AI가 밝혀낸 유통 고수요 데이터의 진실
빛스탯
2025년 10월 27일 출간
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작품소개
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"데이터가 말을 걸고, AI가 답을 찾고, 당신이 가치를 만든다."
혹시 유통 데이터 앞에서 막막했던 적이 있나요? "MZ세대 소비 트렌드를 분석하고 싶은데 데이터를 어디서 구하지?" "학교급식 식재료 가격 비교가 필요한데 신뢰할 만한 자료가 없네..." 분석은커녕 어디서부터 시작해야 할지 몰라 인터넷을 헤매던 시간들. 그러나 마켓링크가 고수요 데이터 확충사업을 통해 생산한 32종 유통 데이터와 AI의 만남이 모든 것을 바꿔 놓았습니다.
산업계에서 실제 수요가 입증되고, 표준화·정제·검증을 거친 고수요 데이터. "MZ세대는 어떤 쇼핑앱을 쓸까?"라고 물으니 챗GPT가 180초 차이를 분석했고, "학교급식 식재료 가격이 왜 이렇게 차이 날까?"라고 물으니 708원 격차의 비밀을 밝혀냈습니다. 이 책은 반세기 통계학 전통과 최첨단 생성형 AI가 만나는 지점을 안내합니다.
쇼핑앱 전쟁 180초, 유통채널 6배 격차, 급식비 708원, 농산물 정보 9.6배 차이.
마켓링크 고수요 데이터로 분석한 4가지 실전 사례를 따라가며, 당신을 'AI 협업 데이터 과학자'로 이끌어 드립니다. 32종 데이터는 KADX(농식품 빅데이터 거래소)에서 구매 가능하며, 이 책이 당신의 데이터 분석 가이드북이 될 것입니다. 이제, 반복 작업은 AI에 맡기고 검증된 데이터로 비즈니스 가치를 창출하는 것은 당신의 차례입니다.
혹시 유통 데이터 앞에서 막막했던 적이 있나요? "MZ세대 소비 트렌드를 분석하고 싶은데 데이터를 어디서 구하지?" "학교급식 식재료 가격 비교가 필요한데 신뢰할 만한 자료가 없네..." 분석은커녕 어디서부터 시작해야 할지 몰라 인터넷을 헤매던 시간들. 그러나 마켓링크가 고수요 데이터 확충사업을 통해 생산한 32종 유통 데이터와 AI의 만남이 모든 것을 바꿔 놓았습니다.
산업계에서 실제 수요가 입증되고, 표준화·정제·검증을 거친 고수요 데이터. "MZ세대는 어떤 쇼핑앱을 쓸까?"라고 물으니 챗GPT가 180초 차이를 분석했고, "학교급식 식재료 가격이 왜 이렇게 차이 날까?"라고 물으니 708원 격차의 비밀을 밝혀냈습니다. 이 책은 반세기 통계학 전통과 최첨단 생성형 AI가 만나는 지점을 안내합니다.
쇼핑앱 전쟁 180초, 유통채널 6배 격차, 급식비 708원, 농산물 정보 9.6배 차이.
마켓링크 고수요 데이터로 분석한 4가지 실전 사례를 따라가며, 당신을 'AI 협업 데이터 과학자'로 이끌어 드립니다. 32종 데이터는 KADX(농식품 빅데이터 거래소)에서 구매 가능하며, 이 책이 당신의 데이터 분석 가이드북이 될 것입니다. 이제, 반복 작업은 AI에 맡기고 검증된 데이터로 비즈니스 가치를 창출하는 것은 당신의 차례입니다.
서문
들어가며
I 1부 인공지능
1 범용기술
1.1 범용기술 특성
1.2 혁신의 역사적 맥락
1.3 실제 활용 현황
1.4 생산성 향상 효과
1.5 역사의 교훈
1.6 범용기술로 접어든 생성형 AI
2 AI 실무 기초
2.1 AI가 바꾼 검색
2.2 AI 모델 발전과 진화
2.3 AI 언어 모델 동작 원리
2.4 통계와 데이터 과학
2.5 AI 윤리와 책임있는 사용
2.6 AI 시대, 이해에서 실천으로
3 일자리
3.1 인간과 기계 노동 분업
3.2 산업별 일자리 변화
3.3 전문화 필수성
3.4 인지 혁명
3.5 생산성 향상
3.6 AI 시대 일자리 본질
II 2부 AI 데이터 과학
4 데이터
4.1 데이터란 무엇인가
4.2 데이터 역사
4.3 데이터 특성
4.4 데이터 생명주기
4.5 데이터 재발견
5 데이터 과학
5.1 DIKW 피라미드
5.2 기술 방법론 진화
5.3 의사결정과 제품화
5.4 AI 지능 프레임워크
5.5 프레임워크에서 실전으로
6 데이터 과학자
6.1 전문가 시대: 파편화된 전문가
6.2 팀 기반 접근: 데이터 과학 시대
6.3 강화된 협업: AI 강화 시대
6.4 데이터 과학 인력 진화와 미래
7 통합개발환경
7.1 IDE 진화 역사
7.2 IDE 전쟁
7.3 포지트론
7.4 IDE 선택과 AI 시대 워크플로우
8 출력 결과물
8.1 의사결정 보고서 보편적 구조
8.2 데이터 과학 이전 시대
8.3 데이터 과학 시대
8.4 쿼토 시대
8.5 생성형 AI 시대
8.6 결과물 중심 사고
III 3부 사례 분석
9 데이터 과학 방법론
9.1 순환적 개선 프로세스
9.2 실전 적용과 도구
9.3 AI 협업 분석 프로세스
10 쇼핑앱 전쟁 숨겨진 공식
10.1 검색형 vs 발견형 쇼핑
10.2 패러다임 전환 시그널
10.3 생성형 AI 시대 승자 조건
10.4 생각해볼 점
11 급식비 절약 숨겨진 진실
11.1 급식비 블랙홀 정체
11.2 급식 시장 분석
11.3 생각해볼 점
12 농산물 정보 디지털 계급사회
12.1 디지털 계층
12.2 각 계층별 선호 매체
12.3 계층별 관심 농산물
12.4 소비 패턴에 드러난 정보 격차
12.5 정보 권력의 불평등
12.6 생각해볼 점
13 유통채널 숨겨진 가격 전략
13.1 유통채널 전략 차이 본질
13.2 동일 원가, 5배 격차 미스터리
13.3 전략 분해 - 안정성 vs 유연성
13.4 전략의 실전 적용
13.5 실행 가능한 시사점
13.6 생각해볼 점
맺음말
참고문헌
들어가며
I 1부 인공지능
1 범용기술
1.1 범용기술 특성
1.2 혁신의 역사적 맥락
1.3 실제 활용 현황
1.4 생산성 향상 효과
1.5 역사의 교훈
1.6 범용기술로 접어든 생성형 AI
2 AI 실무 기초
2.1 AI가 바꾼 검색
2.2 AI 모델 발전과 진화
2.3 AI 언어 모델 동작 원리
2.4 통계와 데이터 과학
2.5 AI 윤리와 책임있는 사용
2.6 AI 시대, 이해에서 실천으로
3 일자리
3.1 인간과 기계 노동 분업
3.2 산업별 일자리 변화
3.3 전문화 필수성
3.4 인지 혁명
3.5 생산성 향상
3.6 AI 시대 일자리 본질
II 2부 AI 데이터 과학
4 데이터
4.1 데이터란 무엇인가
4.2 데이터 역사
4.3 데이터 특성
4.4 데이터 생명주기
4.5 데이터 재발견
5 데이터 과학
5.1 DIKW 피라미드
5.2 기술 방법론 진화
5.3 의사결정과 제품화
5.4 AI 지능 프레임워크
5.5 프레임워크에서 실전으로
6 데이터 과학자
6.1 전문가 시대: 파편화된 전문가
6.2 팀 기반 접근: 데이터 과학 시대
6.3 강화된 협업: AI 강화 시대
6.4 데이터 과학 인력 진화와 미래
7 통합개발환경
7.1 IDE 진화 역사
7.2 IDE 전쟁
7.3 포지트론
7.4 IDE 선택과 AI 시대 워크플로우
8 출력 결과물
8.1 의사결정 보고서 보편적 구조
8.2 데이터 과학 이전 시대
8.3 데이터 과학 시대
8.4 쿼토 시대
8.5 생성형 AI 시대
8.6 결과물 중심 사고
III 3부 사례 분석
9 데이터 과학 방법론
9.1 순환적 개선 프로세스
9.2 실전 적용과 도구
9.3 AI 협업 분석 프로세스
10 쇼핑앱 전쟁 숨겨진 공식
10.1 검색형 vs 발견형 쇼핑
10.2 패러다임 전환 시그널
10.3 생성형 AI 시대 승자 조건
10.4 생각해볼 점
11 급식비 절약 숨겨진 진실
11.1 급식비 블랙홀 정체
11.2 급식 시장 분석
11.3 생각해볼 점
12 농산물 정보 디지털 계급사회
12.1 디지털 계층
12.2 각 계층별 선호 매체
12.3 계층별 관심 농산물
12.4 소비 패턴에 드러난 정보 격차
12.5 정보 권력의 불평등
12.6 생각해볼 점
13 유통채널 숨겨진 가격 전략
13.1 유통채널 전략 차이 본질
13.2 동일 원가, 5배 격차 미스터리
13.3 전략 분해 - 안정성 vs 유연성
13.4 전략의 실전 적용
13.5 실행 가능한 시사점
13.6 생각해볼 점
맺음말
참고문헌
인물정보
저자(글) 이광춘
한국 R 사용자회 기술이사 / 서울 R 미트업 운영자/ 전) 국가교육위원회 전문위원/ 전) 삼정 KPMG 상무 / 전) 웹젠 기술이사 / 전) 현대자동차 FTA 실무총괄, 차량용 반도체 개발구매
저자(글) 김종호
마켓링크 대표 / 2011년 마켓링크 창업 / 고려대학교 사회학 석사
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