포함됩니다. 회귀 분석과 같은 통계 모델을 적용하는 것도 포함됩니다.

분석 학위는 무엇을 보유합니까?

분석 학위는 학생들에게 더 나은 결정을 내리기 위해 데이터를 수집, 저장 및 해석하는 방법을 가르칩니다. 분석 기술 분석이란 무엇입니까 도구가 더 널리 보급되고 강력해짐에 따라 이는 모든 산업 분야의 고용주가 요구하는 기술입니다.

데이터 분석은 무엇이라고도 합니까?

비즈니스 인텔리전스 또는 BI라고도 하는 비즈니스 분석은 회사의 성과를 모니터링하고 분석하여 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

분석이 비즈니스에서 중요한 이유는 무엇입니까?

분석은 데이터 검토에 관한 것이며 미래에 대한 예측을 하는 데 도움이 되는 귀중한 정보를 제공할 수 있습니다. 기업은 고객 행동의 추세를 식별하여 비즈니스 성과에 긍정적인 영향을 미칠 변화를 가능하게 하는 데 사용합니다.

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비즈니스 세계에서 데이터는 왕입니다. 그렇지 않으면 눈에 띄지 않을 경향, 패턴 및 통찰력을 드러낼 수 있습니다. 분석은 비즈니스 성장의 중요한 부분입니다.

분석을 사용하면 광고 및 마케팅과 같은 투자에서 더 많은 것을 얻을 수 있습니다. 이 목록에 있는 학교는 강력한 교과 과정과 지원 학습 환경을 통해 데이터 분석가 및 연구원으로서의 경력을 위해 학생들을 훈련시킬 수 있도록 잘 준비되어 있습니다.

예측 분석

예측 분석(Predictive analytics)은 지능형 분석의 한 가지 형태입니다. 새로운 데이터와 과거 데이터를 둘 다 사용하여 패턴을 파악하고 향후 결과와 추세를 예측합니다.

예측 분석은 어떻게 동작합니까?

예측 분석은 통계 분석 기법, 분석 쿼리, 데이터 마이닝, 예측 모델링과 자동 머신 러닝 알고리즘과 같은 다양한 기법을 활용해 Dataset가 예측형 모델을 만들게 한 다음 특정 이벤트의 발생 가능성에 숫자 값을 적용하고, what-if 시나리오와 위험 평가를 포함합니다. 기업에서 예측 분석을 이용하면 데이터 내에 포함된 패턴을 찾아 이용하여 위험 요소와 기회를 탐지할 수 있습니다. 예측 분석은 보통 빅데이터와 관련이 있습니다. 일례로 엔지니어링 데이터는 센서, 도구와 기타 연결된 시스템에서 가져옵니다. 반면 한 기업의 비즈니스 시스템 데이터의 경우 트랜잭션 데이터, 매출 결과, 고객 불만 사항과 마케팅 정보 등을 포함할 수 있습니다. 기업에서는 빅데이터에서 값을 추출하기 위해 하둡이나 Spark와 같은 툴을 사용해 대규모 데이터 세트에 알고리즘을 적용합니다. 이렇게 하면 커넥티드 디바이스와 센서 등의 출처에서 유입된 대량의 데이터(구조적이든 비구조적이든)를 저장, 처리하여 비즈니스 실적을 계측할 수 있습니다.

예측 분석 수명 주기의 여러 가지 단계

예측 분석의 단계

예측 분석에는 나름의 수명 주기가 있습니다. 첫 수명 주기는 문제 진술문부터 시작하는데, 이것이 탄생이고 다른 모델로 교체되면 끝납니다. 예측 분석에는 다음과 같은 단계가 있습니다. 예측 분석을 이용하면 확실한 실시간 권장 사항을 내놓아 비용을 절감하고 안전성을 개선하며 투자에 필요한 정보를 제공할 수 있습니다.

데이터 분석이란 무엇입니까? 연구 | 종류 | 방법 | 기법

Data analysis 비즈니스 의사 결정에 유용한 정보를 찾기 위해 데이터를 정리, 변환 및 모델링하는 프로세스로 정의됩니다. 데이터 분석의 목적은 데이터에서 유용한 정보를 추출하고 데이터 분석을 기반으로 결정을 내리는 것입니다.

데이터 분석의 간단한 예는 일상 생활에서 어떤 결정을 내릴 때마다 지난 시간에 일어난 일이나 그 특정 결정을 선택함으로써 일어날 일에 대해 생각하는 것입니다. 이것은 우리의 과거나 미래를 분석하고 그것을 기반으로 결정을 내리는 것입니다. 이를 위해 우리는 과거의 추억이나 미래의 꿈을 수집합니다. 그래서 그것은 데이터 분석에 지나지 않습니다. 이제 기술 분석이란 무엇입니까 분석가가 비즈니스 목적으로 수행하는 것과 동일한 작업을 데이터 분석이라고 합니다.

이 데이터 과학 자습서에서는 다음을 배우게 됩니다.

왜 데이터 분석인가?

비즈니스를 성장시켜 인생을 성장시키려면 때로는 분석만 하면 됩니다!

사업이 성장하지 않는다면 과거를 되돌아보고 실수를 인정하고 실수를 되풀이하지 않고 다시 계획을 세워야 합니다. 그리고 비즈니스가 성장하더라도 비즈니스가 더 기술 분석이란 무엇입니까 성장할 수 있도록 기대해야 합니다. 비즈니스 데이터와 비즈니스 프로세스를 분석하기만 하면 됩니다.

데이터 분석 도구

데이터 분석 도구를 사용하면 사용자가 데이터를 처리 및 조작하고 데이터 세트 간의 관계 및 상관 관계를 분석하고 해석을 위한 패턴 및 추세를 식별하는 데 도움이 됩니다. 다음은 연구에서 데이터 분석에 사용되는 전체 도구 목록입니다.

데이터 분석 유형: 기술 및 방법

여러 가지가 있습니다 types of Data Analysis 비즈니스와 기술을 기반으로 존재하는 기술. 그러나 주요 데이터 분석 방법은 다음과 같습니다.

텍스트 분석

텍스트 분석은 데이터 마이닝이라고도 합니다. 데이터베이스 또는 데이터 마이닝 도구를 사용하여 대규모 데이터 세트에서 패턴을 발견하는 데이터 분석 방법 중 하나입니다. 원시 데이터를 비즈니스 정보로 변환하는 데 사용되었습니다. 비즈니스 인텔리전스 도구는 전략적 비즈니스 결정을 내리는 데 사용되는 시장에 있습니다. 전반적으로 데이터를 추출 및 검사하고 패턴을 도출하고 최종적으로 데이터를 해석하는 방법을 제공합니다.

통계 분석

통계 분석 쇼 What happen? 과거 데이터를 대시보드 형태로 활용하여 통계 분석에는 데이터 수집, 분석, 해석, 프레젠테이션 및 모델링이 포함됩니다. 데이터 세트 또는 데이터 샘플을 분석합니다. 이 유형의 분석에는 기술 분석과 추론 분석의 두 가지 범주가 있습니다.

기술 분석

완전한 데이터 또는 요약된 수치 데이터의 샘플을 분석합니다. 연속 데이터의 경우 평균과 편차를 표시하고 범주형 데이터의 경우 백분율과 빈도를 표시합니다.

추론 분석

완전한 데이터에서 샘플을 분석합니다. 이 유형의 분석에서는 다른 샘플을 선택하여 동일한 데이터에서 다른 결론을 찾을 수 있습니다.

진단 분석

진단 분석 쇼 Why did it happen? Statistical Analysis에서 찾은 인사이트에서 원인을 찾아냅니다. 이 분석은 데이터의 행동 패턴을 식별하는 데 유용합니다. 비즈니스 프로세스에 새로운 문제가 발생하면 이 분석을 조사하여 해당 문제의 유사한 패턴을 찾을 수 있습니다. 그리고 새로운 문제에 대해 유사한 처방을 사용할 기회가 있을 수 있습니다.

예측 분석

예측 분석 쇼 what is likely to happen 이전 데이터를 사용하여 가장 간단한 데이터 분석 예는 작년에 저축으로 두 벌의 드레스를 샀고 올해 내 급여가 두 배 인상되면 네 벌을 살 수 있는 것과 같습니다. 하지만 물론 올해는 옷값이 오를 확률이나 드레스 대신에 새 자전거를 사고 싶거나 집을 사야 하는 상황 등 다른 상황을 생각해야 하기 때문에 이렇게 쉽지는 않습니다!

따라서 여기에서 이 분석은 현재 또는 과거 데이터를 기반으로 미래 결과에 대해 예측합니다. 예측은 추정일 뿐입니다. 정확성은 얼마나 자세한 정보를 가지고 있고 얼마나 많이 파느냐에 따라 결정됩니다.

처방적 분석

처방 분석은 모든 이전 분석의 통찰력을 결합하여 현재 문제 또는 결정에서 취해야 할 조치를 결정합니다. 대부분의 데이터 기반 회사는 예측 및 기술 분석이 데이터 성능을 향상시키는 데 충분하지 않기 때문에 Prescriptive 기술 분석이란 무엇입니까 Analysis를 활용하고 있습니다. 현재 상황과 문제를 기반으로 데이터를 분석하고 의사 결정을 내립니다.

데이터 분석 프로세스

그만큼 Data Analysis Process 데이터를 탐색하고 데이터에서 패턴을 찾을 수 있는 적절한 응용 프로그램이나 도구를 사용하여 정보를 수집하는 것에 불과합니다. 그 정보와 데이터를 기반으로 결정을 내리거나 궁극적인 결론을 얻을 수 있습니다.

데이터 분석은 다음 단계로 구성됩니다.

  • 데이터 요구 사항 수집
  • 데이터 수집
  • 데이터 정리
  • 데이터 분석
  • 데이터 해석
  • 데이터 시각화

데이터 요구 사항 수집

먼저 왜 이런 데이터 분석을 하고 싶은지 생각해봐야 합니다. 데이터 분석을 수행하는 목적이나 목표를 찾는 데 필요한 모든 것입니다. 어떤 유형의 데이터 분석을 수행할지 결정해야 합니다! 이 단계에서는 무엇을 분석하고 어떻게 측정할지 결정해야 하며, 왜 조사하는지, 이 분석을 수행하기 위해 어떤 측정치를 사용해야 하는지 이해해야 합니다.

데이터 수집

요구 사항을 수집한 후에는 측정해야 하는 항목과 발견해야 하는 항목에 대한 명확한 아이디어를 얻을 수 있습니다. 이제 요구 사항에 따라 데이터를 수집할 때입니다. 데이터를 수집한 후에는 수집된 데이터를 분석을 위해 처리하거나 구성해야 한다는 점을 기억하십시오. 다양한 출처에서 데이터를 수집함에 따라 수집일자와 데이터 출처가 기록된 로그를 유지해야 합니다.

데이터 정리

이제 수집된 데이터가 분석 목표와 관련이 없거나 유용하지 않을 수 있으므로 정리해야 합니다. 수집되는 데이터에는 중복 기록, 공백 또는 오류가 포함될 수 있습니다. 데이터를 정리하고 오류가 없어야 합니다. 데이터 정리를 기반으로 분석 결과가 예상 결과에 더 가깝기 때문에 이 단계를 분석 전에 수행해야 합니다.

데이터 분석

데이터가 수집, 정리 및 처리되면 분석할 준비가 된 것입니다. 데이터를 조작하면서 필요한 정확한 정보를 얻거나 더 많은 데이터를 수집해야 할 수도 있습니다. 이 단계에서는 요구 사항을 이해하고 해석하고 결론을 도출하는 데 도움이 되는 데이터 분석 도구와 소프트웨어를 사용할 수 있습니다.

데이터 해석

데이터를 분석한 후 마침내 결과를 해석할 차례입니다. 단순히 단어로 사용하거나 표 또는 차트로 사용할 수 있는 데이터 분석을 표현하거나 전달하는 방법을 선택할 수 있습니다. 그런 다음 데이터 분석 프로세스의 결과를 사용하여 최선의 조치를 결정하십시오.

데이터 시각화

데이터 시각화는 일상 생활에서 매우 일반적입니다. 그들은 종종 차트와 그래프의 형태로 나타납니다. 즉, 데이터를 그래픽으로 표시하여 인간의 두뇌가 더 쉽게 이해하고 처리할 수 있도록 합니다. 데이터 시각화는 종종 알려지지 않은 사실과 경향을 발견하는 데 사용됩니다. 관계를 관찰하고 데이터 세트를 비교함으로써 의미 있는 정보를 찾는 방법을 찾을 수 있습니다.

기본 분석 (FA)이란 무엇입니까?

기본 분석 (FA)이란 무엇입니까?

100 년 된 주식을 거래하든 초기 암호 화폐를 거래하든 거래에 관해서는 정확한 과학이 관련되어 있지 않습니다. 또는 만약 있다면 월스트리트 최고의 선수들은 공식이 잘 보존 된 비밀로 남아 있는지 확인합니다.

대신 우리가 가진 것은 트레이더와 투자자들이 사용하는 방대한 도구와 방법론입니다. 대부분의 경우 이러한 기술을 기본 분석 (FA)기술 분석 (TA)의 두 가지 범주로 분류 할 수 있습니다 .

이 기사에서는 기본 분석의 기본 사항에 대해 자세히 알아 봅니다.

근본적인 분석이란 무엇입니까?

기본 분석은 투자자와 거래자가 자산 또는 비즈니스의 내재 가치를 설정하기 위해 사용하는 방법입니다. 이를 정확하게 평가하기 위해 내부 및 외부 요인을 엄격하게 연구하여 해당 자산이나 비즈니스가 과대 평가되었는지 저평가되었는지를 결정합니다. 그들의 결론은 좋은 수익을 얻을 가능성이 더 높은 전략을 더 잘 공식화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

예를 들어 회사에 관심이 있다면 먼저 회사의 수입, 대차 대조표, 재무 제표, 현금 흐름과 같은 것을 연구하여 재무 건전성을 느낄 수 있습니다. 그런 다음 조직을 축소하여 운영중인 시장이나 산업을 살펴볼 수 있습니다. 경쟁자는 누구입니까? 회사가 타겟팅하는 인구 통계는 무엇입니까? 범위를 확장하고 있습니까? 이자율 및 인플레이션 과 같은 경제적 고려 사항을 고려 하여 몇 가지 요인을 언급 하기 위해 더 축소 할 수 있습니다 .

위는 상향식 접근 방식 으로 알려진 것입니다. 관심있는 회사에서 시작하여 더 넓은 경제에서 그 위치를 이해하기 위해 노력합니다. 하지만 당신은 동등하게 채택 할 수있는 하향식 (top-down) 먼저 큰 그림을 검사하여 추천 범위를 좁힐 방법을.

이러한 유형의 분석의 최종 목표는 예상 주가를 생성하고이를 현재 가격과 비교하는 것입니다. 수치가 현재 가격보다 높으면 저평가되었다고 결론을 내릴 수 있습니다. 시장 가격보다 낮다면 현재 고평가되었다고 가정 할 수 있습니다. 분석 데이터로 무장하여 특정 회사의 주식을 매수할지 매도할지 여부에 대해 현명한 결정을 내릴 수 있습니다.

기본 분석 (FA) 대 기술 분석 (TA)

cryptocurrency , forex 또는 주식 시장에 익숙하지 않은 거래자와 투자자 는 종종 어떤 접근 방식을 취해야하는지 혼동합니다. 기본 분석과 기술적 분석은 뚜렷한 대조를 이루며 서로 다른 것을 분석하기 위해 상당히 다른 방법론에 의존합니다. 그러나 둘 다 거래와 관련된 데이터를 제공합니다. 그래서 어느 것이 가장 좋습니까?

사실, 각각이 테이블에 무엇을 가져다 주는지 질문하는 것이 더 합리적 일 수 있습니다. 본질적으로 펀더멘털 분석가들은 주가가 주식의 진정한 가치를 반드시 나타내는 것은 아니며 투자 결정을 뒷받침하는 이데올로기라고 생각합니다.

반대로, 기술 분석가들은 미래의 가격 움직임이 과거의 가격 행동과 거래량 데이터에서 다소 예측 될 수 있다고 믿습니다. 그들은 기술 분석이란 무엇입니까 외부 요인을 연구하는 데 신경 쓰지 않고 대신 가격 차트, 패턴 및 시장 동향에 집중하는 것을 선호합니다. 그들은 입장 및 퇴장 위치에 이상적인 지점을 식별하는 것을 목표로합니다.

효율적인 시장 가설 (EMH) 의 지지자들은 기술적 분석 (TA) 으로 지속적으로 시장을 능가하는 것이 불가능하다고 생각합니다 . 이 이론은 금융 시장이 자산에 대한 알려진 모든 정보 (합리적)를 나타내며 이미 과거 데이터를 고려하고 있음을 시사합니다. EMH의 약한 버전은 근본적인 분석을 훼손하지 않지만 더 강력한 형태는 엄격한 연구로도 경쟁 우위를 확보하는 것이 불가능하다고 주장합니다.

당연히, 둘 다 서로 다른 영역에 대한 귀중한 통찰력을 제공 할 수 있기 때문에 객관적으로 더 나은 전략은 없습니다. 일부는 특정 거래 스타일에 더 잘 맞을 수 있으며 실제로 많은 거래자들은 더 큰 그림을 관찰하기 위해 두 가지를 조합하여 사용합니다. 이는 장기 투자와 마찬가지로 단기 거래에서도 마찬가지입니다.

펀더멘털 분석의 인기 지표

근본적인 분석에서 통찰을 얻기 위해 캔들 스틱 , MACD 또는 RSI 를 고려하지 않습니다. 대신 사용되는 소수의 FA 관련 지표가 있습니다. 이 섹션에서는 가장 인기있는 몇 가지 항목에 대해 설명합니다.

주당 순이익 (EPS)

주당 순이익은 회사의 수익성에 대한 확립 된 척도이며 각 발행 주식에 대해 얼마나 많은 이익을 창출하는지 알려줍니다. 다음 공식을 사용하여 계산됩니다.

회사가 배당금을 지급하지 않고 수익이 100 만 달러라고 가정합니다. 200,000 주가 발행되면 공식은 우리에게 $ 5의 EPS를 제공합니다. 계산은 특별히 복잡한 것은 아니지만 잠재적 투자에 대한 통찰력을 제공 할 수 있습니다. EPS가 더 높은 (또는 성장하는) 기업은 일반적으로 투자자에게 더 매력적입니다.

희석 된 주당 이익 은 총 주식 수를 증가시킬 수있는 요인도 고려하기 때문에 일부 사람들이 선호합니다. 예를 들어 스톡 옵션의 경우 직원에게 회사 주식을 구매할 수있는 옵션이 제공됩니다. 이는 일반적으로 순이익을 나누기 위해 더 많은 수의 주식을 제공하기 때문에 희석 EPS가 단순 EPS에 비해 더 낮은 가치를 기대할 수 있습니다.

모든 지표와 마찬가지로 주당 수익은 향후 투자 가치를 평가하는 데 사용되는 유일한 측정 기준이되어서는 안됩니다. 즉, 다른 사람과 함께 사용할 때 편리한 도구입니다.

가격 대비 수익 (P / E) 비율

주가 수익률 (또는 간단히 P / E 비율)은 주가와 EPS를 비교하여 비즈니스를 평가합니다. 다음 공식으로 계산됩니다.

EPS가 $ 5 인 이전 예의 동일한 회사를 재사용 할 수 있습니다. 각 주식이 $ 10에 거래되며, 이는 우리에게 2의 P / E 비율을 제공 할 것입니다. 이것은 무엇을 의미합니까? 글쎄요, 그것은 우리 연구의 나머지 부분이 보여준 것에 크게 좌우됩니다.

많은 사람들이 이익 대비 수익 비율을 사용하여 주식이 과대 평가되었는지 (비율이 높은 경우) 또는 저평가되었는지 (비율이 낮은 경우) 결정합니다. 유사한 기업의 P / E 비율과 비교하여 숫자를 고려하는 것이 좋습니다. 다시 말하지만,이 규칙이 항상 적용되는 것은 아니므로 다른 정량 및 정성 분석 기술과 함께 사용하는 것이 가장 좋습니다.

가격 대비 장부 (P / B) 비율

가격 대비 장부 비율 (주가 대비 자기 자본 비율 또는 P / B 비율이라고도 함)은 투자자가 장부 가치와 관련하여 회사를 평가하는 방식을 알려줍니다. 장부 가치는 재무 보고서에 정의 된 비즈니스 가치입니다 (일반적으로 자산에서 부채를 뺀 값). 계산은 다음과 같습니다.

이전 사례에서 다시 한 번 회사를 다시 기술 분석이란 무엇입니까 살펴 보겠습니다. 장부가가 $ 500,000이라고 가정합니다. 각 주식은 $ 10에 거래되며 그 중 200,000 개가 있습니다. 따라서 주당 장부 가치는 $ 500,000를 200,000으로 나눈 값입니다. 그러면 $ 2.5가됩니다.

숫자를 공식에 대입하면 $ 10을 $ 2.5로 나눈 값은 4의 가격 대비 장부 비율을 제공합니다. 표면적으로는별로 좋지 않습니다. 현재 주식이 회사의 실제 가치의 4 배에 거래되고 있음을 알 수 있습니다. 종이에. 아마도 엄청난 성장을 기대함으로써 시장이 비즈니스를 과대 평가하고 있음을 시사 할 수 있습니다. 비율이 1 미만이면 현재 시장에서 인식하는 것보다 더 많은 가치를 가진 비즈니스를 가리 킵니다.

가격 대비 장부 비율의 한계는 자산이 많은 비즈니스의 평가에 더 적합하다는 것입니다. 결국 물리적 자산이 거의없는 회사는 잘 대표되지 않습니다.

가격 / 성장 대비 수익 (PEG) 비율

가격 / 수익 대비 성장 비율 (PEG)은 수익 대비 수익 비율의 확장으로 성장률을 고려하여 범위를 확장합니다. 다음 공식을 사용합니다.

수익 성장률은 정해진 기간 동안 회사의 예상 수익 성장을 추정 한 것입니다. 우리는 그것을 백분율로 표현합니다. 앞서 언급 한 회사의 향후 5 년 동안 평균 10 % 성장을 추정했다고 가정 해 보겠습니다. 가격 대비 수익 비율 (2)을 10으로 나누어 0.2의 비율에 도달합니다.

이 비율은 회사가 미래 성장을 고려할 때 매우 저평가되어있어 좋은 투자임을 시사합니다. 비율이 1 미만인 모든 비즈니스는 일반적으로 저평가됩니다. 위의 항목은 과대 평가 될 수 있습니다.

PEG 비율은 P / E가 생략하는 상당히 중요한 변수를 고려하기 때문에 P / E보다 하나씩 선호됩니다.

기본 분석 및 암호 화폐

앞서 언급 한 메트릭은 암호 화폐에 실제로 적용되지 않습니다. 대신 프로젝트 실행 가능성을 평가하기 위해 다른 요소를 살펴볼 수 있습니다. 다음 섹션에는 암호 화폐 거래자가 사용하는 몇 가지 지표가 있습니다.

네트워크 가치 대 거래 (NVT) 비율

종종 암호 화폐 시장과 동등한 P / E 비율로 간주되는 NVT 비율은 암호 화폐 FA의 필수 요소가되고 있습니다. 다음과 같이 계산할 수 있습니다.

NVT는 처리하는 트랜잭션의 가치를 기반으로 주어진 네트워크 가치를 해석하려고 시도합니다. 두 개의 프로젝트 (Coin A 및 Coin B)가 있다고 가정합니다. 둘 다 시가 총액이 $ 1,000,000입니다. 그러나, 코인 A의 일일 거래량은 $ 50,000, 코인 B는 $ 10,000입니다.

Coin Ais 20의 NVT 비율과 Coin Bis 100의 NVT입니다. 일반적으로 NVT 비율이 낮은 자산은 저평가 된 것으로 간주되고 비율이 높은 자산은 고평가 된 것으로 간주 될 수 있습니다. 이러한 장점만으로도 코인 A가 코인 B에 비해 저평가되었음을 시사합니다.

활성 주소

일부 는 네트워크 의 활성 주소 수를 조사하여 사용중인 주소 를 측정합니다. 독립형 지표로서 신뢰할 수는 없지만 (메트릭은 게임 가능) 그럼에도 불구하고 네트워크 활동에 대한 정보를 공개 할 수 있습니다. 주어진 디지털 자산의 진정한 가치 평가에이를 고려할 수 있습니다.

가격 대비 채굴 손익분기 점 비율

가격 대비 채굴 손익분기 비율은 네트워크 참여자 가 채굴 하는 작업 증명 코인 을 평가하기위한 지표입니다 . 이 프로세스와 관련된 비용, 즉 전기 및 하드웨어 지출을 고려합니다.

가격 대비 채굴 손익분기 비율은 블록 체인 네트워크 의 현재 상태에 대해 많은 것을 보여줄 수 있습니다 . 손익분기 점은 예를 들어 코인 채굴 비용을 의미합니다. 예를 들어 $ 10,000 인 경우 채굴자는 일반적으로 $ 10,000를 사용하여 새 단위를 생성합니다.

Coin Atrades가 $ 5,000이고 Coin Bat $ 20,000이고 둘 다 $ 10,000의 손익분기 점이 있다고 가정합니다 .Coin As 비율은 0.5, Coin B는 2입니다 .Coin As 비율은 1 미만이므로 채굴자가 채굴에 기술 분석이란 무엇입니까 손실을 입히고 있음을 알려줍니다. 동전. MiningCoinBis는 채굴 비용이 $ 10,000 일 때마다 $ 20,000를 벌 것으로 예상하므로 수익성이 있습니다.

인센티브로 인해 시간이 지남에 따라 비율이 1로 향할 것으로 예상 할 수 있습니다. ForCoin A의 경우 손실을 입은 채굴 자들은 가격이 상승하지 않는 한 네트워크를 기술 분석이란 무엇입니까 떠날 가능성이 높습니다 .Coin B는 매력적인 보상을 제공하므로 더 이상 수익성이 없을 때까지 더 많은 채굴자가 참여할 것으로 기대합니다.

이 지표의 효과는 논쟁의 여지가 있습니다. 그럼에도 불구하고 디지털 자산에 대한 전반적인 평가를 고려할 수있는 채굴 경제학에 대한 아이디어를 제공합니다.

백서, 팀 및 로드맵

암호 화폐 및 토큰 의 가치를 설정하는 가장 인기있는 방법 은 프로젝트에 대한 좋은 구식 연구를 포함합니다. 백서를 읽으면 프로젝트 목표, 사용 사례 및 기술을 이해할 수 있습니다. 팀원의 실적을 통해 제품을 구축하고 확장하는 능력에 대한 아이디어를 얻을 수 있습니다. 마지막으로 로드맵은 프로젝트가 진행 중인지 여부를 알려줍니다. 프로젝트가 이정표에 도달 할 가능성을 결정하기 위해 추가 연구로 보완 할 수 있습니다.

기본 분석의 장단점

기본 분석의 장점

기본 분석 은 기술 분석이 경쟁 할 수없는 방식으로 비즈니스를 평가하기위한 강력한 방법 입니다. 전 세계 투자자들에게 다양한 질적 및 양적 요인을 연구하는 것은 모든 거래의 중요한 출발점입니다.

검증 된 기술과 쉽게 사용할 수있는 비즈니스 데이터에 의존하므로 누구나 기본 분석을 수행 할 수 있습니다. 또는 적어도 이것은 전통 시장의 경우입니다. 실제로 암호 화폐 (여전히 소규모 산업)를 살펴보면 데이터를 항상 사용할 수있는 것은 아니며 자산 간의 상관 관계가 높으면 FA가 효과적이지 않을 수 있습니다.

올바르게 수행하면 현재 저평가되고 시간이 지남에 따라 가치가 평가 될 수있는 주식을 식별 할 수있는 기반을 제공합니다. Warren Buffett 및 Benjamin Graham과 같은 최고의 투자자들은 이러한 방식으로 비즈니스에 대한 엄격한 연구가 엄청난 결과를 가져올 수 있음을 지속적으로 입증했습니다.

기본 분석의 단점

기본 분석은 쉽지만 좋은 기본 분석은 어렵습니다. 주식의 내재 가치를 결정하는 것은 숫자를 수식에 연결하는 것보다 훨씬 많은 작업이 필요한 시간 소모적 인 프로세스입니다. 많은 요소를 평가해야하며이를 효과적으로 수행하기위한 학습 곡선은 가파르다. 또한 단기 거래보다 장기 거래에 더 적합합니다.

이러한 유형의 분석은 또한 기술 분석이 식별 할 수있는 강력한 시장 힘과 추세를 간과합니다. 경제학자 John Maynard Keynes는 다음과 같이 말했습니다.

시장은 당신이 용매로 남아있을 수있는 것보다 더 오래 비합리적으로 머물 수 있습니다.

(모든 측정 항목에 따라) 저평가 된 주식은 향후 가치 상승을 보장하지 않습니다.

마무리 생각

기본 분석은 가장 성공적인 트레이더 중 일부가 맹세하는 확립 된 관행입니다. 전략을 구체화함으로써 투자자는 주식, 암호 화폐 및 기타 자산 의 진정한 가치를 더 잘 추정하는 방법을 배울 수있을 뿐만 아니라 비즈니스와 산업 전체를 더 잘 이해할 수 있습니다.

기술적 분석 과 결합 된 펀더멘털 분석은 트레이더와 투자자에게 어떤 자산과 사업에서 이익을 얻을 수 있는지에 대한 포괄적 인 이해를 제공 할 수 있습니다. FA와 TA의 조합은 레거시 및 암호 화폐 시장 모두에서 많은 사람들이 선호합니다.

그러나 암호화 시장의 초기 단계를 감안할 때 FA가 효과적이지 않을 수 있음을 이해해야합니다. 항상 자신의 연구를 수행 하고 확실한 위험 관리 전략 을 갖추고 있는지 확인하십시오 .

비트펑크 암호화폐 블록체인 이야기

기술적 분석이란 가격 움직임과 기술 분석이란 무엇입니까 거래량과 같은 트레이딩 활동을 통계화하여 이를 하나의 지표로 제시하는 것인데요. 이를 통해 투자자는 자신에게 알맞은 투자 기회를 물색해 볼 수 있습니다.

자산의 비즈니스 모델, 판매량, 실적 등을 살피는 기초적 분석과 다르게 기술적 분석은 가격과 거래량, 추세에 초점을 맞춥니다. 기술적 분석은 보통 단기간의 트레이딩과 다양한 차트 분석에 사용되곤 하며, 자산이 포함된 시장적 전반적에서 자산을 평가하는 데 사용되기도 합니다.

기술적 분석의 핵심은 과거의 데이터를 분석해봄으로써 미래의 가격 움직임을 예측해 보는 것입니다. 이는 거래할 수 있는 거의 모든 상품인 주식, 선물, 상품, 통화, 증권 등의 분석에 사용될 수 있습니다.

기술적 분석 기초

기술적 분석의 아버지 찰스 기술 분석이란 무엇입니까 다우가 다우 이론(Dow Theory)을 통해 기술적 분석의 시초를 쌓은 것으로 알려져 있습니다. 다우는 기술적 분석에 대한 교육 자료들을 출간하기도 했는데, 핵심은 다음과 같이 요약해 볼 수 있습니다.

  1. 시장은 효율적이며, 자산 가격에 영향을 끼치는 요소들을 반영하고 있다.
  2. 우리가 판단할 수 있는 패턴과 추세 안에서 발생하는 가격 움직임들은 반복되는 경향이 있다.

이처럼, 기술적 분석은 대중에게 알려진 모든 정보는 이미 시장 가격에 반영되어 있다고 가정하며, 가격 움직임 패턴과 트렌드를 분석해 트레이딩 시그널을 생성합니다.

찰스 다우 이후로 다양한 기술적 분석 툴들이 출시되었으는데, 보통 다음과 같은 세 가지 원칙을 공유합니다.

시장은 모든 것을 반영한다. 기업의 기초적 분석부터 시장 심리 등 모든 것이 이미 가격에 반영되어 있다.

가격은 추세를 따라 움직인다. 가격은 일반적으로 기존의 추세를 따라 간다.

역사는 반복된다. 기술적 분석은 100년 이상 사용되어 왔지만, 이것이 여전히 유효한 이유는 차트 패턴, 시장 심리, 가격 움직임 등이 유사한 형태로 반복되기 때문이다.

기술적 기술 분석이란 무엇입니까 분석 사용 방법

기술적 분석은 거래할 수 있는 거의 모든 자산의 가격 움직임을 예측하는 데 사용될 수 있습니다.

일반적으로 사용되는 기술적 지표에는 추세선, 채널, 이동 평균, 모멘텀 인디케이터가 있습니다. 이는 현 추세 속에서 저항선과 지지선을 식별하는 데 사용되며, 이를 통해 추세의 강도와 지속 여부를 판단해 볼 수도 있습니다.


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