미국 엔터테인먼트 전성시대 또는 빅데이터 비즈니스 블루오션 > 도서

미국 엔터테인먼트 전성시대



도서명 : 미국 엔터테인먼트 전성시대
저자/출판사 : 최석호, 종문화사
쪽수 : 178쪽
출판일 : 2019-01-28
ISBN : 9791187141419
정가 : 15000

제1부 조직자본주의와 엔터테인먼트 형성
제1장 미국 자본주의 형성- 조직자본주의
연방정부 불간섭에서 뉴딜정책으로
과학적 관리
정착지원관에서 교외도시로
파업현장에서 극장으로
제2장 미국 엔터테인먼트 탄생 - 조직자본주의 재밌는 엔터테인먼트를 만들다!
영화와 엔터테인먼트의 세계화
재즈와 대중음악의 탄생
라디오와 국민정체성 형성

제2부 선벨트 카우보이경제와 엔터테인먼트 점령
제3장 미국 자본주의 발전 - 선벨트 카우보이경제
신자유주의로의 귀환
레이건 연합과 신자유주의 경제정책
신보수주의의 문화적 모순
제4장 미국 엔터테인먼트 발전 - 카우보이 엔터테인먼트를 점령하다!
뉴 아메리칸 시네마의 몰락과 블록버스터의 등장
저항하는 랩퍼와 규제하는 뉴 라이트
케이블 텔레비전과 소비주의의 최후승리

제3부 신경제 정보사회와 엔터테인먼트 재편
제5장 미국 자본주의 전환 - 신경제 정보사회
바보, 문제는 경제라니까!
정보기술 신경제
신민주당
오 마이 갓 뎀 아메리카
제6장 미국 엔터테인먼트 전환 - 신경제 엔터테인먼트를 재편하다!
실리우드 3D혁명 - 300 대 아바타
음반에서 음원으로
비즈니스 모델 혁신
디지털 미디어

결론: 한국 엔터테인먼트를 생각한다
제7장 한국 엔터테인먼트 세계화 전략
한국 엔터테인민트, 더 멋있어져라!
한국 엔터테인민트, 마음껏 즐겨라!
한국 엔터테인민트, 비즈니스 모델을 혁신하라!
한국 엔터테인민트, 미국과 공존하라!
한국 엔터테인민트, 한국 엔터테인먼트와 경쟁하라!

참고문헌 및 웹사이트




빅데이터 비즈니스 블루오션



도서명 : 빅데이터 비즈니스 블루오션
저자/출판사 : 최천규 , 김주원, 한국학술정보
쪽수 : 208쪽
출판일 : 2019-01-21
ISBN : 9788926887141
정가 : 14000

1부. 빅데이터 비즈니스 블루오션
Ⅰ. 빅데이터가 주는 삶의 혁신
1.1 생명을 지키는 빅데이터
1.2 빅데이터로 이기는 선거예측
1.3 산업현장에서 혁신 코드로 활용되는 빅데이터
1.4 디지털 트랜스포메이션을 이끄는 빅데이터
1.5 나날이 성장하는 빅데이터 시장

Ⅱ. 빅데이터 개념 및 특성
2.1 빅데이터의 개념 정의
2.2 빅데이터의 특성과 중요성
2.3 데이터의 크기
2.4 데이터의 원천별 유형

Ⅲ. 빅데이터 비즈니스 블루오션
3.1 4차 산업혁명과 빅데이터
3.2 빅데이터로 성공한 블루 오션 기업
3.3 새로운 혁신 코드 디지털 트랜스포메이션
3.4 빅데이터 산업 생태계의 구성원
3.5 국내외 빅데이터 시장 규모와 기술 전망
3.6 빅데이터의 활용 가치와 역할
3.7 빅데이터 활용 영역과 사례
3.8 빅데이터의 성공적 활용 조건
2부. 누구나 할 수 있는 빅데이터 분석

Ⅰ. 빅데이터 분석의 필요성
1.1 왜 분석해야 하는가
1.2 빅데이터 분석 역량이 경쟁력
1.3 빅데이터의 본질은 빅 인사이트(big insight)
1.4 숫자를 통한 빅데이터 가치 향상
1.5 진화하는 빅데이터 인텔리전스

Ⅱ. 빅데이터 분석절차와 분석도구 활용법
2.1 빅데이터 분석 절차
2.2 빅데이터 분석 도구
2.3 R과 RStudio
2.4 파이썬(Python) 설치 및 활용
2.5 파이썬에서 아나콘다 설치 및 활용
2.6 파이썬에서 주피터 사용하기
2.7 R과 파이썬의 차이
2.8 엑셀을 활용해 누구나 쉽게 빅데이터 분석가 되기
2.9 기타 분석 도구들

Ⅲ. 텍스트 마이닝으로 감성 시각화
3.1 시각화의 3원칙
3.2 데이터 정제가 텍스트 마이닝 품질
3.3 분석 도구를 활용한 텍스트 마이닝

Ⅳ. 빅데이터 큐레이션
4.1 빅데이터 큐레이션
4.2 빅데이터 분석방향

Ⅴ. R을 이용한 데이터 분석
5.1 R 프로그램 설치
5.2 라이브러리 설치 및 제거
5.3 설치된 라이브러리 사용
5.4 작업 경로 확인 및 설정
5.5 분포 파악
5.6 두 개 집단간 평균의 차이 검증
5.7 세 개 이상의 집단간 평균의 차이 검증
5.8 상관관계분석
5.9 회귀분석

Ⅵ. Python을 이용한 데이터 분석
6.1 파이썬으로 데이터 불러오기
6.2 집단별 그래프 그리기
6.3 상관분석
6.4 회귀분석

Ⅶ. 엑셀을 이용한 데이터 분석
7.1 분포 파악
7.2 두 집단간 평균의 차이
7.3 상관분석
7.4 회귀분석
7.5 KESS를 이용한 분석

Ⅷ. R을 이용한 텍스트 마이닝
8.1 텍스트 마이닝을 위한 사전 설정
8.2 텍스트 마이닝