디지털 경제와 비즈니스
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디지털 경제
디지털 기술 기반 제품-서비스의 특징 (정보재 / 비경합성)
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비경합성
사용자가 많아도 품질이 떨어지지 않는 특성
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디지털 비즈니스
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인터넷을 활용하여 시간과 공간의 제약을 극복하게 됨
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경영효과를 가장 잘 표현하는 정보
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효율성과 효과성
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전통적 비즈니스의 한계 극복
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탐색,복제,운송,추적, 인증 비용의 절감
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융복합이 가능한 ‘플랫폼’
AI를 활용한 비즈니스
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인간의 지능을 모사한 기계를 비즈니스에 활용
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언어지능, 시각지능, 음성 인식, 의사결정
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특정 문제만 잘하는 AI는 weak AI
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모든 문제를 잘하는 AI는 strong AI
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효율성 향상과 개인화된 서비스가 제공이 가능
빅데이터를 활용한 비즈니스
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다룰 수 없는 방대한 데이터를 비즈니스에 활용
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데이터를 바라보는 전통적 관점을 극복
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기초자료가 아닌 진정한 근거가 됨
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정형/비정형 데이터를 수집 분석 활용할 수 있게됨
연역적 추론
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연역적 논리 체계
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전제로 부터 결론을 도출하는 논리 체계
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일반적인 사실로 부터 특수한 결과를 도출하는 것
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이론 → 가설 → 검증 (연역적 접근)
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연역적 논증 방법
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알려진 이론을 구체적 상황에 적용
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Resource-Based-View 에 따르면 차별화된 자원 확보가 중요
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삼단 논법에 기반한 추론
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‘빙판길은 위험하다’ → ‘지금 빙판길이다’ → 지금 운전하는 것은 위험하다.
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연역적 논리체계의 특징
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주장하는 바에 대한 명확한 전달이 가능
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알려진 전제를 바탕으로 논리전개
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알려진 사실을 전제로 하기 때문에 가설 확장에 용이하다
가설이란
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가설의 정의
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개연성 높은 추측
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가설의 유형
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귀무가설 (Null hypothesis)
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어떤 조치 또는 수단의 영향이 없음을 주장
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두 집단의 평균 차이가 없다.
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대립가설 (Alternative hypothesis)
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영향이 있음을 주장하는 가설
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두 집단의 차이가 있다는 가설
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가설의 특징
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가설에 대한 판정
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귀무가설 기가 : 어떤 조치 또는 수단의 영향이 있따.
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귀무가설 채택 : 어떤 조치 또는 수단의 영향이 없다.
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바람직한 가설의 조건
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명료한 표현
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가능한 구체적
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과학적 경험적검증이 가능해야한다.
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가치 중립적이어야한다.
1종 오류와 2종 오류
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가설 검정과 오류
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실제 관계와 검정 결과의 차이
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1종 오류
수담의 영향이 없지만, 가설 검정 결과에서는 영향이 있다고 잘못 판단
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2종 오류
실제로는 특정 조치 또는 수단의 영향이 있지만, 가설 검정 결과에서는 영향이 없다는 것으로 잘못 판단
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어떤 오류가 더 중요할까?
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1종 오류??
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2종 오류??
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경우에 따라 다르다
가설 검정 방법
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표본 추출
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전수 조사와 표본 조사
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전수 조사 : 전체 집단 대상으로 조사
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표본 조사 : 모집단의 일부를 선택해서 조사
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표본 추출 방법
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확률적 vs 비확률적
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복원추출 vs 비복원추출
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평균에 대한 검정
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특정 집단 평균에 대한 검정
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독립성에 대한 검정
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기대빈도수와 검정 통계량 계산
정리하기
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통계적 가설 검정은 알려진 사실 또는 이론으로부터 해결하고자 하는 문제에 대한 잠정적인 답인 가설을 제시하고 검정을 위해 구체적, 경험적 근거를 수집하는 연역적 논증
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바람직한 가설은 명료하고 구체적으로 작성, 과학적 방법으로 경험적 검증 가능성이 중요
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1종 오류는 ‘참’인 귀무가설을 실수로 기각하는 오류
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2종 오류는 ‘거짓’인 귀무가설을 실수로 채택하는 오류
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평균에 대한 가설 검정은 t-검정을 활용하고, 범주형 변수의 독립성은 카이제곱 검정을 활용