본문 바로가기

데이터 이야기

 (34)
환경과 데이터 – 지구를 지키는 디지털 기술의 역할 1. 환경 문제 해결의 새로운 도구, 데이터기후 변화는 인류가 직면한 가장 복잡한 문제 중 하나다.하지만 이를 해결하는 열쇠 역시 기술 속에 있다.최근 환경 분야에서 데이터의 역할은 감시 → 분석 → 대응으로 확장되고 있다.온실가스 배출량, 해수면 상승, 미세먼지 농도, 산림 훼손 등수많은 환경 데이터가 실시간으로 수집되며,이 정보를 기반으로 정책과 산업의 방향이 결정된다.데이터는 단순한 기록이 아니라,지구의 건강 상태를 진단하고 회복 방향을 제시하는 디지털 청진기가 되고 있다. 2. 환경 데이터는 어디에서 수집될까환경 관련 데이터는 위성, 센서, IoT, 연구기관 등다양한 출처에서 실시간으로 수집된다.위성 관측 데이터: 대기 오염, 해양 온도, 산림 변화 감시지상 센서 네트워크: 미세먼지, 수질, 온도..
정치와 데이터 – 여론을 읽고 민심을 예측하는 알고리즘 1. 데이터가 바꾼 정치의 언어정치는 본래 ‘민심’을 읽는 기술이다.하지만 이제는 여론조사와 인터뷰만으로 민심을 판단하기 어렵다.SNS, 뉴스 댓글, 온라인 커뮤니티, 검색 트렌드 등수많은 디지털 흔적이 정치 여론의 흐름을 더 정밀하게 보여준다.정치권은 이런 데이터를 단순 참고자료가 아닌실시간 민심 지표로 활용하기 시작했다.이는 감각적 판단의 영역이 아니라,데이터가 ‘정치 전략의 언어’로 자리 잡았음을 의미한다. 2. 정치 데이터의 주요 원천정치와 관련된 데이터는 구조화된 통계뿐 아니라비정형 데이터에서도 활발히 수집된다.여론조사 데이터: 정당 지지도, 정책 선호도, 후보 평가뉴스 데이터: 언론 보도량, 긍·부정 프레임 분석SNS 데이터: 해시태그 빈도, 감정(긍정·부정) 비율, 댓글 반응검색 트렌드: 특..
금융과 데이터 – 알고리즘이 만드는 투자 전략의 시대 1. 데이터가 바꾸는 금융의 판금융시장은 더 이상 감과 경험으로 움직이지 않는다.최근 10년간 투자 패러다임의 중심에는 데이터와 알고리즘이 있다.금리, 환율, 주가, 소비 트렌드, 뉴스 감성까지 방대한 정보가 실시간으로 수집·분석되며,이 데이터는 투자 의사결정의 정밀한 근거가 된다.개인의 직관적 판단에 의존하던 시대는 지나갔다.AI와 알고리즘은 시장 흐름을 예측하고 위험을 계산하며,투자자에게 맞춤형 전략을 제시한다.이는 단순한 ‘자동화’가 아니라, 데이터 기반 금융지능화의 시작이다. 2. 금융 데이터는 어디에서 오는가금융 데이터는 수많은 출처에서 끊임없이 생성된다.시장 데이터: 주가, 채권금리, 환율, 거래량거시경제 지표: GDP 성장률, 소비자물가, 실업률기업 재무 데이터: 손익계산서, 자산·부채 구..
부동산과 데이터 – 가격 예측과 입지 분석의 과학 1. 데이터로 읽는 부동산 시장의 흐름부동산 시장은 전통적으로 경험과 직관에 의존해 왔다.하지만 최근 몇 년 사이, 데이터 분석을 통한 가격 예측과 입지 판단이투자와 정책의 핵심 도구로 자리 잡았다.과거에는 “이 지역은 느낌이 좋다”라는 식의 판단이 일반적이었지만,이제는 교통 접근성, 인구 변화, 거래량, 상권 데이터 등을 종합해**‘수치로 증명된 입지 가치’**를 판단할 수 있게 되었다.이 변화의 중심에는 데이터가 있다. 2. 부동산 데이터는 어디에서 오는가가격을 예측하기 위해 사용되는 데이터의 출처는 매우 다양하다.거래 데이터: 국토교통부 실거래가 공개시스템, 공시가격, 거래 빈도지역 통계: 인구 이동, 세대 구성, 학군, 범죄율, 환경지수교통 및 인프라 데이터: 지하철역, 도로망, 공공시설 접근성상..
게임과 데이터 – 승률을 높이는 전략 분석 1. 게임 실력, 운이 아니라 데이터의 싸움“분명히 잘했는데 왜 또 졌지?”게이머라면 한 번쯤 이런 생각을 해봤을 거예요. 🎮사실 게임에서 승패를 가르는 건 운이 아니라 데이터의 힘이에요.프로게이머와 상위 랭커들은 단순히 손이 빠른 게 아니라,데이터로 자신을 분석하고 전략을 세웁니다. 감으로만 플레이하던 습관을 버리고플레이 데이터를 한 번 들여다보면 의외의 패턴이 눈에 들어옵니다.그 순간, “운이 나빴다”가 아니라 “전략이 부족했다”는 걸 깨닫게 되죠. 2. 게임 속엔 생각보다 많은 데이터가 숨어 있다요즘 게임은 단순한 오락이 아니라, 데이터 실험실이라고 해도 과언이 아닙니다.플레이 패턴 데이터: 이동 동선, 스킬 사용 빈도, 전투 시간전적 데이터: 승/패 비율, 평균 킬 수, 데스 수, 어시스트상대 ..
쇼핑과 데이터 – 내가 좋아할 상품을 추천하는 알고리즘 1. 요즘은 ‘감’이 아니라 ‘데이터’로 쇼핑한다요즘 쇼핑할 때 “어, 이거 나한테 딱인데?”라는 경험 있으셨죠?사실 그건 우연이 아닙니다. 😎쇼핑몰은 우리의 검색, 클릭, 구매 데이터를 분석해, 우리가 좋아할 만한 상품을 AI 알고리즘으로 추천하고 있거든요. 2. 나도 모르게 남기는 쇼핑 데이터온라인 쇼핑을 할 때 우리는 다양한 데이터를 남깁니다.검색 기록: 어떤 키워드를 자주 찾는지클릭 이력: 어떤 상품을 눌러봤는지장바구니/찜 목록: 관심 있지만 아직 안 산 상품구매 내역: 언제, 무엇을, 얼마에 샀는지리뷰·별점: 만족도 데이터체류 시간: 어떤 페이지에서 오래 머무는지이 모든 게 나만의 쇼핑 DNA가 되어, 알고리즘의 재료가 됩니다. 3. 추천 알고리즘이 작동하는 방식추천 시스템은 크게 세 가지 방..
음식과 데이터 – 맛집 랭킹은 어떻게 만들어질까? 1. “진짜 맛집”은 누가 정할까?요즘은 ‘맛집’ 하나 찾는 것도 데이터 싸움이에요.예전엔 친구 추천이나 방송 프로그램을 믿었지만, 지금은 네이버 리뷰 수, 구글 별점, 인스타그램 해시태그, 배달앱 주문 수가 ‘맛집’을 결정합니다.즉, 감(感)이 아니라 데이터가 증명하는 맛집 시대인 거죠. 2. 맛집 랭킹을 만드는 데이터들맛집 랭킹은 단순히 ‘별점이 높은 집’을 뽑는 게 아닙니다. 다양한 데이터를 조합해 계산합니다.리뷰 데이터: 별점 평균, 리뷰 수, 후기의 긍정/부정 비율검색 데이터: 특정 식당·메뉴 검색량위치 데이터: 방문자 수, 체류 시간, 재방문 비율사진 데이터: 인스타그램·구글 지도 사진 업로드 빈도소셜 데이터: SNS 언급량, 해시태그 확산 속도배달 데이터: 주문 횟수, 재주문률, 피크 타임..
영화와 데이터 – 흥행을 예측하는 알고리즘 1. 흥행은 운일까, 데이터일까?과거엔 영화가 성공할지 아닐지는 감독의 감과 배우의 스타성에 달렸다고 믿었어요. 하지만 지금은 조금 다릅니다.관객의 취향, 장르별 흥행률, 리뷰 패턴, 예고편 조회 수 같은 데이터가 모여, ‘이 영화가 뜰지 망할지’ 어느 정도 예측이 가능하죠.즉, 영화의 흥행은 더 이상 ‘운’이 아니라, 데이터가 계산하는 확률의 세계가 된 거예요. 2. 영화 데이터를 만드는 요인들흥행을 예측하기 위해 다양한 데이터를 수집합니다.관객 데이터: 연령, 성별, 지역별 관람 비율장르 데이터: 로맨스, 액션, 공포 등 장르별 평균 흥행률배우·감독 데이터: 출연·연출 이력, 흥행 성적검색 데이터: 개봉 전 검색량, 예고편 조회 수리뷰 데이터: SNS 반응, 별점 추이, 감정 분석이 데이터를 분석하면..

티스토리툴바