빅데이터 분석

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.

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)

김용환 차의과학대학교 테이터경영학과 김용환(金容煥, Yonghwan Kim) 교수는 경희대학교 일반대학원 경제학 박사를 취득하고, 한국과학기술연구원(KIST)에서 연구정책실장과 한러과학기술협력센터 소장 등으로 20여 년 동안 활동하였다. 특히 2000년 한국기술 벤처재단(구 홍릉벤처밸리)을 설립하고, 사무총장으로 파견근무하였다. 차의과학대학교에서는 산학협력단 단장/연구처 처장/창업지원단 단장/평생교육원 원장/차의과학대학교 빅데이터-인공지능연구소 소장 등으로 활동하고 있다. 또한 산·학·연·관에서 활동하였는데, 서울시 산하 DMC(Digital Media City)산학진흥재단 상임이사/국무조정실 정책평가위원회 전문위원/대통령 산하 국가균형발전위원회 평가위원/대통령 산하 수도권 광역경제권발전위원회 광역위원/서울특별시 디지털 미디어시티(DMC) 실무위원회 위원/서울시 산학연정책위원회 위원/서울시 희망경제위원회 산업경제분과위원장/사단법인 국제지역학회 회장/사단법인 소비자와 함께 공유경제위원장/사단법인 서울평양학회 회장/사단법인 대학연구윤리협의회 부회장·학술위원장/사단법인 경기도 산학협력단장협의회 이사/재단법인 한국과학기술지주 사외이사 등으로 활동하고 하고 있다. 주요 연구학술 활동으로 「AI(인공지능)시대의 데이터경제학」, 「기술혁신」, 「홍릉벤처밸리」, 「동북아시대의 코리아벤처밸리」, 「기술혁신의 산업경제발전론」, 「연구윤리포럼」등 단행본 및 보고서 100권과 "A Study on the Trend of Employment Effect and Employment Policy in the Digital Bio-healthcare Industry"(2021) 논문 등 발표자료 200건 이상의 학술 활동을 하고 있다. 현재, 4차 산업혁명과 AI경영/디지털경제와 디지털트렌드 분석/디지털기업 사례분석과 비즈니스 모델/빅데이터와 데이터비즈니스 혁신/연구윤리 등에 집중해서 연구 중이다.