미니의 꿈꾸는 독서, 그리고 프로그래밍 이야기

미니 서평 맥킨지라는 이름에 걸맞게 세밀한 분석과 명쾌한 해석이 드러나 있는 책입니다. '성장'의 중요성을 강조하고 있고 그 원천이 어디에 있는지도 분석을 통해 제공해 주고 있습니다. 일반적으로 성장이라고 하면 점유율을 많이 이야기 합니다. 스마트폰의 판매에서도 애플과 삼성의 시장 정유율을 이야기하고 매출을 말하는 경우가 많죠. 하지만 이 책에서는 점유율 상승이 성장에 미치는 영향은 미미하다고 이야기 합니다. 점유율 상승보다는 경쟁할 장소를 바꾸는 포트폴리오 모멘텀이 중요하고, M&A를 통한 인수와 매각이 성장의 원천이라는 것이죠. 계속 성장하는 산업이라는 것은 없기 때문에 포트폴리오 모멘텀을 결정하기 위해서는 세분화가 필수적이라고 봅니다. 시장의 세분화를 통해 동일한 산업 내에서도 경쟁력이 있는 부분을..

미니서평 잭 트라우트와 앨 리스가 마케팅 불변의 법칙에 이어 포지셔닝에 대해 정리해 놓은 책입니다. 저자는 포지셔닝에 있어 한결같이 마인드를 강조하고 있습니다. 고객의 마인드에 어떠한 인식을 심어주느냐에 따라 포지셔닝이 결정된다는 것입니다. 또한 이러한 포지셔닝은 리더 입장이냐 추격자의 입장이냐에 따라 달라야 하고 이름의 중요성과 라인 확장의 함정에 대해서도 이야기 하고 있습니다. 그리고 포지셔닝을 제품에만 국한하지 않고, 기업, 국가, 서비스, 종교, 개인에까지 확장하면서 저자들의 컨설팅 사례들을 이야기 하고 있습니다. (혹시 이것도 포지셔닝의 라인 확장이 아닐까 하는 생각도 잠깐 해봤네요.. ^^) 특히 자기 자신과 경력의 포지셔닝에서 개인의 능력도 중요하지만, 자기가 탈 말을 찾으라는 이야기가 있었..

"본 글은 2013년 9월 5일 씨넷코리아에 기고한 칼럼입니다." 빅데이터에 대한 관심이 높아지면서 대기업 뿐만 아니라, 미래창조과학부, 서울시 등 정부기관도 빅데이터 분석 기술과 관련된 분야에 적극적인 투자를 하고 있는 듯 합니다. 매일일보의 김창성 기자님이 정리한 "빅데이터 시대 도래, 성공 열쇠는"이란 기사를 보면 빅데이터에 대한 필요성은 인식하고 있지만, 성과에 대한 불확실성 등으로 인한 문제점들을 잘 지적한 것 같습니다. 이런 문제점을 해결하기 위해 빅데이터 분석의 성공에 대한 핵심이 무엇인지 제 나름대로 생각을 정리해 봤습니다. 빅데이터 분석은 One-Time Project가 아니다. 빅데이터 분석은 한번 구축하면 되는 SI 프로젝트가 아닙니다. 빅데이터 분석은 장기간에 걸친 시간, 돈, 전문..

다음과 같은 날씨가 있다고 가정해봅시다. 비가 조금이라도 온 날을 1로 보구요.. 맑은 날을 0이라고 해보죠.. 그리고 나서 일정 기간의 데이터를 보고 앞으로 비가 올지 안올지를 예측해 보는 겁니다. 먼저 위의 날씨를 R의 벡터로 표시하면 다음과 같이 할 수 있을 것입니다. 앞으로의 날씨를 예측하는 부분의 알고리즘은 여기에서는 쉽게 다수결로 한다고 생각해 보겠습니다. k라는 수를 정하고, k값이 3이면 이전 3일 데이터를 가지고 1과 0중 더 많이 나온 것을 보고, 그날의 날씨를 예측해 보는 것이죠. 위 예에서는 1일에서 3일까지의 (0, 1, 1) 세개를 보고 1이 많으므로, 4일째도 1이 나온다고 예측한다는 것이죠. (즉, 비가 온다는 것입니다.) 한번 더 생각해볼까요? k값이 5이고, 위 그림의 9..

R을 어떻게 하면 쉽게 이해할 수 있을까? 생각해봤습니다. 모든 프로그래밍 언어가 마찬가지겠지만 실제 적용하는 사례로 보는 것이 가장 좋은 방법이 아닐까 합니다. 그래서 지금부터 R에 대해서 "빅데이터 분석 도구 R 프로그래밍(노만 매트로프 지음)"의 예제로 정리해 보려고 합니다. 첫번째는 매우 쉬운 예제이기는 하지만 기본적인 R을 이해하는데 도움이 될 것 같아서 진행해 봅니다. 0과 1로만 이루어진 벡터가 있을 때, 1이 연속으로 나오는 부분을 찾는 함수입니다. 즉, (1,0,0,1,1,1,0,1,1)과 같은 벡터가 있을 때, 1이 연속으로 세번 나오는 곳을 찾으면 4가 되겠죠.. 중요한 부분이 R에서의 벡터는 1부터 시작한다는 점입니다. C/C++에 익숙했던 분들은 0부터 시작한다고 생각할 수도 있지..

지금까지 살펴본 확률분포는 모두 평균이나 분산과 같은 매개변수들을 기반으로 확률분포를 정하게 됩니다. 예를 들어, 정규분포(Normal Distribution)에서는 평균과 분산을 알고서 확률분포를 구하게 되죠.. 그런데 만약 평균과 분산과 같은 매개변수를 모를 경우, 확률 분포를 어떻게 알 수 있을까요? 특히 정규분포와 달리 여러개의 봉으로 이루어진 데이터라면, 기존의 방식으로 확률 분포를 알수는 없을 겁니다. 이렇게 매개변수가 없을 때, 확률 분포를 구하는 방법을 Nonparamtric Method라고 합니다. (보통 비모수적 방법이라고 이야기 하는 것 같습니다.) Nonparametric Method는 보통 Histogram, Kernel Density, Nearest Neighbour 세가지가 있..

R을 활용하기 위한 데이터 구조를 정리해 보도록 하겠습니다. 일반적인 프로그래밍 언어와 달리 R에서는 벡터가 중요한 역할을 합니다. 실제로 R에서는 다음과 같은 숫자나 문자열 모두 벡터로 저장됩니다. 그래서 R에서는 스칼라 혹은 단일한 수치 값은 존재하지 않습니다. 단일 숫자처럼 보이지만 실제로는 한 개의 원소를 갖는 벡터로 이해하면 됩니다. 행렬 수학에서는 행과 열로 이루어진 행렬을 많이 사용합니다. R에서도 행렬을 데이터 구조로 취급할 수 있는데요.. 행의 개수와 열의 개수를 속성으로 가지고 있는 벡터라고 생각하면 됩니다. 행렬을 만들기 위해서는 rbind()와 cbind()의 두 가지 함수를 제공합니다. 이름에 나타난 것처럼 열(row) 기준인지 행(column) 기준인지를 나타냅니다. 다음 예를 ..

미니 서평 빅데이터의 높은 관심 최근 TV 프로그램을 보니 20회 특집에서 빅데이터 분석을 통한 해당 프로그램의 현재 상태를 진단하는 것을 봤는데요. 빅데이터가 이제는 전문가들만이 사용하는 것이 아니라, 누구나 이용할 수 있는 단계로 점차 나아가고 있다는 생각이 들었습니다. 실제로 빅데이터 관련 서적들이 봇물처럼 쏟아져 나오고 있으니 그만큼 관심이 높다는 것이겠죠. 제가 이미 읽었던 기술 부분이 아닌 빅데이터 개념과 관련된 책들도 다음과 같네요. 2013/02/22 - [리뷰/도서] - 빅데이터가 만드는 비즈니스 미래지도 - 미래 경제를 움직이는 거대한 데이터 혁명 2012/12/24 - [리뷰/도서] - 빅데이터 경영을 바꾸다 - 빅데이터 시대의 새로운 기회를 찾아서 2012/11/26 - [리뷰/도서..

R에 대한 기본 실행 방법부터 간단한 사용법까지 정리해보려고 합니다. R 실행 R을 실행하는 방법은 인터렉티브 모드와 배치 모드의 두 가지가 있습니다. 앞으로의 예제들은 모두 인터렉티브 모드에서 실행하겠지만, 실제 환경에서는 경우에 따라 배치 모드를 활용할 필요도 있으므로 두 가지 실행 방법을 먼저 정리해 보려고 합니다. 인터렉티브 모드 R 설치와 관련해서 "데이터 통계 분석을 위한 R 설치"에서 정리해놨으니 참고하기 바랍니다. R이 설치되어 있는 경우, 리눅스/윈도우/맥 어디에서든 터미널에서 R을 입력하면 인터렉티브 모드를 시작할 수 있습니다. 또는 윈도우나 맥의 경우에는 R 아이콘을 더블클릭해서 실행할 수도 있습니다. 그럼 인터렉티브 모드에서 간단한 예제를 테스트해보도록 하죠. rnorm()은 랜덤하..

더 나은 의사결정의 효과를 어떻게 측정할 수 있을까요? 데이터 통합에 따른 가치 창출 효과는 어떨까요? 고객의 행동패턴 분석을 통한 인사이트 발굴의 가치는 어떻게 계산할까요? 이와같이 대부분의 분석의 가치는 유형이 아닌 무형 자산이기 때문에 측정하는 것 자체가 쉽지 않습니다. 하지만 분석 전문가들에 따르면, 분석은 비즈니스를 수행하는데 있어, 경쟁 우위를 선점하기 위한 필수 사항이라고 이야기 하고 있습니다. 실제로 제품을 개선하고, 프로세스를 최적화하고, 성과를 측정하고, 파트너를 관리하고, 변화에 빠르게 대응하기 위해서 Analytics를 사용하고 있다고 합니다. 분석을 처음 도입할 때의 주 목적은 비용 절감과 생산성 향상이었다고 합니다. 국내에서도 여러 개의 모바일 게임을 개발하는 업체들과 이야기를 ..