Forecasting market trends of technologies using Bigdata : An application of percentage analysis, Decision Tree analysis, data visualization analysis to forecasting
- 주제(키워드) 도움말 기술예측 , 빅데이터 , 의사결정나무분석 , 시각화분석 , 연관관계 분석 , technology forecasting
- 발행기관 서강대학교 경영전문대학원
- 지도교수 김진화
- 발행년도 2014
- 학위수여년월 2014. 8
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 도움말 경영전문대학원 글로벌서비스경영학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000054237
- 본문언어 영어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작권보호를 받습니다.
초록/요약 도움말
컴퓨터의 계산능력 발전과 정보의 증가로 인해 데이터의 분석과 정보를 추출해 내는 데이터 마이닝 기법들을 활용한 분석이 정부기관에서부터 대기업에 이르기 까지 주목 받고 있다. 이러한 기법 중에는 텍스트 마이닝, 소셜 마이닝, 웹 마이닝 등 여러 데이터 마이닝 기법들이 있다. 이렇게 교육, 경제, 사회 등 여러 분야에 걸쳐 언급한 데이터 마이닝 기법들이 활용되고 있지만 정작 기술예측분야에서는 어떤 기술이 중요하고 어떠한 핵심기술이 발전하고 있는지 기술평가에 대한 활용은 많지 않다. 물론 기존에는 과학기술에 대한 기술예측을 실시하고 있지만, 주로 전문가집단을 통한 기술예측을 활용해 왔다. 하지만 이 방법은 많은 비용과 시간이 소요됨에 따라 짧은 시간 동안 결과를 도출해 내는데 어려움이 있다. 가트너社 에서 전문가 집단을 통한 방법을 이용해 기술생명주기에 관한 정보를 제공하지만 여러 기업들이 치열한 경쟁과 新 기술을 적용한 제품을 빠르게 출시하고 있어서 기술생명 주기가 짧아지는 경향이 일어나고 있다. 이러한 이유로 다가올 미래에 어떤 기술이 핵심이 될지 쉽게 분별하기 어려운 상태이다. 또한 전문가 기법은 기술의 시장수용에 대한 고려가 배제되어 있다. 기술의 성공과 실패에 관한 이론인 기술수용모델과 혁신확산이론 등에서는 기술수용에 대한 의지와 시장상황이 기술성공의 핵심임을 보이고 있다. 이러한 면에서 텍스트 마이닝을 통한 기술예측이 갖는 의미는 시장추세를 고려한다는 점이 시사점을 갖는다. 또한 최근 떠오르는 기술들을 예측해 보면서 텍스트 마이닝을 통한 기술예측이 어떤 의미를 갖는지 확인해 보는 것에도 큰 의미가 있다. 본 연구에서는 제시된 방법은 연관관계분석을 바탕으로 백분율 분석, 의사결정나무 분석, 시각화 분석 등을 사용하였다.
more초록/요약 도움말
As computing power has been developed and amount of data has increased, data analysis and extraction of information become more difficult. Using the data mining method, analysis of data and figuring out patterns have been executed frequently by small company, medium-sized enterprises and enterprises as well as research institute. In order to analyze the data, various mining methods can be distinguished on their purpose as follows; Data mining, Text mining, Web mining, Social mining, Reality mining. In addition, even though data mining methods are used in education, economy, society, etc. it has been important issue that what technology is critical and what core technology is developed for many a long year. Although many companies have been trying to forecast technology, it is difficulty for companies to do it since it needs much costs and time for optimal result. As of forecasting technology, though experts’ opinion are used in Gartner’s corporation, keen competition among the companies, frequently released new products and technology development make the life of technology to be shorten. Therefore it cannot be easily said that which technology is successful or not. The analysis methods by experts’ opinion also do not consider the market adoption of technology. Based on Technology acceptance model, innovation diffusion theory, it tends to be seen that successful technology is defined by degree of willingness of acceptance technology and by market trends. Therefore this research suggest that using 3 analysis methods play a role to predict the market trends of technologies through social mining and text mining. In order to do that, this paper addresses analysis methods for enterprise to predict easily and is given forecasting case based on the proposed analysis method. Presented methods are analysis of percentage, Decision Tree analysis, data visualization analysis based on association rule. The results from 3 analysis lead us to the conclusion that using big data, technology forecasting is meaningful to predict the market trends of technology.
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