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「빅데이터 분석」을 소개합니다!!!

코로나19 시대의 코로나경제인 코로노믹스(Coronomics; Corona + Economics)가 새로운 화두로 등장하고 있다. 국가경제뿐만 아니라 주요 산업경제 및 기업들의 경영에 코로나팬데믹이 심대한 영향을 미치고 있고, 이를 극복하는 새로운 접근방법에 더하여 전략 및 계획이 필요하게 되었다. 2020년에 발생한 코로나19가 전 세계로 확산하면서, 현재까지 많은 기관과 유명학자들이 코로노믹스를 다양하게 조사·분석·연구하고 있다. 그러나 대부분 자료가 기존의 자료와 경험에 근거한 분석 및 전망일 뿐, 실질적으로 코로나 데이터 자료를 기반으로 분석한 자료가 미흡한 실정이다.
이런 상황을 고려하여, 현실에서 발생하는 코로나 데이터 자료를 기반으로 빅데이터 분석방법론을 통해 코로노믹스의 다양한 분석자료를 소개하고자 하는 목적을 갖고 약 100만개의 코로나데이터 자료를 수집·저장·분류·가공·분석을 하였다. 특히 대한민국과 관련이 많은 주요 13개 국가들의 코로나 데이터 자료를 기반으로 데이터 마이닝과 빅데이터분석 및 인공지능 분석 등을 통해 다양한 변수간의 변화 추이를 분석하고 그에 따른 전망과 특징을 구체화하여 설명하였다.
따라서 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.

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)