빅데이터 활용서 2

▣ 출판사서평

텍스트는 물론 이미지 사운드까지 낱낱이 분석하자!
혼란스러운 용어와 빅데이터 사례 직접 데이터를 수집하고 모델링 해봐야 안다!

데이터마이닝과 머신러닝은 서로 다른 것일까?
경마 우승마 상한가 종목을 예측할 수 있을까?
영화 속 범죄자 얼굴 식별이 현실에서 가능할까?
소리로 거짓말 판별과 동물 감정 식별이 가능하다고?
이제 막 R에 입문했는데 Python은 또 어떻게 활용하는 거야?!!


「빅데이터 활용서 II」는 전작에 비해 다양한 내용을 다루었다. 모든 내용에 대해 데이터와 모델을 제시하지는 않았지만 지금까지 출간한 책들을 보면 쉽게 접근할 수 있을 내용들이다. 독자들 중에서 어떤 이는 코드가 있는 내용을 원하고 어떤 이는 그렇지 않다. 그러므로 모든 독자를 만족시킬 수는 없으므로 상황에 따라 코드를 추가하였다.
지금까지 다룬 내용을 살펴보면 정형 데이터에서부터 비정형 데이터로 영역을 지속적으로 확장해 왔고 일부는 다양한 산업에 대해 구체적인 내용을 제시했다. 앞으로도 이러한 방향으로 지속될 것이며 보다 다양한 도구들과 분석환경 및 기법을 제시하고자 한다.
빅데이터의 역사는 길다면 길고 짧다면 그러할 수 있다고 본다. 그러다보니 겪어보지 못한 어느 이상 수준의 레벨에서는 상세하고 체계적으로 다루지 못한 부분도 있다. 그러나 저자는 경험과 지식 없이 추상적으로 내용을 다루는 것을 지양하므로 지금과 같이 범위와 깊이를 계속 확대해서 제시하고자 한다.
활용서 다음 편에서는 어떤 내용이 나올지 기대해 주기를 바란다. 지금까지 다룬 내용과 접근보다는 차별적인 내용이 나올 것으로 생각한다.

▣ 작가 소개

김경태
- The ECG 대표
- 한국데이터베이스진흥원 빅데이터 아카데미 분석전문가 과정 강사
- 現한양대학교 산업공학과 겸임교수
- 주요 분야 : CRM Data Mining Big Data AnalyticsInline
- 前Ernst & Young Business Advisory Service Director
- 前Accenture Manager
- 前Oracle DW/DBM Principal Consultant
- 30여개 다국적 기업 및 대기업 CRM 전략 Big Data 분석프로젝트 수행

안정국
- 前The ECG 상무
- 한국데이터베이스진흥원 빅데이터 아카데미 분석전문가 과정 멘토
- 前삼성SDS
- 前삼일회계법인
- 前두산정보통신
- 한국공인회계사/세무사 컨설턴트 CISA CFE
- 데이터분석/기획/재무/IT 부문의 다양한 경험
- 금융 제조업 통신업 공기업 컨설팅 다수 경험

김동현
- 한국정보기술단 수석 : 공공 금융기관 정보시스템감리
- 前한신정평가 근무
- 前한국신용정보 근무
- 전사DBA
- 개인신용평가 기업재무분석 상장기업분석시스템 기업신용평가시스템 등 구축
- 수협중앙회 RMS구축 프로젝트
- 한국데이터베이스진흥원 빅데이터 아카데미 1기 수료
(최우수 프로젝트 : 소셜분석을 통한 주가변동 예측)
- 보유자격 :... 정보관리기술사 정보시스템감리 수석감리원
- 저서 : 임베스트 CISA(공저)

▣ 주요 목차

PART1 이론
1장 분석시장 동향 및 산업특성
2장 분석적 사고 및 모델링
1절 자동차 판매점 위치 지정을 위한 데이터 수집방안
2절 통화패턴을 이용한 관계 데이터 생성
3절 용량과 구매주기 간의 관계
4절 실시간 Event 활용
5절 Luxury 지수
6절 Ferrari 지수
7절 제조업에서의 활용
8절 유통사
9절 카드사
10절 통신사
11절 인사관리
12절 빅데이터 교육 및 조직관리
3장 탐색적 분석
1절 탐색적 분석에 대한 정의
2절 프로젝트에서의 사례
3절 분석방향 및 가설수립
4절 효율적인 수행원칙
5절 탐색적 분석방법론
4장 마트 생성방법론
1절 데이터 용량에 대한 문제
2절 마트생성 속도 및 스크립트 복잡성
3절 가치 있는 변수 만들기
5장 탐색적 분석을 위한 R 사용
1절 주요 패키지 및 기능
2절 자동화ㆍ문서화 및 배포
6장 주가 데이터처리 및 EDA
1절 주가 데이터 입수방안 및 구성
7장 Python 기초
1절 Python이란?
2절 Python 설치
3절 파이썬 프로그래밍 기본
4절 파이썬 사용한 데이터 입수
5절 XML
6절 IPython과 R의 비교
7절 IPython과 R의 사용법 비교
8절 IPython에서 R을 연동하여 사용하기


PART2 활용사례
1장 상한가 종목 예측
2장 주가 예측 모델링
1절 단일 주식에 대해 Quandl과 quantmod를 이용한 모델링과 손익 시뮬레이션
2절 다수의 주식에 대해 portal에서의 data 획득과 모델링 및 손익 시뮬레이션
3절 거래량 data를 이용한 분석
4절 맺음말
3장 경마 우승마 예측
1절 경마 정보
2절 정보의 획득
3절 Data Mart 구성
4절 모델링
5절 손익 Simulation
6절 경마 실전
7절 맺음말
4장 Social Sales Lead
1절 Sales Lead 정의
2절 브랜드별 특성
3절 Architecture 및 ROI 도출
5장 소리를 이용한 동물 감정 식별
1절 개소리 수집
2절 데이터 분석
3절 모델링 접근방식 요약
6장 다양한 상황 사운드 분석
1절 물 소리
2절 상황 소리
3절 장소 소리
4절 자동차 브랜드별 소리
7장 음성 거짓말 식별
1절 데이터 수집
2절 EDA
3절 결론
8장 동일인 목소리 식별
9장 범죄자 얼굴식별
1절 데이터 수집 및 변수생성
2절 모델링 및 검증
10장 이미지 분석 응용
11장 빅데이터의 CRM분야 적용
1절 최적 Call Time
2절 기업의 수익증대 및 효율성 증대
3절 대량구매고객
4절 Surprise 지수
12장 군 빅데이터
1절 군의 특징 및 빅데이터의 필요성
2절 휴전선에서의 모니터링 자동화
3절 관심병사 예측
4절 War Game 입력데이터 생성
5절 첩보 텍스트 정보에 대한 진실식별
6절 보안관련 거짓말 식별
13장 건설안전ㆍ빌딩품질 빅데이터
1절 건설안전 빅데이터
2절 빌딩품질 빅데이터