Introduction to Predictive Analytics

SAP is to create 60 new jobs in Predictive Analytics. The new R&D roles will be based at SAP’s Citywest headquarters in Dublin. SAP says it is looking for high quality software developers, data scientists and quality specialists to fill the new jobs. 

So... What is Predictive Analytics?? Pretty short and neat introduction.

Some thought from comparing search engines Google vs. Bing

By searching academic papers in two search engines, found totally different user experience. The first one is searching paper in Google, which will provide full paper name automatically before you input full title of the paper.

On the other hand, in bing, there's no suggestion for users at all.

Furthermore, in search result, you could see the citation information provided from Google with structured data "by author name" and "publish year".

Bing's result only provides the links to the paper without further structured information or citation information.

Definitely, Google's search experience is better than Bing considering both have academic papers' index system Google Scholar and Microsoft Academic Search separately. Google Scholar is more and more popular and getting better reputation over MAS even though MAS was better academic index system before, this is because more indexing and user experience are provided by Google Scholar nowadays (Some posts say that MAS is preparing new generation MAS). 

Back to the search experience, is this due to the Knowledge Graph initiated by Google at May 2012 ?? Is this the inclination of Google's better experience over Bing???

For the user's perspective, it is definitely better experience if search result contains more and more result that user seek about. The best case is that user could get all information at once with one search without follow the links to another website to get the information by themselves... For example, we could see the opening hours, contact, ratings and reviews while searching a restaurant with in search result. That means, Google is acting not only search engine but answering user's questions with background Knowledge Graph as well as information extracted from related websites.

Is it awesome, then what's the problem?? 

For the millions of companies who were paying bills for directing users to theirs websites, might be big concern with Google's better experience since it will reduce the clicks and reservation on many websites. Ben Gomes said the final goal is let users get the result they want immediately, no matter it is within Google or other websites. Even though, some vendors could be affected by it. Users now could use Google Map in smartphones with Uber App to call taxi but not provide links to other service provides with the same services like Lyft or Sidecar.

We could check the date of hotels on Google and even book rooms directly. This service is without any doubt is a threat to the service like Priceline or Expedia which is providing online booking service. Google was a gateway to provide tremendous traffics to many companies before, but it will be not simple relationships among Google and these companies anymore...

Reference:

谷歌上市10周年记：搜索结果的进化

Linked Data for Information Extraction Challenge 2014

The extraction of data from unstructured or semi-structured web sources has been recognized as a suitable way of populating the data web. Since many pages already use embedded structured data, e.g., as RDFa, Microformats, or Microdata, this information can be used to bootstrap and trainsupervised systems extracting structured data from the web. In this challenge, we want to compare systems using such annotated pages for extracting information from the web.

The challenge will be held at the Linked Data for Information Extraction (LD4IE) workshop 2014, co-located with the International Semantic Web Conference. The authors of the best performing system are awarded a 250 € book voucher, kindly sponsored by Springer.

For detail information, refer to http://data.dws.informatik.uni-mannheim.de/LD4IE/

Keynote from F8 2014 conference

LinkedIn's Vision for the Next 10 Years

글로벌 5개도시 빅데이터 활용사례

중문원문보기(IT经理网) 

전세계적으로 많은 도시시정부들이 데이터를 오픈하는 것을 지원하고 있고 빅데이터를 사용한 창의적인 프로젝트를 할 수 있도록 지원하고 Open Data프로젝트를 통한 "빅데이터 도시"가 점차 기술혁신의 새로운 트랜드로 자리잡고 있습니다.

뉴욕시가 오픈한 200여개의 가치가 있는 도시 데이터들은 OpenStreetMap과 같은 오픈소스지도프로젝트에 더욱 많은 내용과 데이터를 서포트하게 된다. 이는 2013년 2월 뉴욕지방법안을 통과한 후에 뉴욕시정부가 정부 사무관련 데이터를 투명하게 공개하는 활동의 일부분이기도 합니다. 뉴욕시의 Open Data계획에 의하면 2018년 12월 전까지 법에 의해서 400여개의 도시 데이터집합을 오픈하게 됩니다.

뉴욕뿐만 아니라 많은 도시들이 교통통계데이터, 에너지소모 및 GPS지도 등 정부데이터를 오픈하고 있습니다.

아래는 Mashable에서 추천하는 5개 대표적인 "빅데이터 도시 활용 사례"입니다.

더 많은 사례들은 Code for America를 참조하시면 됩니다.

사례1.시애틀 - 빅데이터를 활용한 절전

시애틀은 마이크로소프트와 엑센츄어와 함께 빅데이터를 활용한 절전 프로젝트를 시행하고 있습니다. 마이크로소프트의 Azure클라우드플랫폼을 기반으로해서 핸드폰으로 ㄱ개의 도시건축관리시스템에서 오는 수백개의 데이터집합을 분석합니다.

분석과 예측을 통해서 빅데이터 시스템은 실행가능한 에너지절약 방안을 찾아내고 전기소모량을 25% 줄이는게 목표입니다. 절전사태가 엄중한 한국에서 참조하면 참 좋은 사례인거 같습니다.

사례2. SpotHero어플을 통한 파킹부족문제를 해결

SpotHero는 스마트폰 어플이고 iOS와 Android에서 모두 사용가능합니다. 인터넷이 가능한 도시의 파킹가능여부를 트래킹하고 사용자는 주소나 지도에서 특정 위치만 지정하면 그 부근의 사용가능한 파킹위치, 가격 및 시간대를 확인 할 수 있다.

SpotHero는 실시간으로 파킹가능한 위치 수량의 변화를 관찰하고 현재는 뉴욕, 시카고,볼튼 등 7개 도시의 파킹위치에 대해서 사용이 가능하다.

사례3. 보스톤 - 소화전 "입양"하기

보스톤의 겨울은 눈이 많이 쌓인다. 2013년 1월 보스톤 관련 사무실에서는 "소화전입양"이라는 어플리케이션을 발표했다. 하버드비즈니스스쿨의 블로그에 의하면 해당 프로젝트는 지도에 전 도시 13000개의 소화전 위치를 표기하고 시민은 한개 혹은 여러개의 소화전을 "입양"신청할 수 있고 폭설이 오는 날 본인이 입양한 소화전을 쌓인 눈에서 파낼수 있다. "입양"수속이 끝나면 신청자는 소화전이 폭설에 쌓이게 되면 메세지를 받게 된다.

사례4. 시카고 - 인행도 "입양"하기

위의 사례와 마찬가지로 시카고에서는 인행도 "입양"하기 어플을 발표했고 시민은 폭설 시 자신이 입양한 인행도에 대해 폭설을 청소할 수 있다.

사례5. 리옹시 - 빅데이터를 활용한 교통문제 해결

IBM연구원들과 프랑스 리옹시가 협력하여 만든 교통문제를 해결하기 위한 해결방안이다.

IBM은 리앙시를 위하여 Decision Support System Optimizer 시스템을 개발해서 실시간 교통보고에 의해서 교통마비를 탐지 및 예측하게 된다. 교통관리자가 특정 지역에서 교통마비가 올 것을 발견하게 되면 즉시로 교통신호등을 조정하여 고호율적으로 운영가능하게 한다.

이런 빅데어터 분석시스템은 갑자기 발생하는 이벤트들에 대해서 매우 효과적이다. 예를 들면 구급차가 병원에 급하게 도착해야 될 때와 같은 상황들에서 큰 도움을 준다. 시스템은 또한 과거의 성공조치방안을 통해서 "학습"이 가능하고 학습한 결과를 미래예측에 활용한다.

What Will You Do With Watson?

중국 - 세계제3의 유학목적지로 부상하다

외국유학생들이 중국으로 유학오는 학생수는 호주와 독일의 숫자를 넘어서고 있다. 중국의 한국유학생은 여전히 제일 많고 전체 국제학생 비율의 21.3%를 차지하고 미국의 8%보다 훨씬 많다. 가장 많이 선호하는 전공은 인문학과 의학이다. 

[인도시보]의 23일 보도에 따르면 중국의 인재유실이 역전되고 있다는 것이다. 중국은 현재 세계 제3대 교육중심으로 부상하고 있고 미국과 영국 다음으로 국제학생들이 선호하는 나라로 환영받고 있다. 

 2010년 초만 하더라도 중국은 각광받지 못하는 대부분의 국제학생들의 선호를 받지 못하는 목적지었다. 하지만 고등교육영역의 신속한 개혁발전과 더불어 중국은 매년 수천명의 국제학생들을 받고 있고 인문학과 의학을 선두로 많은 해외인재들이 유학의 발걸음을 중국으로 돌리고 있다. 중국이 프랑스를 4위로 밀어냄과 동시에 전세계 제일 환영받는 3대 유학목적지 국가는 신속히 성장하여 국제학생시장의 35%를 차지하고 있으며 2000년 이래 전세계 범위내에서 고등교육을 받는 국제학생은 65% 증가하여 전체 430만을 넘어서고 있다.

중국 - 한국유학생 11년이래 3배 증가

2013년 교육부에 따르면 지난해 국외 한국인 유학생은 23만 9천 213명으로 전년보다 2만 3천 252명 줄었으나 중국에서 공부하는 우리나라 유학생은 11년사이에 4배로 급증했다고 했다.

국가별로 미국 > 중국 > 캐나다 > 일본 > 호주 순이였고 연도별로 중국으로 떠난 한국인 유학생 수의 증가세가 두드러졌고 2001년보다 4배로 증가된 4만 6천 483명으로 되었다.

전체 국외의 한국인 유학생수도 중국으로 떠난 유학생 수가 차지하는 비중은 2.5배 증가한 반면 미국은 38.9%에서 30.7%로 줄어들었다.

중국유학의 목적을 봤을때 어학연수가 27.5%로 제일 많았고 교환학생 및 기타연수 등 비학위과정이 50%이상을 차지했고 대학과정은 34.2%, 대학원 과정은 6.7%에 불과했다.

반면, 미국의 경우 대학(51.7%), 대학원(30.7%) 등 학위과정이 80%이상이었고 어학연수는 17.6%에 그쳤다.

2013년 11월 현대자동차 중국 판매량 추이

11월에 들어서면서 해외시장 판매량에서 전년도 대비 2009년 금융위기 이후로 처음 내려가면서 주가가 대폭 하락했네요..

반면, 일본자동차 업체들의 판매량은 승승장구를 시작한듯합니다. 

• 엔저현상
• 중국내 반일감정의 완화

로 인해서 11월 도요다 같은 경우는 지난해 동기보다 41% 증가했고 혼다는 102% 증가했습니다.

지난해 북경제3공장을 세우면서 시장점유율을 높이겠다고 제4공장까지 계획중인 현대차에 대해서는 신중하게 생각하고 결정을 지어야 될거 같네요.. 

향후 한국-일본 완성차 업체의 전쟁이 제대로 시작된거 같네요..

2013년 1월부터 10월 중국 자동차 시장 판매량 비교

아래는 2013년 1월 부터 10월 자동차 판매 10위표입니다.

첫 3위에는 여전히 복스바겐이랑 GM이 달리고 있네요. 앞으로도 이 추세는 쉽게 안꺽일꺼 같습니다. 

현대자동차는 작년에는 닛산과 차이가 만여대밖에 앞서지 않았는데 일본중국 钓鱼岛사태 때문에 올해는 격차가 많이 낫네요. 그래도 10월 부터 일본차가 많이 회복되고 있다고 하니 앞으로 일년에 어떤 변화가 4, 5위에 어떤 변화가 일어날찌 궁금하네요.

아래는 2012년 1월 1부터 북경현대와 닛산의 판매량 비교한 그래프 입니다.

2012년 8월 부터 꺽이기 시작했네요. 근데 올해 10월부터 초과해서 판매되는 추세이니 결코 일본차가 중국시장에서 성장가능성을 무시할수는 없네요.