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책소개
목차
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Chapter 01 | 들어가기
1.1 코로나19 시대의 변화 1.2 코로노믹스(Coronomics)의 부상 1.3 코로나19 시대의 동학개미운동 Chapter 02 | 데이터 분석을 위한 기초통계의 이해 2.1 통계학의 기초 2.2 통계분석에 이용되는 기초통계 2.3 빅데이터 분석의 기초지식 2.4 SAS JMP 간편 소개 Chapter 03 | 코로나19와 데이터 분석 3.1 코로나19 데이터 분석 3.2 코로나19 데이터 요인분석(Factor Analysis) 3.3 코로나19 데이터 분석 모델링: 인공신경망 모델(Neural Networks Model: Multi Layer Perception) Chapter 04 | 코로나19와 데이터 분석 모형: 주식시장과 가상화폐시장 4.1 대한민국 코로나19 전체 확진자 데이터 분석: 동학개미운동과 주식시장을 중심으로 4.2 대한민국 코로나19 전체 확진자 데이터 분석: 가상화폐를 중심으로 Chapter 05 | 코로나19와 데이터 분석 모형: 산업별 시장 5.1 대한민국 코로나19 확진자와 사망자별 산업 개요 5.2 대한민국 코로나19 확진자와 사망자별 산업 데이터 분석 5.3 대한민국 코로나19 확진자와 사망자별 보건산업 데이터 분석 부록 | SAS JMP 만나기 1. JMP 소개 2. Data 불러오기와 내보내기, 분석결과 저장 3. Graph 분석(Data 시각화) 4. 기초통계 분석(Basic Analysis) |
저자 소개 7
파이낸셜뉴스 정명진 기자는 차의과학대학교 보건학박사 과정을 수료하였고, 의학전문기자와 한국과학기자협회 이사, 차의과학대학교 빅데이터·인공지능 연구소 연구위원을 역임하였다. 2000년부터 기자생활을 시작해 2004년부터 보건복지부, 의학, 제약 등을 담당했으며 코로나19가 발생한 시점부터 2021년 초반까지 취재를 전담했다. 보건복지부 관련하여 의료관련감염대책 협의체 위원, 국가항생제내성 협의체 위원, 의료관련감염 종합대책 마련 TF 위원, 국민건강보험종합계획 자문단 위원으로 활동하였다. 한국천식알레르기협회 언론상, 대한의사협회 제34회 녹십자언론문화상, 대한의료커뮤니케이션학회 의
파이낸셜뉴스 정명진 기자는 차의과학대학교 보건학박사 과정을 수료하였고, 의학전문기자와 한국과학기자협회 이사, 차의과학대학교 빅데이터·인공지능 연구소 연구위원을 역임하였다. 2000년부터 기자생활을 시작해 2004년부터 보건복지부, 의학, 제약 등을 담당했으며 코로나19가 발생한 시점부터 2021년 초반까지 취재를 전담했다. 보건복지부 관련하여 의료관련감염대책 협의체 위원, 국가항생제내성 협의체 위원, 의료관련감염 종합대책 마련 TF 위원, 국민건강보험종합계획 자문단 위원으로 활동하였다. 한국천식알레르기협회 언론상, 대한의사협회 제34회 녹십자언론문화상, 대한의료커뮤니케이션학회 의료기자상, 과학기자협회 이달의 과학기자상, 서울시의사협회 제47회 사랑의 금십자상, 과학기자협회 GSK의학기자상, 대한신경외과의사회 자랑스런 기자상, 국무총리 표창 등을 수상하였다.
단국대학교에서 경영학박사를 취득하였고, Motorola 반도체 연구원과 Kulicke & Soffa inc. 기술영업팀장, 한국능률협회컨설팅과 한국표준협회에서 컨설턴트로 근무하였다. 현재는 ㈜이노밸류파트너즈 대표 컨설턴트이며, 차의과학대학교 대학원에서 빅데이터 분석을 강의하고 있다. 전문분야는 제조 빅데이터 분석, 스마트 팩토리 빅데이터 활용, Lean Management, 서비스 품질, B2B영업혁신, 6시그마, VE 원가혁신, DOE 및 최적화, 바이오제약의 QBD 등이 있다.
Heejung Lim,林熙廷
유타대학교 경제학 박사를 취득하고 현대 경제 연구원(HRI)에서 경제 동향 실장과 연구 위원 등으로 활동했다. 또한 RehabCare Group Inc.(USA)의 Business Consultant, 기술 경제 경영 연구원 연구 위원, 한국 과학 기술원 대소과학 기술 협력 센터 연구 조원 등으로 활동했다. 현재는 경기도 일자리 재단 일자리 연구 센터 선임 연구 위원으로 재직 중이며, 일자리 지원 팀장, 중장년 일자리 센터장, 정책 연구 팀장 등으로 활동하고 있다. 주요 연구 학술 활동으로 『AI 경영론』, 『AI(인공지능) 시대의 데이터 경제학』, 『빅데이터 분석』, 『Meas
유타대학교 경제학 박사를 취득하고 현대 경제 연구원(HRI)에서 경제 동향 실장과 연구 위원 등으로 활동했다. 또한 RehabCare Group Inc.(USA)의 Business Consultant, 기술 경제 경영 연구원 연구 위원, 한국 과학 기술원 대소과학 기술 협력 센터 연구 조원 등으로 활동했다. 현재는 경기도 일자리 재단 일자리 연구 센터 선임 연구 위원으로 재직 중이며, 일자리 지원 팀장, 중장년 일자리 센터장, 정책 연구 팀장 등으로 활동하고 있다. 주요 연구 학술 활동으로 『AI 경영론』, 『AI(인공지능) 시대의 데이터 경제학』, 『빅데이터 분석』, 『Measuring Productivity in Frontier and Non-frontier model』, “디지털 전환 시대의 미래 일자리 분석”, “경기도 및 시 · 군 일자리센터 거버넌스 효율성 제고 방안”, “경기도 중소기업 청년근로자 지원 정책 도입방안 기초연구”, “경기도 청년층 일자리 정책 개선방안 연구”, “국내 지식기반 서비스업의 특징과 과제”, “국내 서비스업 수급 현황과 시사점”, “국내 적자가구의 가계수지 특징과 시사점” 등의 단행본 및 보고서가 있다. 현재 디지털 헬스케어와 AI 헬스케어 경영, 인구 구조 변화와 일자리 창출 방안, K-Culture 확산과 지역 경제 활성화 방안 등에 집중해 연구 중이다.
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차의과학대학교 보건학박사(헬스케어경영)를 취득하였고, 한국산업기술진흥원 경영기획본부장, 기업지원본부장, 부원장, 혁신성장본부장, 한국수력원자력전문위원, 부산광역시 항노화산업지원위원회 심의위원, 차의과학대학교 빅데이터·인공지능 연구소 연구위원, 차의과학대학교 산학협력부단장, 전문대학평가 인증원 심의위원, 서울평양학회 상임이사, 서울과학기술대학교 멘토교수, 국제지역학회 부회장, 산학클러스터학회 이사, 산학협력학회 이사 등을 역임하였다. 주요 학술 활동으로는 디지털 바이오헬스케어산업의 경제부문별 정책효과에 대한 비교분석: 2020년 산업연관표를 중심으로, 디지털 바이오헬스케어산업의 고
차의과학대학교 보건학박사(헬스케어경영)를 취득하였고, 한국산업기술진흥원 경영기획본부장, 기업지원본부장, 부원장, 혁신성장본부장, 한국수력원자력전문위원, 부산광역시 항노화산업지원위원회 심의위원, 차의과학대학교 빅데이터·인공지능 연구소 연구위원, 차의과학대학교 산학협력부단장, 전문대학평가 인증원 심의위원, 서울평양학회 상임이사, 서울과학기술대학교 멘토교수, 국제지역학회 부회장, 산학클러스터학회 이사, 산학협력학회 이사 등을 역임하였다. 주요 학술 활동으로는 디지털 바이오헬스케어산업의 경제부문별 정책효과에 대한 비교분석: 2020년 산업연관표를 중심으로, 디지털 바이오헬스케어산업의 고용유발효과에 관한 연구, 디지털 바이오헬스케어산업의 파급효과 및 투자효과 분석: 2019년 산업연관표를 중심으로, 디지털 바이오헬스케어산업의 고용효과 추이변화와 고용정책에 관한 연구, 디지털 바이오헬스케어산업의 부가가치 추이변화와 산업정책에 관한 연구 등이 있다.
한국산업기술평가관리원 이창운 수석연구원은 차의과학대학교 보건학박사 과정을 수료하였고, 차의과학대학교 빅데이터·인공지능 연구소 연구위원, 경희대학교 테크노경영대학원 겸임교수, 국가기록원 국가기록물 집필위원, YTN사이언스 멘토, 대한무역투자진흥공사 INVEST KOREA 자문위원, 국가연구개발사업 기획평가위원, 한국로봇사용자협회 인증심사위원, 국제지역학회와 서울평양학회 이사 등을 역임하였다.
산업통상자원부 전성규 서기관은 차의과학대학교 보건학박사 과정을 수료하였고, 차의과학대학교 빅데이터·인공지능 연구소 연구위원 등을 역임하였다. 주요 학술 활동으로 반덤핑종료가 무역에 미치는 영향: 대한민국 반덤핑조치 사례를 중심으로 등의 논문이 있다.
경희대학교 일반대학원 경제학 박사를 취득하고 한국 과학 기술 연구원(KIST)에서 연구 정책 실장과 한러 과학 기술 협력 센터 소장 등으로 활동했다. 특히 2000년 한국 기술 벤처 재단(구 홍릉 벤처 밸리)을 설립하고 사무총장으로 파견 근무했다. 차의과학대학교 데이터 경영학과 교수, 산학 협력단 단장, 연구처 처장, 평생교육원 원장, 차의과학대학교 빅 데이터?인공 지능 연구소 소장 등으로 활동했다. 또한 산 · 학 · 연 · 관에서 다양하게 활동했다. 서울시 산하 DMC산학 진흥 재단 상임 이사, 국무 조정실 정책 평가 위원회 전문 위원, 대통령 산하 국가 균형 발전 위원회 평
경희대학교 일반대학원 경제학 박사를 취득하고 한국 과학 기술 연구원(KIST)에서 연구 정책 실장과 한러 과학 기술 협력 센터 소장 등으로 활동했다. 특히 2000년 한국 기술 벤처 재단(구 홍릉 벤처 밸리)을 설립하고 사무총장으로 파견 근무했다. 차의과학대학교 데이터 경영학과 교수, 산학 협력단 단장, 연구처 처장, 평생교육원 원장, 차의과학대학교 빅 데이터?인공 지능 연구소 소장 등으로 활동했다. 또한 산 · 학 · 연 · 관에서 다양하게 활동했다. 서울시 산하 DMC산학 진흥 재단 상임 이사, 국무 조정실 정책 평가 위원회 전문 위원, 대통령 산하 국가 균형 발전 위원회 평가 위원, 대통령 산하 수도권 광역 경제권 발전 위원회 광역 위원, 서울특별시 디지털 미디어 시티(DMC) 실무 위원회 위원, 서울시 산학연 정책 위원회 위원, 서울시 희망 경제 위원회 산업 경제 분과 위원장, 사단 법인 국제 지역학회 회장, 사단 법인 소비자와 함께 공유 경제 위원장, 사단 법인 서울 평양학회 회장, 사단 법인 대학 연구 윤리 협의회 회장 · 학술 위원장, 사단 법인 경기도 산학 협력단장 협의회 이사, 재단 법인 한국 과학 기술 지주 사외 이사, 연구 재단 PM 연구윤리 위원, CCC 사외 이사, 한국 컨설팅 산업 협회 운영 위원, KIST연우회 이사, KIST 창업 심의 위원 및 초격차 프로젝트 운영 위원 등으로 활동하고 있다. 주요 연구 학술 활동으로 『AI 경영론』, 『양자 경제와 AI 산업혁신』, 『AI(인공지능)시대의 데이터경제학』, 『빅데이터 분석』, 『포스트 휴먼과 융합』, 『기술혁신』, 『홍릉벤처밸리』, 『동북아 시대의 코리아벤처밸리』, 『기술혁신의 산업경제발전론』, 『연구윤리포럼』, 『연구부정 의심행위 조사 · 검정 보고서 작성 매뉴얼』 등의 단행본 및 보고서 100여 권과 “A Study on the Trend of Employment Effect and Employment Policy in the Digital Bio-healthcare Industry”(2021)를 비롯한 200여 건 이상의 논문 등 발표 자료가 있다. 현재 4차 산업 혁명과 AI 경영, 디지털 경제와 디지털 트렌드 분석, 디지털 기업 사례 분석과 비즈니스 모델, 빅 데이터와 데이터 비즈니스 혁신, 디지털 헬스케어와 AI 헬스케어 경영, 양자 AI와 시장 모델, 국내외 주요 혁신 기업 컨설팅, 특히 중소기업의 해외 시장 진출과 공동 R&D 기획 및 협력, 창업과 기술 사업화 및 글로벌 기술 협력, 연구 윤리 및 AI 윤리 등에 집중해 연구 중이다.
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품목정보
- 발행일
- 2021년 11월 01일
- 쪽수, 무게, 크기
- 344쪽 | 152*225*30mm
- ISBN13
- 9788959728442
출판사 리뷰
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급변하는 디지털 시대를 준비하는 기업CEO와 정부기관 관계자, 그리고 대학 및 대학원 학생과 일반인에게 빅데이터 분석에 대한 다양한 지식과 분석방법론을 제공하여 교재로서 활용하고자 것이 본 저서의 기본 목적이고 집필 방향이라 하겠다.
본 저서는 코로나19 시대의 코로나경제인 코로노믹스의 주요 특징과 코로나19 관련 데이터를 기반으로 하는 분석 모델 및 다양한 특징 설명, 그리고 주요 분석 프로그램으로 크게 5개 부분으로 구성되어 있고, 추가로 빅데이터 분석에서 활용된 소프트웨어(SAS JMP)에 대한 간략한 설명을 부록으로 구성했다. 첫째, 코로나팬데믹 시대를 코로노믹스로 소개했다. 코로나19 시대의 변화와 코로노믹스의 등장과 그에 따른 다양한 사례를 설명하였다. 특히 비대면경제의 중심으로 부상한 플랫폼 비즈니스 및 ‘플랫폼 비즈니스의 역설’과 동학개미운동을 중심을 살펴보았다. 둘째, 빅데이터 분석을 위한 기초 지식에 대하여 간략하게 소개했다. 셋째, 코로나 데이터분석 모델을 소개했다. 기본적인 코로나데이터 분석과 추세 변화 추이, 요인분석과 분석 모델링 및 인공지능망 모델을 설명하였다. 넷째, 코로나 데이터 자료를 기반으로 주식시장과 가상화폐시장 분석을 소개했다. 특히 동학개미운동과 주식시장(코스피/코스닥/나스닥 등) 그리고 가상화폐인 비트코인과 이더리움 등과 연계 추이와 주요 특징을 분석하였다. 다섯째, 코로나 데이터 자료를 기반으로 산업별 시장 분석을 소개했다. 확진자와 사망자별 산업별 분석과 보건산업의 주요 특징과 전망을 분석하였다. 본 저서는 코로나 데이터 자료를 기반으로 빅데이터 분석방법론을 통해 현실에서 발생하는 코로노믹스의 다양한 분석자료를 통해 발생하는 주요 주식시장과 금시장 및 가상화폐, 그리고 주요 산업변화 특징을 분석하여 소개하고자 한다. 첫째, 세계보건기구(WHO)가 발표한 코로나19 데이터를 기본으로 하여, 빅데이터 분석에 맞게 재조정하였다. 대한민국과 수출입규모 등에서 교류가 많은 주요 13개 국가의 코로나19 확진자와 사망자 등을 대상으로 빅데이터를 분석하였다. 코로나19 시계열데이터(2020.1.1.~2020.12.31.)는 일별 시차는 1~7일을 두었고, 월별 데이터의 시차는 1~3월을 두고 분석하였다. 둘째, COVID-19 전체 확진자(독립변수 X) 중심으로 종속변수(Y)를 분석하였다. 종속변수(Y)의 증권시장 지수 그룹은 코스피지수, 코스피금액, 코스닥지수, 코스닥금액, 다우존스, 나스닥, S&P500, 미국채권지수, 중국상해지수, 베트남VINI지수, 일본니케이지수로 구성된다. 독립변수(Y) 암호화폐 그룹은 비트코인, 이더리움, 금으로 구성했다. 독립변수(Y) 환율 그룹은 달러, 위안화, 엔화, 동화, 유로화로 구성된다. 각각의 경우에 설명력이 높은 변수들을 중심으로 분석하였다. 셋째, 체계적인 분석과 다양한 분석 기법을 활용하였다. ① 기초 통계 분석과 트렌드 분석, ② 주성분분석, 요인분석, 군집분석, 인공신경망분석, ③ 상관분석과 회귀분석 등을 중점적으로 활용하여 결과를 시각화하여 도출하였다. 넷째, 2020년 초에 시작한 코로나19 데이터와 변수가 2021년 현재 계속 진행되는 특징을 갖고 있어, 현실에서 발생하는 코로나19 알파/감마/델타 바이러스와 백신개발 및 백신접종 등의 내용을 연계한 분석 및 결과 도출에는 한계가 있다. 따라서, 2020년 코로나19 데이터를 기반으로 한 1차 연구분석 결과이지만, 향후 2021년 12월 31일까지 코로나19 데이터와 변수가 확충된다면 2차 연구분석을 진행할 예정이다. 그러면 변수에 대한 유의성과 신뢰성 및 예측성이 더욱 구체화되어 보다 많은 분석과 전망 및 시나리오 분석이 가능할 것으로 예상한다. |
리뷰/한줄평0
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