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메이저리그 야구 통계학
글쓴이
김재민 저
출판사
에이콘출판사
출판일
2018년 6월 12일
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저자

이미지

김재민

2014년도 미국 미시시피 대학교에서 경영학 박사를 마치고 뉴저지에 있는 스탁턴 대학교 조교수를 거쳐, 현재 미시간에 있는 오클랜드 대학교 비즈니스 스쿨에서 경영 전략을 가르치면서 연구하고 있다. 강의와 연구를 통해 경영 전략에 사용되는 데이터를 직접 만들고 분석하는 데 관심을 갖게 돼, ‘Statistics & Sports(통계와 스포츠)’라는 과목을 강의하고 ‘IOT & Data Science(사물인터넷과 데이터 과학)’를 개설했다. 2018년에는 140년 이상 축적된 메이저리그 야구 데이터로 회귀 분석, 연관성 분석, 판별 분석, 네트워크 분석, 군집 분석, 딥러닝을 통한 분류 및 패널 분석을 소개하는 『메이저리그 야구 통계학』(에이콘, 2018)을 출판했으며, 2018년 세종도서 학술부문 도서로 선정됐다. 현재는 경영자들의 관심(managerial attention)을 연구하면서 그들이 작성한 글과 문서에서 경영 전략에 대한 많은 힌트를 얻기 위해 노력하고 있으며, 이를 위해 숫자가 아닌 자연어(natural language)를 이용한 지도 학습 기반 내용 분석과 감성 분석 연구 방법에 집중하고 있다. 데이터 분석과 관련해서 10년 이상 포스팅하고 있는 블로그 ibuyworld.blog.me에서 역자를 만날 수 있다.

책 소개

분야IT 모바일
4차 산업의 거대한 물결로 빅데이터 같은 대형 데이터의 활용 가치는 더욱 높아지고 있지만, 수학이라는 진입장벽 때문에 데이터 분석에 접근하지 못하는 어려움이 반복되고 있다. 한국에서 가장 인기 있는 프로 스포츠인 야구로 통계분석을 다룬다면, 데이터에 대한 새로운 관점을 가질 수 있다. 메이저리그에서 140년 이상 쌓여온 대형 패널 데이터를 이용해 전통적 분석인 상관관계 분석, 회귀분석, 로지스틱 회귀분석, 분산분석과 최근 인공지능으로 주목받고 있는 판별분석, 클러스터링 분석, 요인분석, 네트워크 분석, 신경망분석 등을 통해 흥미로운 야구 이야기를 모델링하고 데이터로 직접 테스트한다. 모든 작업에는 학계와 산업계의 분석에서 이미 중심이 된 오픈소스 통계 프로그램 R이 있다.

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