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빅데이터가 만드는 제4차 산업혁명 - 김진호 지음
빅데이터 시대와 제4차 산업혁명의 시대에 기업과 개인이 어떻게 대응할 것인지에 대한 전략을 담았다. 기업을 경영하는 CEO들에게는 빅데이터 분석적 경영의 중요성과 효과를 절감하는 계기가 되고, 개인에게는 분석 능력을 키우겠다는 깨달음과 자극을 줄 것이다.

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책머리에 : 제4차 산업혁명 시대, 개인과 기업은 어떻게 대응할 것인가? ․ 5

CHAPTER 1 나는 왜 알파고의 완승을 예견했는가?
이세돌 9단이 패배할 수밖에 없는 이유 ․ 19 ｜ 왜 바둑은 인공지능의 위대한 도전인가? ․ 21 ｜ 알파고의 구조 ․ 23 ｜ 알파고와 판후이의 대결 ․ 26 ｜ 알파고를 업그레이드하다 ․ 31 ｜ 알파고를 만든 천재 과학자들 ․ 33 ｜ 알파고와 이세돌의 대결은 불공정했는가? ․ 37 ｜ 인공지능의 미래 ․ 40

CHAPTER 2 숫자가 정보다
확률적 선택의 문제 ․ 47 ｜ 선험적 확률: 카지노에서 돈을 따는 방법 ․ 49 ｜ 경험적 확률: 벤포드 법칙으로 탈세를 막다 ․ 55 ｜ 주관적 확률: 로버트 루커스의 ‘합리적 기대 이론’ ․ 58

CHAPTER 3 숫자로 가득한 세상
확률의 함정 ․ 65 ｜ 도박사의 오류: 독립적인 사건과 종속적인 사건 ․ 68 ｜ 유용성의 오류: ‘머피의 법칙’과 ‘머피의 오류’ ․ 73 ｜ 우연의 일치는 있다 ․ 77

CHAPTER 4 숫자의 편견
문맹보다 무서운 ‘수맹’ ․ 85 ｜ 빅데이터 분석 전략 ․ 89 ｜ 정규직이 된 설렁탕집 아르바이트생 ․ 91 ｜ 중고차 매매단지 시설 개선안 ․ 93 ｜ 이혼을 점치는 수학자 ․ 96

CHAPTER 5 숫자를 어떻게 사용할 것인가?
숫자에 길들여진 세상 ․ 103 ｜ 매카시즘과 어림수 ․ 105 ｜ 악마의 숫자 ․ 110 ｜ 시위대의 숫자가 왜 다를까? ․ 114 ｜ 숫자에 대한 무지 ․ 117 ｜ 숫자의 권력 ․ 120

CHAPTER 6 ‘그래프의 함정’에 빠지지 마라
빅데이터를 시각화하라 ․ 127 ｜ 숫자를 어떻게 그래프로 그릴까? ․ 131 ｜ 그래프는 사실을 어떻게 왜곡하는가? ․ 136 ｜ 그림도표의 왜곡과 과장 ․ 146 ｜ 그래프는 진실을 말해야 한다 ․ 152

CHAPTER 7 ‘퍼센트의 함정’에 빠지지 마라
퍼센트란 무엇인가? ․ 157 ｜ ‘대할인 판매’의 비밀 ․ 159 ｜ 스탈린은 왜 목표 달성률을 거짓말했는가? ․ 161 ｜ 퍼센트의 마술 ․ 165 ｜ “67퍼센트를 조심하라” ․ 168 ｜ 퍼센트의 소수점 ․ 171 ｜ 퍼센트와 퍼센트포인트 ․ 173

CHAPTER 8 ‘평균의 함정’에 빠지지 마라
평균이란 무엇인가? ․ 181 ｜ 산술평균, 중앙값, 최빈수 ․ 183 ｜ 평균 연봉의 비밀 ․ 187 ｜ 산술평균의 비밀 ․ 190 ｜ 평균을 어떻게 볼 것인가? ․ 192 ｜ 평균적인 사람은 없다 ․ 195

CHAPTER 9 ‘비교의 함정’에 빠지지 마라
비교의 심리학 ․ 201 ｜ 비교를 어떻게 할 것인가? ․ 204 ｜ 비교 대상의 크기가 같아야 한다 ․ 208 ｜ 이혼을 하면 빨리 죽는가? ․ 210 ｜ 권장소비자가격의 함정 ․ 213 ｜ 빅데이터 시대의 데이터 분석 능력 ․ 216

CHAPTER 10 원인과 결과를 어떻게 해석할까?
담뱃값이 오르면 흡연율이 낮아질까? ․ 221 ｜ 인중이 길면 오래 살까? ․ 224 ｜ 치마 길이가 짧으면 경기가 좋아질까? ․ 226 ｜ 대학을 졸업하면 소득이 높을까? ․ 230 ｜ 원인은 다른 곳에 있다 ․ 233

CHAPTER 11 통계를 어떻게 해석할 것인가?
여론조사로 여론을 알 수 없다? ․ 241 ｜ 최악의 선거 여론조사 ․ 245 ｜ 질문이 여론조사를 왜곡한다 ․ 249 ｜ 여론조사를 어떻게 해석할 것인가? ․ 253

CHAPTER 12 통찰은 어떻게 탄생하는가?
창의성은 분석에서 싹튼다 ․ 261 ｜ 케플러의 법칙은 어떻게 탄생했는가? ․ 266 ｜ 직관의 탄생 ․ 272 ｜ 분석 역량을 어떻게 키울 것인가? ․ 274 ｜ 분석 역량을 어떻게 습관화할 것인가? ․ 277

CHAPTER 13 우리는 빅데이터를 어떻게 활용했는가?
연애에서 결혼까지 문자메시지가 어떻게 변화하는가? ․ 283 ｜ 윌 스미스의 할리우드 성공 방정식 ․ 286 ｜ 수학의 힘으로 패턴을 발견한 멘델 ․ 289 ｜ 최초로 의무기록표를 만든 나이팅게일 ․ 293

CHAPTER 14 기업은 빅데이터를 어떻게 활용했는가?
하림의 닭 무게 측정과 예측 ․ 299 ｜ 유유제약의 리포지셔닝 전략 ․ 303 ｜ 넷플릭스의 영화 추천 엔진, 시네매치 ․ 307 ｜ 스펙 버린 구글의 채용 혁명 ․ 311 ｜ 카지노업계에서 대박을 터뜨리다 ․ 314

주 ․ 319

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