ChatGPT 실무적용

머리말 5
목차 10
제1부 SCM/물류 데이터분석 개요
제1장 SCM/물류 데이터분석 역량 18
제2장 데이터 시각화와 데이터분석 준비 30
제2부 SCM혁신과 수준진단 시각화
제3장 SCM 혁신 74
제4장 판매가격 하락과 공급 리드타임 분석 85
제5장 주 단위 PSI와 비즈니스 리듬 동기화 98
제6장 RTF 차질과 계획대로 실행 111
제7장 월말 편중과 실 수요 기반 수요관리 123
제8장 수요예측 정확도와 SCM 역량 132
제3부 재고통제 시스템과 통계 기초
제9장 기술통계와 물동량 분석 150
제10장 정규분포와 가설검정을 통한 출하량 분석 165
제11장 재고관리와 안전재고 수준의 결정 188
제12장 후보충 모형의 파이썬 코드 이해 218

제4부 해운 운임시황예측과 머신러닝
제13장 SCFI 예측모형과 인자 선정 232
제14장 단순회귀 기반 SCFI 예측 246
제15장 다중회귀분석과 머신러닝 260
제16장 규제회귀 기반 SCFI 예측 297
제17장 일반 시계열분석 기반 SCFI 예측 314
제18장 ARIMA 기반 SCFI 예측 352
제19장 의사결정나무 기반 SCFI 예측 385
제20장 앙상블 기반 SCFI 예측 398
제5부 분석모형의 실무적용
제21장 분석과제 실무적용 422
제22장 글로벌 선진 사례 456
참고문헌 471

정승환 Washington University에서 경영학 박사 학위를 취득하였고, 현재 연세대학교 경영대학 오퍼레이션 관리 분야의 부교수로 재 직 중이다.
주요 연구 분야는 데이터 애널리틱스 기법을 활용한 운영관리 및 의사결정 문제 등이다. 특히, SCM관련한 다양한 주제의 연 구를 진행하였으며 해당 연구들은 Manufacturing and Service Operations Management, Production and Operations Management 등 경영학 최고권위지에 게재되었다.