This study proposed SNS big data analysis method of food service industry in the 4th industrial revolution. This study analyzed the keyword of the fourth industrial revolution by using Google trend. Based on the data posted on the SNS from January 1, 2016 to September 5, 2017 (1 year and 8 months) u...
This study proposed SNS big data analysis method of food service industry in the 4th industrial revolution. This study analyzed the keyword of the fourth industrial revolution by using Google trend. Based on the data posted on the SNS from January 1, 2016 to September 5, 2017 (1 year and 8 months) utilizing the "Social Metrics". Through the social insights, the related words related to cooking were analyzed and visualized about attributes, products, hobbies and leisure. As a result of the analysis, keywords were found such as cooking, entrepreneurship, franchise, restaurant, job search, Twitter, family, friends, menu, reaction, video, etc. As a theoretical implication of this study, we proposed how to utilize big data produced from various online materials for research on restaurant business, interpret atypical data as meaningful data and suggest the basic direction of field application. In order to utilize positioning of customers of restaurant companies in the future, this study suggests more detailed and in-depth consumer sentiment as a basic resource for marketing data development through various menu development and customers' perception change. In addition, this study provides marketing implications for the foodservice industry and how to use big data for the cooking industry in preparation for the fourth industrial revolution.
This study proposed SNS big data analysis method of food service industry in the 4th industrial revolution. This study analyzed the keyword of the fourth industrial revolution by using Google trend. Based on the data posted on the SNS from January 1, 2016 to September 5, 2017 (1 year and 8 months) utilizing the "Social Metrics". Through the social insights, the related words related to cooking were analyzed and visualized about attributes, products, hobbies and leisure. As a result of the analysis, keywords were found such as cooking, entrepreneurship, franchise, restaurant, job search, Twitter, family, friends, menu, reaction, video, etc. As a theoretical implication of this study, we proposed how to utilize big data produced from various online materials for research on restaurant business, interpret atypical data as meaningful data and suggest the basic direction of field application. In order to utilize positioning of customers of restaurant companies in the future, this study suggests more detailed and in-depth consumer sentiment as a basic resource for marketing data development through various menu development and customers' perception change. In addition, this study provides marketing implications for the foodservice industry and how to use big data for the cooking industry in preparation for the fourth industrial revolution.
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문제 정의
작게는 새로운식재료를 결합한 새로운 메뉴 개발부터 크게는 IT, BT 등이업종과의 융․복합을 서둘러야 한다(Food Eating Out Economy, 2017). 따라서 본 연구에서는 4차 산업혁명의 새로운 기술발달이 외식산업에 미치는 영향을 SNS 빅데이터를 이용해 과학적인 마케팅 시사점을 제공하고, 소셜메트릭스를 활용하여 미래 외식산업의 활용방법에 대하여 알아보고자 한다.
본 연구의 이론적인 시사점으로는 온라인의 다양한 자료에서 생산된 빅데이터를 외식업 연구에 어떻게 활용할 것인지에 대한 지침을 제공하였고, 기술적인 한계로 빅데이터의 수집과 분석하지 못하던 문제를 극복하는데 기여할 것이다. 또한 비정형의 자료를 의미 있는 자료로 해석하고, 현장 적용의 기본적인 방향을 제시하였다는데 연구의의를 찾을 수 있다.
또한, SNS에서 빠르게 실시간으로 생산되는 빅 데이터가 나타내는 동향과 시사점을 토대로 새롭게 창조될 수 있는 가치의 중요성이 인지된다. 본 연구는 다가오는 4차 산업혁명에 대비코자 외식산업의 SNS 정보를 활용한 빅데이터 분석을 통해 새로운 정보를 만들고, 현재 상황을 분석하며, 향후 트랜드를 예측하는데 SNS 빅데이터의 실질적 활용방안을 탐색에 대한 방향을 제시하였다.
본 연구는 제4차 산업혁명에서 SNS 빅데이터의 외식산업 활용 방안에 대한 연구를 소셜메트릭스의 빅데이터 툴을 사용하여 외식산업에서의 빅데이터 활용방안을 탐색하여 마케팅적 시사점을 도모하고자 수행하였다. 인터넷과 스마트폰의 활용이 보편화되면서 SNS에서 생산되는 빅데이터의 영향은 날로 증가하고 있다.
본 연구에서 분석 툴로 활용되는 다음소프트의 ‘소셜메트릭스’를 활용하여 SNS 빅데이터를 분석하는 방법에 대해 제시하고, 실제분석을 통해 결과를 도출하고, 의미를 해석하기 위한 탐색적 연구를 실시하였다.
본 연구에서는 연구목적 달성을 위해 빅데이터 내용 분석의 한 유형인 텍스트 분석방법을 진행하였다. 특히 온라인상의 SNS 자료의 활용에 대한 방안이 목적이기 때문에, 대용량의 자료 분석이 필요하여 텍스트 마이닝과 관련된 오피니언 마이닝 기법을 활용하여 SNS상의 방대한 자료를 분석하였다.
따라서 본 연구에서는 키워드 검색어 선정과정은 외식 창업 아이템의 선호도가 가장 높으며, 가장 많이 외식 관련 키워드 중 일반적으로 가장 많이 검색 할 것으로 판단되는 조리와 치킨, 커피의 3개 키워드를 이용해 분석하였다. 본 연구의 목적이 온라인의 SNS 빅 데이터를 이용하여 외식 관련 검색 키워드에 대한 심층적인 분석 보다는 분석 방법의 소개와 분석의 의미 등을 제시하는 탐색적 분석을 실시하였다.
본 연구의 소셜 매트릭스에서는 소셜 검색 메뉴의 연관키워드, 감성키워드, 주간 급증키워드 순위를 보고한다. 또한 소셜 인사이트 메뉴는 탐색어 맵, 탐색어 추이, 탐색어 여론의 3개 하위 메뉴의 분석결과를 제공한다.
소셜메트릭스의 문서 수집은 블로그, 트위터, 페이스북,인터넷 게시판, 뉴스 등의 다양한 자료를 수집하지만, 페이스북, 카카오스토리 등의 SNS는 빠져 있는 한계점이 있지만, 본 연구에서는 무료 버젼을 사용하였으므로 블로그와 트위터에서 만의 자료만 활용하고자 한다. 특히, 소셜메트릭스는 사용자의 인터페이스가 용이하여 누구나 쉽게 접근할 수 있기 때문에 활용도가 높으며, 본 연구의 목적상 게시물 내용에 대한 분석은 연구범위에서 제외하였다.
제안 방법
본 연구에서는 연구의 목적을 달성하기 위해 오피니언 마이닝 기법을 활용한 빅데이터 분석 도구는 다음 소프트에서 제공하는 ‘소셜 메트릭스’이다. 다양한 분석도구 중 본 연구의 분석도구로 소셜 메트릭스를 선정한 이유로는 자연어 처리기술과 텍스트에 나타난 기술을 바탕으로 블로그와 트위터 문서를 실시간 처리하는 서비스의 일환으로 소셜 미디어에 노출된 빈도추이와 관련 연관어에 대한 맵을 제공한다. 키워드에 대한 긍정과 부정에 대한 감성정보 및 날짜별로 가장 많이 확산된 트윗 메시지를 제공하며, 또한 무료로 사용 가능한 까닭이다.
다음으로 본 연구의 분석 도구인 소셜매트릭스를 소개한 후 소셜매트릭스를 이용하여 2016년 1월 1일부터 2017년 9월 5일까지(1년 8개월)간의 SNS 자료를 바탕으로 외식 창업 아이템의 선호도가 가장 높은 ‘외식업’, ‘조리’, ‘커피’, ‘치킨’의 4개의 키워드로 분석하여 마케팅적 시사점을 도출하였다.
따라서 본 연구에서는 키워드 검색어 선정과정은 외식 창업 아이템의 선호도가 가장 높으며, 가장 많이 외식 관련 키워드 중 일반적으로 가장 많이 검색 할 것으로 판단되는 조리와 치킨, 커피의 3개 키워드를 이용해 분석하였다. 본 연구의 목적이 온라인의 SNS 빅 데이터를 이용하여 외식 관련 검색 키워드에 대한 심층적인 분석 보다는 분석 방법의 소개와 분석의 의미 등을 제시하는 탐색적 분석을 실시하였다.
이중 본 연구에서는 소셜 매트릭스 분석결과의 설명을 용이하게 하기위해 소셜 검색메뉴에서는 연관키워드순위, 소셜 인사이트 메뉴에서는 탐색어 맵의 분석결과만을 토대로 분석을 진행하였다. 또한 분석의 간소화를 위해 연관키워드순위는 상위 5위까지, 탐색어 맵에서는 전체 인사이트 분석 결과를 토대로 기술하였다.
본 연구에서는 빅데이터 분석기법 중 오피니언 마이닝 기법을 적용한 다음소프트의 ‘소셜매트릭스’ 솔루션을 활용하여 SNS 빅데이터를 분석한다.
연구를 위해 일차적으로 빅데이터 분석기법과 분석소프트웨어에 대한 이론적 고찰을 실시하였다. 다음으로 본 연구의 분석 도구인 소셜매트릭스를 소개한 후 소셜매트릭스를 이용하여 2016년 1월 1일부터 2017년 9월 5일까지(1년 8개월)간의 SNS 자료를 바탕으로 외식 창업 아이템의 선호도가 가장 높은 ‘외식업’, ‘조리’, ‘커피’, ‘치킨’의 4개의 키워드로 분석하여 마케팅적 시사점을 도출하였다.
특히 온라인상의 SNS 자료의 활용에 대한 방안이 목적이기 때문에, 대용량의 자료 분석이 필요하여 텍스트 마이닝과 관련된 오피니언 마이닝 기법을 활용하여 SNS상의 방대한 자료를 분석하였다. 연구범위는 첫째, 4차 산업혁명에 대한 구글 트렌드를 활용하여 키워드 추이를 검색하였고, 둘째, 외식산업과 관련된 키워드로 외식업, 치킨, 커피에 대한 키워드로 한정하였다. 세계경제포럼의 제4차 산업혁명의 어젠다로 발표된 2016년 1월부터 2017년 9월까지 1년 8개월 동안의 SNS 자료를 2017년 4월 27일과 9월 5일에 검색하였다.
또한 소셜 인사이트 메뉴는 탐색어 맵, 탐색어 추이, 탐색어 여론의 3개 하위 메뉴의 분석결과를 제공한다. 이중 본 연구에서는 소셜 매트릭스 분석결과의 설명을 용이하게 하기위해 소셜 검색메뉴에서는 연관키워드순위, 소셜 인사이트 메뉴에서는 탐색어 맵의 분석결과만을 토대로 분석을 진행하였다. 또한 분석의 간소화를 위해 연관키워드순위는 상위 5위까지, 탐색어 맵에서는 전체 인사이트 분석 결과를 토대로 기술하였다.
제4차 산업혁명이 야기할 인구, 사회, 경제적인 영향으로 작업환경의 변화와 노동 유연화, 신흥시장 중산층의 성장, 기후변화 및 자연자원의 제약과 녹색경제로의 이행, 지정학적 변동성의 확대 등을 제시하였다. 그리고 제4차 산업혁명이 야기할 기술적 영향으로는 모바일 인터넷과 클라우드 기술, 컴퓨터의 처리능력과 빅 데이터의 확대, 신에너지 공급과 기술, 사물인터넷, 크라우드소싱(Crowd sourcing), 공유경제와 개인 간 플랫폼 등을 예상하였다(Lee, 2016).
둘째, 오피니언 마이닝(opinion mining)이란 어떤 사안이나 인물, 이슈, 이벤트에 대한 사람들의 의견이나 평가, 태도, 감정 등을 분석하는 것을 말한다(Liu, 2011). 특정 주제에 대해 사람들의 주관적인 의견을 모아 문장을 분석하며, 소셜 미디어 등의 데이터의 긍정, 부정, 중립의 선호도나 평판을 판별하는 방법.
본 연구에서는 연구목적 달성을 위해 빅데이터 내용 분석의 한 유형인 텍스트 분석방법을 진행하였다. 특히 온라인상의 SNS 자료의 활용에 대한 방안이 목적이기 때문에, 대용량의 자료 분석이 필요하여 텍스트 마이닝과 관련된 오피니언 마이닝 기법을 활용하여 SNS상의 방대한 자료를 분석하였다. 연구범위는 첫째, 4차 산업혁명에 대한 구글 트렌드를 활용하여 키워드 추이를 검색하였고, 둘째, 외식산업과 관련된 키워드로 외식업, 치킨, 커피에 대한 키워드로 한정하였다.
대상 데이터
연구범위는 첫째, 4차 산업혁명에 대한 구글 트렌드를 활용하여 키워드 추이를 검색하였고, 둘째, 외식산업과 관련된 키워드로 외식업, 치킨, 커피에 대한 키워드로 한정하였다. 세계경제포럼의 제4차 산업혁명의 어젠다로 발표된 2016년 1월부터 2017년 9월까지 1년 8개월 동안의 SNS 자료를 2017년 4월 27일과 9월 5일에 검색하였다.
이론/모형
본 연구에서는 연구의 목적을 달성하기 위해 오피니언 마이닝 기법을 활용한 빅데이터 분석 도구는 다음 소프트에서 제공하는 ‘소셜 메트릭스’이다.
성능/효과
둘째, ‘치킨’에서는 주로 집에서 배달하여 먹는 것과 피자와 연관성이 높은 검색어로 외식업체의 경우, 메뉴 개발 시 피자와 더불어 다양한 소스를 사용한 메뉴개발의 중요성을 나타낸다고 할 수 있다.
트위터에서는 평균 월 196건, 블로그는 298건으로 블로그의 언급량이 많이 나타났다. 또한, 긍정이 44～53건으로 부정이나 중립적인 의견보다는 긍정에 대한 추이분석이 많이 나타났다. 블로그에서는 서비스 회복 리커버리(service recovery paradox)와 창업에 대한 빅데이터의 정보량이 많은 키워드와 트위터에서는 외식조리에 대한 학과에 대한 문의나 홍보성 정보가 많이 차지하고 있다.
분석 결과 첫째, ‘조리’에서는 외식업체의 경우, 가족과 함께 하는 패밀리 메뉴 개발 및 1인 가구의 증가로 다양한 HMR제품 개발과 마케팅 시사점을 제공하고 있다.
소셜 매트릭스에서 ‘조리’를 검색한 결과 월 평균 트위터 65,671건, 블로그 14,658건으로 전체 월 평균 81,329건에 대한 빅데이터가 나타났다.
소셜 매트릭스에서 ‘커피’를 검색한 결과, 월 평균 전체 666,822건으로 트위터 540,581건, 블로그 126,241건으로 검색되었다.
외식업에 대한 연관어 속성으로 창업, 음식, 경영, 사업, 업종, 산업, 운영, 조리, 서비스, 메뉴, 문화로 나타났고, 심리적 연관어로는 다양, 좋다, 필요한 등으로 나타났다. 트위터에서는 평균 월 196건, 블로그는 298건으로 블로그의 언급량이 많이 나타났다.
‘커피’와 가장 연관성이 높은 키워드는 ‘카페’였고, 5위권 내에 포함된 연관 키워드는 맛, 집, 돈, 사진 순으로 분석되었다. 탐색어 맵에서는 브랜드 명으로는 유일하게 스타벅스가 상품으로는 아메리카노, 아이스커피, 크림, 음료 등이 나타났다. 또한, 속성으로는 분위기, 느낌, 식사, 맛, 사진, 생각, 아침, 취향, 생각, 여자 등으로 나타났다.
후속연구
또한, 다양한빅데이터분석툴인SCTM, NodeXL, Textom 등을 활용하여 데이터 마이닝의 다양한 기법인 군집분석, 사례기반 추론, 의사결정나무(decision tree) 등을 분석하지 못한 점을 향후 과제로 남긴다. 그러나 본 연구가 외식업의 빅데이터를 활용한 4차 산업혁명 연구 방법론적인 시발점이 되어 SNS 세대의 심리적, 형태적 특성을 파악하여 외식업체의 과학적인 마케팅에 활용되기를 바란다.
소셜 메트릭스는 대표적인 SNS인 트위터와 블로그 자료를 검색하여 소셜 메뉴에 연관키워드, 감성키워드, 주간급증키워드의 순위를 제공하고, 소셜 인사이트 메뉴에서는 검색 키워드의 연관어를 인물, 단체, 장소, 상품, 속성, 브랜드, 취미 및 여가, 심리 등으로 8가지의 속성과 탐색 건수를 구분하여 시각화 정보를 제공한다. 따라서 외식관련 검색키워드와의 연관어 파악이 용이하며 외식업체는 이러한 분석정보를 마케팅에 적극 활용할 수 있을 것이다. 또한 부정적 측면의 연관어의 경우 고객과의 관계설정에 대한 기초자료로 활용하여 기업 이미지 홍보에 제고할 수 있다.
이와 같은 원리를 적용하면 향후 외식업체의 세분화되고, 심층적인 고객 선호도로 다양한 메뉴개발로 고객의 인식 변화 등을 살펴봄으로써 마케팅 자료 수립에 유용한 기초자료로 제시할 것이다. 또한 급변하는 4차 산업 혁명의 환경에서 푸드 3D 프린팅이 전통적 조리 방식보다 더 지속가능하고 흥미로운 방식으로 가정 맞춤형 음식들을 만들어 내기 시작한 작금의 현실에서 향후 조리 산업에 미치는 영향을 대표적인 서비스 업종인 외식업이 대면 서비스의 축소로 전통적인 가치와 위상에 큰 변화가 올 전망에 대비할 수 있는 이론적 논의의 단초를 제공할 것이다.
한계점으로는 빅데이터의 자료 수집에서 대부분 유료로 운영되고 있으며, 소셜메트릭스의 무료버전의 분석 기간이 1개월의 제한으로 빅 데이터의 분석 툴의 활용도에 대한 일반화에는한계가있다. 또한, 다양한빅데이터분석툴인SCTM, NodeXL, Textom 등을 활용하여 데이터 마이닝의 다양한 기법인 군집분석, 사례기반 추론, 의사결정나무(decision tree) 등을 분석하지 못한 점을 향후 과제로 남긴다. 그러나 본 연구가 외식업의 빅데이터를 활용한 4차 산업혁명 연구 방법론적인 시발점이 되어 SNS 세대의 심리적, 형태적 특성을 파악하여 외식업체의 과학적인 마케팅에 활용되기를 바란다.
본 연구의 이론적인 시사점으로는 온라인의 다양한 자료에서 생산된 빅데이터를 외식업 연구에 어떻게 활용할 것인지에 대한 지침을 제공하였고, 기술적인 한계로 빅데이터의 수집과 분석하지 못하던 문제를 극복하는데 기여할 것이다. 또한 비정형의 자료를 의미 있는 자료로 해석하고, 현장 적용의 기본적인 방향을 제시하였다는데 연구의의를 찾을 수 있다.
셋째, ‘커피’의 경우, 여성 중심의 마케팅 전략이 주효할 것으로 사료되며, 치열한 커피시장에서 생존키 위해서는 향후 소비자의 감성을 유도하는 다양한 맛의 개발과 새로운 커피 문화 창조가 브랜드가치를 더욱더 성숙시킬 것으로 사료된다.
즉, SNS상의 빅데이터를 소비자 심리 측면에서 외식업의 측정기준으로 삼는다면 해당 시점에서 어떤 방법론보다는 시의적절하고 유용한 정확한 평가를 얻는 데 도움이 될 것으로 사료된다. 이와 같은 원리를 적용하면 향후 외식업체의 세분화되고, 심층적인 고객 선호도로 다양한 메뉴개발로 고객의 인식 변화 등을 살펴봄으로써 마케팅 자료 수립에 유용한 기초자료로 제시할 것이다. 또한 급변하는 4차 산업 혁명의 환경에서 푸드 3D 프린팅이 전통적 조리 방식보다 더 지속가능하고 흥미로운 방식으로 가정 맞춤형 음식들을 만들어 내기 시작한 작금의 현실에서 향후 조리 산업에 미치는 영향을 대표적인 서비스 업종인 외식업이 대면 서비스의 축소로 전통적인 가치와 위상에 큰 변화가 올 전망에 대비할 수 있는 이론적 논의의 단초를 제공할 것이다.
검색기간을 한정한 이유는 본 연구에서 분석 툴로 활용되는 다음소프트의 ‘소셜매트릭스’는 검색일로부터 1개월 전까지만 무료로 검색이 가능하고, 장기간 또는 보다 다양한 정보원천과 깊이 있는 분석을 위해서는 유료버전을 사용하여야 한다. 하지만 매월 분석하여 최종적인 2017년 9월 5일에 대한 결과를 제시하였으며, 이 부분은 연구의 한계로 남겨둔다. Fig.
이는 커피에 대한 문화로는 스타벅스가 가장 많이 잠재하고 있음을 나타내고 있으며, 여자와 생각, 맛으로 연관된 키워드는 남성 선호도보다는 여성 선호도가 높음을 알 수 있다. 향후 마케팅 전략은 여성 중심의 마케팅 전략이 주효할 것으로 사료되며, 특히 문화와 분위기가 잘 조성된 공간과 치열한 경쟁으로 생존하기 위해서는 다양한 맛의 개발과 디저트와 아침 간편 디저트 판매 등 새로운 커피 문화 창조가 브랜드가치를 더욱 더 성숙시킬 것으로 사료된다. ‘커피’에 대한 키워드 탐색어에 대한 추이는 Fig.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
파괴적 혁신이란 무엇인가?
ICT(Information and Communications Technologies) 기술기반의 제4차 산업혁명을 대표하는 용어는 아직 명확한 정의가 존재하지는 않으나, 다보스 포럼에서 WEF 회장인 클라우스 슈밥(Klaus Schwab)은 4차 산업혁명을 ‘파괴적 혁신(disruptive innovation)’으로 표현하였다. 파괴적 혁신은 현재의 가치가 완전히 새로운 것으로 대체되며, 누구도 피해 갈 수 없으며, 되돌릴 수 없는 변화로 정의하였다. 즉, 4차 산업혁명은 3차 디지털 혁명의 토대위에 물리, 바이오 기술을 융합한 신기술이 주도하는 시대로 각 분야별로 다르게 정의되고 있다(Schwab, 2016).
외식업계 차원에서 산업계의 유연성을 구현하기 위해 유리한 방법은?
외식업계 차원에서 뉴 애브노멀 시대가 요구하는 산업계의 유연성을 구현하기 위해서는 지금까지와 전혀 다른 메뉴와 서비스를 개발해야 한다. 이러한 유연성은 독자적인 역량에 의존하는 것보다 협업을 기초로 하는 융․복합에서 찾는 게 유리하다. 작게는 새로운식재료를 결합한 새로운 메뉴 개발부터 크게는 IT, BT 등이업종과의 융․복합을 서둘러야 한다(Food Eating Out Economy, 2017).
3차 산업혁명이 지속되지 못하고 4차 산업혁명으로 구분되는 이유는 무엇인가?
제3차 산업혁명이 지속되지 못하고 제4차 산업혁명으로 새롭게 구분하는 이유는 변화의 속도(velocity), 변화의 범위(scope), 시스템의 영향(system impact) 측면에서 커다란 차이가 있기 때문이다. 제3차 산업혁명과 비교해볼 때 현재 변화의 속도는 역사적으로 유례가 없을 만큼 빠르게 진행되고 있으며, 모든 지역과 모든 산업에서 광범위하게 이루어지고 있다.
참고문헌 (24)
Douglas, L. (2012). The importance of 'ig Data: A definition. Gartner, Retrieved 21 June.
Food Eating Out Economy (2017). Fourth industrial revolution led by food and restaurant industry innovation.
Jung, Y. C. (2012). Big data revolution and media policy issues. KISDI Premium Report, 12-02.
Jung, Y. C. (2013). Data. Seoul, Communication Books.
Hod L. & Melba K. (2013). The new world of 3D printing. Seoul, Hans Media.
Http://www.weforum.org (2016). The fourth industrial revolution what it means and how to respond.
IBM Global Business Services (2012, 10). Michael Schroeck & Rebecca Shockley & Janet Smart, Dolores Romero-Morales, Peter Tufano, Realistic Utilization of Big Data.
Kim, H. S. (2017a). An exploratory study on the semantic network analysis of food tourism through the big data. Culinary Science & Hospitality Research, 23(4), 22-32.
Kim, H. S. (2017b). A semantic network analysis of big data regarding food exhibition at convention center. Culinary Science & Hospitality Research, 23(3), 257-270.
Korea Information Technology Agency (2016). In the era of intelligence, the big design to new Korea. IT & Future Strategy 1.
Lee, B. Y., & Park, J. Y., & Yoo, J. S (2015). High-volume data processing for cloud and big data services in terms of cost savings architecture. Korea Contents Association, 15(5), 570-581.
Lee, E. M. (2016). The fourth industrial revolution and changes in the industrial structure. Information and Communication Broadcasting Policy, 28(15), 1-22.
Lee, J. H., & Kim, H. S. (2013). The effect of college students' confidence in nutrition knowledge on health-related behavioral intentions: The moderating effect of gender. Culinary Science & Hospitality Research, 19(4), 136-146.
Linoff, Gordon S., & Berry, Micahel, J. A. (2011). Data mining techniques: For marketing, sales, and customer relationship management. Indianapolis, IN: Wiley.
Liu, B. (2011). Web data mining. Springer.
Markus H. (2011). Data mining techniques. Volume 10 May 2001, 313-355.
O'eilly (2012). Big data now: Current perspectives from O'eilly readar. O'eilly Media.
Samsung Economic Research Institute (2012). Bigdata; Origin of industrial crustal fluctuations. CEO Information 851.
Schimon G., & Michael G. Faure (2017). Conditions for effective risk sharing against marine pollution: The case of the Ria De vigo. NHH Dept. of Business and Management Science Discussion Paper.
Schwab, K. (2016). The fourth industrial revolution: What it means, how to respond.
Sharon, M. (2012). Computer world blog.
WEF (2016). The future of jobs, world economy forum. January 18. Davos: Switzerland Chapman.
Pete et al. (2000). CRISP-DM 1.0 Step-by-step data mining guide. SPSS.
World Economic Forum (2012). Big data, big impact: New possibilities for international development.
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