stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
2018년 FIFA 월드컵
통계 > 득점자

해리 케인
| 0 | 1 | 2 |
| --- | --- | --- |
|   로멜루 루카쿠   앙투안 그리즈만 |   킬리안 음바페   크리스티아누 호날두 |   데니스 체리셰프   |
| 0 | 1 | 2 |
| --- | --- | --- |
|   예리 미나   에덴 아자르   마리오 만주키치 |   이반 페리시치   아르툠 주바   디에고 코스타 |   에딘손 카바니   |
| 0 | 1 | 2 |
| --- | --- | --- |
|   세르히오 아궤로   밀레 예디나크   필리피 코치뉴   네이마르   루카 모드리치 |   무함마드 살라흐   이누이 다카시   존 스톤스   아흐메드 무사   손흥민 |   안드레아스 그랑크비스트   루이스 수아레스   와흐비 카즈리   |
| 0 | 1 | 2 |
| --- | --- | --- |
|   리오넬 메시   마르코스 로호   앙헬 디 마리아   가브리엘 메르카도   드리스 메르턴스   미키 바추아이   아드난 야누자이   얀 페르통언   마루안 펠라이니   나세르 샤들리   케빈 더 브라위너   토마 뫼니에   파울리뉴   치아구 시우바   호베르투 피르미누   헤나투 아우구스투   후안 페르난도 킨테로   라다멜 팔카오   후안 콰드라도   켄달 와스톤   안테 레비치   이반 라키티치   밀란 바델   안드레이 크라마리치   도마고이 비다   유수프 포울센   크리스티안 에릭센   마티아스 예르겐센   제시 린가드 |   해리 매과이어   델레 알리   키런 트리피어   뱅자맹 파바르   라파엘 바란   사뮈엘 움티티   폴 포그바   마르코 로이스   토니 크로스   알프레드 핀보가손   길비 시귀르드손   카림 안사리파르드   가가와 신지   오사코 유야   하라구치 겐키   혼다 게이스케   이르빙 로사노   카를로스 벨라   하비에르 에르난데스   칼리드 부타이브   유세프 엔네시리   빅터 모지스   펠리페 발로이   그제고시 크리호비아크   얀 베드나레크   안드레 카리요   파올로 게레로   히카르두 쿠아레즈마   페페 |   유리 가진스키   알렉산드르 골로빈   마리우 페르난지스   살만 알파라지   살렘 알다우사리   음바예 니앙   사디오 마네   무사 와귀에   알렉산다르 콜라로브   알렉산다르 미트로비치   김영권   나초   이스코   이아고 아스파스   올라 토이보넨   루드비그 아우구스틴손   에밀 포르스베리   슈테벤 추버   그라니트 자카   제르단 샤치리   블레림 제마일리   요시프 드르미치   페르자니 사시   딜랑 브론   파크레딘 벤 유세프   호세 히메네스   |
| 0 | 1 | 2 |
| --- | --- | --- |
|   아지즈 베히치 (프랑스전)   페르난지뉴 (벨기에전)   마리오 만주키치 (프랑스전)   아흐메드 파티 (러시아전) |   아지즈 부하두즈 (이란전)   오게네카로 에테보 (크로아티아전)   치아구 시오네크 (세네갈전)   에드손 알바레스 (스웨덴전) |   데니스 체리셰프 (우루과이전)   세르게이 이그나셰비치 (스페인전)   얀 조머 (코스타리카전)   야신 메리아 (파나마전)   |
통계 > 징계

이 부분의 본문은 2018년 FIFA 월드컵 경고 기록입니다.
통계 > 수상

The following awards
| 골든 볼 | 실버 볼 | 브론즈 볼 |
| --- | --- | --- |
|  루카 모드리치 |  에덴 아자르 |  앙투안 그리즈만 |
| 골든 슈 | 실버 슈 | 브론즈 슈 |
|  해리 케인 (6골, 0도움) |  앙투안 그리즈만 (4골, 2도움) |  로멜루 루카쿠 (4골, 1도움) |
골든 글러브
 티보 쿠르투아
최우수 신인 선수상
 킬리안 음바페
FIFA 페어 플레이 트로피
 스페인
| Goal of the Tournament> Goalscorer | Goal of the Tournament> Opponent | Goal of the Tournament> Score | Goal of the Tournament> Round |
| --- | --- | --- | --- |
|  뱅자맹 파바르 |  아르헨티나 | 2–2 | Round of 16 |
통계 > All-Star Team

| 골키퍼 | 수비수 | 미드필더 | 공격수 |
| --- | --- | --- | --- |
|  티보 쿠르투아 |  안드레아스 그랑크비스트  치아구 시우바  라파엘 바란  예리 미나 |  데니스 체리셰프  필리피 코치뉴  루카 모드리치 |  해리 케인  앙투안 그리즈만  에덴 아자르 |
통계 > 드림팀

| 골키퍼 | 수비수 | 미드필더 | 공격수 |
| --- | --- | --- | --- |
|  티보 쿠르투아 |  마르셀루  치아구 시우바  Raphaël Varane  디에고 고딘 |  케빈 더 브라위너  필리피 코치뉴  루카 모드리치 |  해리 케인  킬리안 음바페  크리스티아누 호날두 |
통계 > 상금

$8M - 조별 리그 탈락국 (16개국)
$12M - 16강 탈락국 (8개국)
$16M - 8강 탈락국 (4개국)
$22M - 4위
$24M - 3위
$28M - 준우승국
$38M - 우승국
최종 순위

결승전 이후, FIFA는 대회에 참가한 국가들의 최종 순위를 발표하였다. 순위는 대회에서 진출한 라운드, 전체적 결과와 상대와의 결과 비교를 반영한 것이다. 모든 32개국의 순위는 FIFA의 조건에 따라 나열되었다. 최종 순위는 다음과 같다:
참고: 축구의 통계적인 법칙에 따라 연장전에서 승부가 난 경기는 똑같이 승패로 간주되지만, 승부차기를 통해 승부가 난 경기는 무승부로 간주된다.
| 순 | 팀 | 조 | 전 | 승 | 무 | 패 | 득 | 실 | 차 | 점 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |

| 1 |  프랑스 | B | 7 | 5 | 2 | 0 | 13 | 5 | +8 | 17 |
| 2 |  크로아티아 | C | 7 | 5 | 1 | 1 | 11 | 6 | +5 | 16 |
| 3 |  벨기에 | G | 7 | 6 | 0 | 1 | 16 | 6 | +10 | 18 |
| 4 |  잉글랜드 | G | 7 | 3 | 1 | 3 | 11 | 8 | +3 | 10 |
8강전에서 탈락
| 5 |  우루과이 | A | 5 | 4 | 0 | 1 | 7 | 3 | +4 | 12 |
| 6 |  브라질 | E | 5 | 3 | 1 | 1 | 8 | 3 | +5 | 10 |
| 7 |  러시아 | A | 5 | 2 | 2 | 1 | 11 | 7 | +4 | 8 |
| 8 |  스웨덴 | F | 5 | 3 | 0 | 2 | 6 | 4 | +2 | 9 |
16강전에서 탈락
| 9 |  콜롬비아 | H | 4 | 2 | 1 | 1 | 6 | 3 | +3 | 7 |
| 10 |  스페인 | B | 4 | 1 | 3 | 0 | 7 | 6 | +1 | 5 |
| 11 |  덴마크 | C | 4 | 1 | 3 | 0 | 3 | 2 | +1 | 6 |
| 12 |  멕시코 | F | 4 | 2 | 0 | 2 | 3 | 6 | -3 | 6 |
| 13 |  스위스 | E | 4 | 1 | 2 | 1 | 5 | 5 | 0 | 5 |
| 14 |  포르투갈 | B | 4 | 1 | 2 | 1 | 6 | 6 | 0 | 5 |
| 15 |  일본 | H | 4 | 1 | 1 | 2 | 6 | 7 | −1 | 4 |
| 16 |  아르헨티나 | D | 4 | 1 | 1 | 2 | 6 | 9 | −3 | 4 |
조별 리그에서 탈락
| 17 |  세네갈 | H | 3 | 1 | 1 | 1 | 4 | 4 | 0 | 4 |
| 18 |  이란 | B | 3 | 1 | 1 | 1 | 2 | 4 | -2 | 4 |
| 19 |  대한민국 | F | 3 | 1 | 0 | 2 | 3 | 3 | 0 | 3 |
| 20 |  페루 | C | 3 | 1 | 0 | 2 | 2 | 2 | 0 | 3 |
| 21 |  나이지리아 | D | 3 | 1 | 0 | 2 | 3 | 4 | −1 | 3 |
| 22 |  세르비아 | E | 3 | 1 | 0 | 2 | 2 | 4 | −2 | 3 |
| 22 |  독일 | F | 3 | 1 | 0 | 2 | 2 | 4 | −2 | 3 |
| 24 |  튀니지 | G | 3 | 1 | 0 | 2 | 5 | 8 | −3 | 3 |
| 25 |  폴란드 | H | 3 | 1 | 0 | 2 | 2 | 5 | −3 | 3 |
| 26 |  사우디아라비아 | A | 3 | 1 | 0 | 2 | 2 | 7 | −5 | 3 |
| 27 |  오스트레일리아 | C | 3 | 0 | 1 | 2 | 2 | 5 | −3 | 1 |
| 27 |  아이슬란드 | D | 3 | 0 | 1 | 2 | 2 | 5 | −3 | 1 |
| 27 |  코스타리카 | E | 3 | 0 | 1 | 2 | 2 | 5 | −3 | 1 |
| 30 |  이집트 | A | 3 | 0 | 0 | 3 | 2 | 6 | −4 | 0 |
| 31 |  모로코 | B | 3 | 0 | 0 | 3 | 0 | 4 | −4 | 0 |
| 32 |  파나마 | G | 3 | 0 | 0 | 3 | 2 | 11 | −9 | 0 |
Top 10 골

| 순위 | 선수 | 국적 | 당시 상대 팀 | 득점 후 기록 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 | 뱅자맹 파바르 |  프랑스 |  아르헨티나 | 2 – 2 |
| 2 | 후안 페르난도 킨테로 |  콜롬비아 |  일본 | 1 – 1 |
| 3 | 루카 모드리치 |  크로아티아 |  아르헨티나 | 0 – 2 |
| 4 | 크리스티아누 호날두 |  포르투갈 |  스페인 | 3 – 3 |
| 5 | 리오넬 메시 |  아르헨티나 |  나이지리아 | 0 – 1 |
| 6 | 데니스 체리셰프 |  러시아 |  크로아티아 | 1 – 0 |
| 7 | 나세르 샤들리 |  벨기에 |  일본 | 3 – 2 |
| 8 | 아흐메드 무사 |  나이지리아 |  아이슬란드 | 2 – 0 |
| 9 | 히카르두 쿠아레즈마 |  포르투갈 |  이란 | 0 – 1 |
| 10 | 토니 크로스 |  독일 |  스웨덴 | 2 – 1 |
Top 10 골 > 기타 대회 전반

통상적인 러시아의 비자 정책은 FIFA 월드컵에 참가하는 선수단과 팬들에게 적용되지 않을 예정이며, 그에 따라 시민권과 상관 없이 대회 기간 및 전후에 러시아를 비자 없이 방문할 수 있게 된다.
다른 대회에 비해 유난히 자책골, 패널티킥, 승부차기가 많이 나왔고 그로 인해 골키퍼가 중요한 대회가 되었다.
중계권

이 부분의 본문은 2018년 FIFA 월드컵 중계권입니다.
마케팅 > 마스코트

이 부분의 본문은 자비바카입니다.
섬네일|upright|Tournament mascot, wolf Zabivaka
2018년 FIFA 월드컵 대회의 공식 FIFA 월드컵 마스코트는 늑대 "자비바카" (Забива́ка, 러시아어로 "득점자"를 뜻함) 로 2016년 10월 21일에 공개되었다. 이 마스코트는 투표를 통해 최종 3마리의 마스코트들 중에서 선정되었고, 늑대가 53%를 득표해 호랑이 (27%) 와 고양이 (20%)를 제쳤다.
마케팅 > 공인구

이 부분의 본문은 텔스타 18입니다.
2018년 FIFA 월드컵 대회의 공인구는 텔스타 18로, 2017년 11월 9일에 모스크바에서 일반 대중들에게 처음으로 공개되었다. 또한 결선 토너먼트부터는 새로운 디자인의 '텔스타 메치타'를 사용하였다.
마케팅 > 주제곡

이 부분의 본문은 Live It Up입니다.
이번 FIFA 월드컵 주제곡은 니키 잼, 윌 스미스, 에라 이스트레피의 Live It Up이다. 원어는 영어이며 가끔 스페인어도 나온다. 2018년 6월 8일에 뮤직비디오를 촬영했다. 노래 길이는 3분 28초이다.
마케팅 > 스폰서십

2018년 FIFA 월드컵 후원업체들은 4개 분류로 나뉜다; FIFA 파트너, FIFA 월드컵 스폰서, 유럽(러시아 포함) 서포터, 아시아(중동 제외)-대양주 서포터
| FIFA 파트너 | FIFA 월드컵 스폰서 | 아프리카 서포터 | 아시아-오세아니아 서포터 | 유럽 서포터 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
|  아디다스  코카콜라  가즈프롬  현대자동차–기아자동차  카타르 항공  비자카드  완다 그룹 |  앤하이저부시 인베브  하이센스  멍뉴  맥도날드  비보 스마트폰 |  이집트 – 경험과 투자 |  Diking  Luci  야디전동차 |  알파 은행  알로사  로스텔레콤  러시아 철도 |
논란

2014년 소치 동계 올림픽 유치의 경우처럼 러시아의 대회 개최에 이의가 제기되었다. 논란의 도마에 오른 대상으로는 러시아 축구계의 심각한 인종 차별 문제와 러시아 사회 내의 성소수자 차별 문제가 있었다. 러시아의 우크라이나 분쟁 개입은 영미 정치인으로 하여금 대회 개최지를 이동하자는 주장을 제기했는데, 특히 러시아의 크림반도 합병 이후로 이 주장이 고조되었다. 제프 블라터 FIFA 회장은 "FIFA 월드컵은 러시아에서 열리기로 결정되었고, 우리는 앞으로 그러할 것이다."라고 위와 상반된 의견을 보냈다.
2018년 및 2022년 FIFA 월드컵 유치 경쟁 과정에서 부정부패가 있었다는 주장이 제기되었고, 잉글랜드 축구 협회는 대회 참가를 반대하겠다고 으름장을 놓기도 했다. FIFA는 미국의 변호사 마이클 J. 가르시아를 내정해 부정부패 주장에 대한 보고서 조사 (가르시아 보고서)를 하도록 했다. 보고서는 출판되지 않았지만, FIFA는 독일 판사 하나스요아힘 에케르트에 수사된 내용을 담은 42쪽짜리 요약본을 공개했다. 에케르트는 러시아와 카타르의 혐의를 부인한다는 내용을 담았지만, 대중은 이 행위를 눈가리고 아웅하는 것이라고 비난했다. 가르시아는 요약본이 "실질적인 내용이 부실하다"고 비난했고, "왜곡된 정보와 결론의 모음집"이라 덧붙였고, FIFA 항소위원회에 항소를 보냈다. 위원회는 그의 항소를 거절했고, 가르시아는 이에 대응해 FIFA의 조사위원회원 지위를 내려놓았고, "지도력이 부족하다" 평했고, 에케르트의 독립성에 자신감이 없다고 덧붙였다.
2015년 6월 3일, FBI의 연방 당국은 2018년과 2022년 FIFA 월드컵의 유치 경쟁을 수사했다고 보고했다.
2015년 6월 7일 도메니코 스칼라 FIFA 청문 및 준수 위원회원이 발췌한 인터뷰에서 "러시아와 카타르가 매수로 투표에서 승리했다는 증거가 있다면, 대회 유치권은 취소될 수 있다"고 말했다.
러시아에 닥친 경제 위기로, 대회 준비 예산이 몇 차례 삭감되었다. 2015년 6월, 러시아 정부는 대회 예산을 기존보다 $5.6억 삭감한 $118억으로 책정했다.
같이 보기

2017년 FIFA 컨페더레이션스컵
러시아 유치 위원회 관계자들이 2018년 FIFA 월드컵 유치 확정을 자축하고 있다.
홍보에 사용된 고유 서체
예선 추첨식은 콘스탄티놉스키 궁전에서 진행되었다.
멕시코 대 대한민국
Eden Hazard, 2nd best player at the tournament.
루카 모드리치가 러시아 블라디미르 푸틴 대통령에게 골든볼 상을 받고 있다.
Kylian Mbappé receiving the World Cup best young player award from Emmanuel Macron
텔스타 18
Match ball for the knockout stage, "Telstar Mechta"
땅다람쥐속

땅다람쥐속 또는 구대륙땅다람쥐속(Spermophilus)은 다람쥐과에 속하는 설치류 속이다. 14종으로 이루어져 있다. 일부 유럽 종은 수슬릭(souslik)으로 부르기도 한다.
하위 종

| --- | --- |
 알라샨땅다람쥐 (S. alashanicus)  브란트땅다람쥐 (S. brevicauda)  유럽땅다람쥐 (S. citellus)  다우리아땅다람쥐 (S. dauricus)  붉은뺨땅다람쥐 (S. erythrogenys)  노랑땅다람쥐 (S. fulvus)  황갈색땅다람쥐 (S. major)  캅카스산맥땅다람쥐 (S. musicus):  흐린빛깔땅다람쥐 (S. pallidicauda)  작은땅다람쥐 (S. pygmaeus)  톈산땅다람쥐 (S. ralli)  잔존땅다람쥐 (S. relictus)  얼룩땅다람쥐 (S. suslicus)  토로스땅다람쥐 (S. taurensis)  소아시아땅다람쥐 (S. xanthoprymnus)
계통 분류

다음은 2009년 헬겐(Helgen) 등의 연구에 기초한 계통 분류이다.
왕인

같은 이름을 가진 다른 사람에 대해서는 왕인 (전한) 문서를 참고하십시오.
| 왕인 王仁 |
| --- | --- |
초등대한국사(1908)에 실린, 왕인의 삽화
다른이름: 와니기시(和邇吉師)
출생: 미상
사망: 미상
성별: 남성
국적: 백제
별칭: 와니기시(和邇吉師)
직업: 학자
칭호: 가부(歌父)

학문적 활동
분야: 유학
주요 제자: 우지노와기 이라쓰코(菟道稚郞子)
 
오사카부 히라카타시의 왕인묘
왕인(王仁, ?~?)은 일본의 《고사기》와 《일본서기》에 등장하는 백제(百濟)에 살고 있었다고 전해지는 학자로서, 왜국에 건너가 《천자문》과 《논어》를 전했다고 전하는 인물이다. 근구수왕의 칙명으로 왕의 손자 진손왕과 함께 일본으로 건너갔다.
《고사기》에는 「와니키시(일본어: 和邇吉師)」, 《일본서기》는 「와니(일본어: 王仁)」로 표기되어 있다. 한국의 자료에는 그의 이름이 등장하지 않는데, 중국식의 왕씨 성을 가지고 있는 것에서 당시 고구려(高句麗)에 멸망한 낙랑군(樂浪郡) 계열의 한인(漢人)이 아닐까 추정하는 설도 있으며, 왕인이 전해준 천자문이, 그 당시에는 성립되지 않았다는 것과 같은 이유로, 사료해석상 그 실재를 의문시하는 설도 있다.
개설

백제 근구수왕 때의 학자로 여겨진다. 일본에서 아라타와케(일본어: 荒田別) 등을 보내어 학자와 서적을 청하자 근구수왕의 명을 받들고 왕의 손자 진손왕과 함께 《논어》 10권, 《천자문》 1권을 가지고 일본에 건너갔다. 해박한 경서의 지식으로 일본 오진 천황(일본어: 応神天皇))의 신임을 얻어 태자의 스승이 되었다. 일본의 문화를 깨우친 그는 물론 그의 자손도 대대로 일본의 서부 고치(河內)에 살면서 학문에 관한 일을 맡아보았다. 왕인은 일본의 문화 발전에 크게 기여하였다.
일본서기와 속일본기에 의하면 그는 "할아버지 때에 귀화한 중국인"이라 하지만 왕인이 처음으로 등장한 고사기에는 전혀 없는 내용이다.
역사 기록

왕인에 대한 기술은 일본의 역사서인 고사기, 일본서기, 속일본기에 나타난다. 각각의 기술은 다음과 같다.
역사 기록 > 고사기

고사기에 따르면 왕인은 백제에서 건너온 현자로 여겨진다.
又, 科賜百濟國, 若有賢人者, 貢上. 故受命以貢上人名, 和邇吉師. 即論語十卷 ・ 千字文一卷, 并十一卷, 付是人即貢進.【此和邇吉師者, 文首等祖】
천황은 또한, 백제국에 "백제에 현자가 있으면 보내라"고 하였다. 이에 그 명을 받아 (백제가) 보낸 사람의 이름이 와니키시(和邇吉師)라 하였다. 《논어》 열 권과 《천자문》 한 권, 모두 11권을 이 사람에게 부쳐 보내왔다.【이 와니키시가 후미노 후비토(文首)의 시조(始祖)이다.】
역사 기록 > 일본서기

일본서기의 기록에 따르면, 왕인은 백제의 학자 아직기(阿直岐, 아치키)의 추천을 받아 오진 천황의 초대를 받아 일본에 건너와 훗날 야마토에 귀화한 학자이다. 왕인이 논어와 천자문을 가지고 일본으로 건너갔다. 하지만 일본의 학자 중에는 천자문의 성립 연대가 왕인의 일본 방문보다 후대임을 들어 왕인의 실존에 의문을 제기하는 시각도 있다. 또는 일본서기를 편찬했을 때 한반도에서 일본으로 귀화했던 여러 명의 도래인 학자를 상징적으로 정리한 인물이라는 설도 있다.
역사 기록 > 속일본기

《속일본기》에는 왕인의 자손이라는 좌대사(左大史) · 정6위상(上) 후미노이미키 모오토(文忌寸最弟) 등이 자신들의 선조 왕인이 옛 한의 황제의 먼 후손이라고 간무 천황(桓武天皇)에게 주상한 기록이 있다.
(전반부 생략) 最弟等言, 漢高帝之後曰鸞, 鸞之後王狗轉至百濟, 百濟久素王時, 聖朝遣使徴召文人, 久素王即以狗孫王仁貢焉. 是文, 武生等之祖也. 於是最弟及眞象等八人賜姓宿祢.
 모오토 등이 말하기를, 한 고제의 후손으로 앵(鸞)이란 자가 있었고, 앵의 후손인 왕구(王狗)가 백제로 옮겨갔는데, 백제의 구소왕(久素王) 때에 성조(聖朝)가 사신을 보내어 문인(文人)을 부르심으로 하여, 구소왕은 곧 구의 손자인 왕인을 바쳤다. 이는 후미(文), 무생(武生) 등의 시조이다. 이에 모오토 및 眞象 등 8인에게 스쿠네(宿祢)의 가바네(姓)을 주었다.
이 기술에 따르면 한 고제 즉 유방의 자손으로 「앵(鸞)」이라는 인물이 있었고 그의 자손 「왕구(王狗)」가 백제로 건너와 살았으며 그 손자인 왕인이 왜로 도래하여 후미 씨(文氏)와 무생 씨(武生氏) 등의 선조가 되었다는 것으로(《신찬성씨록》에도 이와 비슷한 기술이 보인다) 왕인은 고구려가 낙랑군을 멸망시킨 뒤 백제에 망명한 중국계 학자가 된다.
다만, 위에 언급된 것들은 한국과 중국의 기록에는 전혀 없는 내용들이며, 왕인이 처음으로 등장했던 이름은 한국어로 「화이(和邇)」였다. 문제는 "화이"는 일본어로 "와니(わに)"로 읽을 수 있지만 "왕인"은 "오오진 (おうじん)" 또는 "오오닌 (おうにん)"으로 밖에 읽을 수 없으며, 고대 일본사에 등장하는 "왕인"을 제외하면 한자인 「왕인(王仁)」을 "와니"로 절대 발음할 수 없다. 즉, "화이"나 "왕인"은 그의 본래 이름이 아니며 이는 "와니"라는 이름을 한자로 재해석한 것으로 추정된다. 이에 따라 시간이 지나면서 본래 "와니"였던 그가 "화이"를 거쳐 "왕인"이 된 후 마치 중국의 왕씨인 것처럼 해석되어 속일본기에 그의 배경 이야기까지 주어진 듯하다. 물론, 이는 왕인이 실제로 존재했던 인물로 가정했을 때이며, 현대 일본 학자들 사이에서는 「궁월군(弓月君)」, 「아지사주(阿知使主)」를 포함해 당시 고훈 시대를 상징하는 하나의 가상의 인물로 인식된다.
한국에서의 왕인

대한민국에서 왕인은 고대 일본에 선진 문물을 전수한 백제의 학자로서 중학교 역사 교과서에는 ‘왕인 박사가 일본에 문화를 전해 주었다’라고 기술되고 있다. 전라남도 영암군에서는 왕인이 태어났다는 집의 터(구림면)를 왕인 박사 유적으로 복원하고 매년 왕인의 업적을 기리기 위해 왕인문화축제를 열고 있다.
다만 《삼국사기》, 《삼국유사》를 포함한 한국의 역사서에는 왕인에 해당하는 인물에 대한 기술이 보이지 않고 왕인에 대한 기록은 전적으로 일본의 사서에 의존하므로 왕인 박사 유적지가 왕인의 실제 출생지임을 뒷받침하는 유적이나 추가 사료가 없다는 지적이 있다.
이근우는 6세기 초 일본으로 건너간 왕진이라는 인물을 기초로 2세기 정도 앞선 인물 왕인이 창작되었다는 추정을 하고 있으며, 이런 조작에는 문자 전래시기를 최대한 끌어올리기 위한 고대 일본인들의 의도가 있다는 설을 사료 비판을 통해 제시했다.
고킨와카슈의 가나서(假名序)에 있는 왕인의 작품으로 추정되는 노래

なにはづに さくやこの花 ふゆごもり いまははるべと さくやこのはな
(나니와즈니 사쿠야 코노하나 후유고모리 이마와 하루베토 사쿠야 코노하나)
나니와 나루에/피는 이 꽃/겨울내 움츠리다/봄볕인가 하고/피는 이 꽃
왕인이 등장한 작품

《근초고왕》(KBS, 2010년~2011년, 배우:강한별)
참고 자료

《고사기》
《일본서기》
《속일본기》
《고금와가집》
통계학

통계학(統計學, 영어: statistics)은 산술적 방법을 기초로 하여, 주로 다량의 데이터를 관찰하고 정리 및 분석하는 방법을 연구하는 수학의 한 분야이다. 근대 과학으로서의 통계학은 19세기 중반 벨기에의 케틀레가 독일의 "국상학(國狀學, Staatenkunde, 넓은 의미의 국가학)"과 영국의 "정치 산술(政治算術, Political Arithmetic, 정치 사회에 대한 수량적 연구 방법)"을 자연과학의 "확률 이론"과 결합하여, 수립한 학문에서 발전되었다.
개요

통계학은 관찰 및 조사로 얻을 수 있는 데이터로부터, 응용 수학의 기법을 이용해 수치상의 성질, 규칙성 또는 불규칙성을 찾아낸다. 통계적 기법은, 실험 계획, 데이터의 요약이나 해석을 실시하는데 있어서의 근거를 제공하는 학문이며, 폭넓은 분야에서 응용되어 실생활에 적용되고 있다. 통계학은 실증적인 뿌리를 가지고 있으며 실질적 활용에 초점을 맞추고 있기 때문에, 흔히 순수수학과는 다소 구분되는 응용수학의 일종으로 여겨진다. 통계학의 방법을 통해, 실제의 수치들을 왜곡하여 해석하는 것을 막고 연구를 바탕으로 합리적인 의사결정을 할 수 있다.
통계학은 과학, 산업, 또는 사회의 문제에 적용되며 모집단을 연구하는 과정이 우선시된다. 모집단은 "한나라 안에 사는 모든 사람" 또는 "크리스탈을 구성하는 모든 원자"와 같이 일정한 특성을 지닌 집단이면 어느 것이든 가능하다. 통계학자들은 전체인구(인구조사를 하는 기업)에 대한 데이터를 편집한다. 이것은 정부의 통계관련 법률요약집같은 조직화된 방법으로 수행될 수도 있다. 기술통계학은 모집단의 데이터를 요약하는데 사용된다. 도수 및 비율 (경주 등) 범주 형 데이터를 설명하는 측면에서 더 유용할 동안 수치 기술자는 연속적인 데이터 유형 (소득 등)에 대한 평균과 표준 편차를 포함한다. 데이터 분석 방법 엄청난 자료가 연구되는 현대 사회에서 경제지표연구, 마케팅, 여론조사, 농업, 생명과학, 의료의 임상연구 등 다양한 분야에서 응용되고 있는 통계는 단연 우리 사회에서 가장 필요하고 실용적인 학문이라고 할 수 있다.
개요 > 수리통계학

수리통계학은 수학의 방법을 통계학에 적용한 것이다. 통계학은 원래 국가에 대한 과학으로 생각되었는데 즉, 국가의 땅, 경제, 군력, 인구 등에 관한 사실을 수집하고 분석하는 것이었다. 사용되는 수학적 방법은 해석학, 선형 대수학, 확률분석, 미분 방정식과 측도 이론적 확률이론 등을 포함한다.
개요 > 어원

영어의 스태티스틱스(statistics ← 통계학, 통계)는 ‘확률’을 뜻하는 라틴어의 statisticus(확률) 또는 statisticum(상태), 이탈리아어의 statista(나라, 정치가) 등에서 유래했다고 한다. 특히 ‘국가’라는 의미가 담긴 이탈리아어 statista의 영향을 받아, 국가의 인력, 재력 등 국가적 자료를 비교 검토하는 학문을 의미하게 되었다. 근대에서의 통계학은 벨기에의 천문학자이자 사회학자이며 근대 통계학을 확립한 인물로 평가 받는 케틀레가 벨기에의 브뤼셀에서 통계학자들로 구성된 9개의 회의를 소집한 것을 기원으로 하고 있다.
수집되고 분류된 숫자 데이터"라는 의미로 사용된 것은 1829년부터이고, 약자로 stats가 처음 기록된 것은 1961년부터이다. 또, 통계학자의 의미인 statistician이 사용된 것은 1825년부터이다.
한자 문화권에서 사용되는 통계(統計)라는 단어의 기원은 명확하게 알려진 바는 없지만, 막부 말기에서 메이지 천황 초년에 걸쳐 양학자인 야나가와 슌친(柳川春三)이 현재의 의미로 이 단어를 처음 사용했다고 여겨진다. 그가 1869년에 편찬한 책자에서 통계가 현재의 용법으로 사용되었다는 기록이 남아있다. 그 후 1871년에는 대장성에 통계사(統計司)와 통계요(統計寮)가 설치되면서 통계라는 단어의 사용이 대중화되었다.
개요 > 역할

매우 다양한 분야의 연구에서 주어진 문제에 대하여 적절한 정보를 수집하고 분석하여 해답을 구하는 과정은 아주 중요하다. 이런 방법을 연구하는 과학의 한 분야가 통계학이다. 통계학을 필요로 하는 연구분야는 농업, 생명과학, 환경과학, 산업연구, 품질보증, 시장조사 등 매우 많다. 또한 이러한 연구방식은 기업체와 정부의 의사결정과정에서 현저하게 나타난다. 주어진 문제에 대하여 필요한 자료의 형태, 자료를 수집하는 방법, 문제에 대한 최선의 답을 구하기 위한 분석방법을 결정하는 것이 통계학자의 역할이다.
자료는 어떤 특정한 현상(주제, 사실)을 조사하기 위하여 설계하고 계획한 실험에서 나온다. 이런 종류의 자료, 즉 실험자료는 농업연구와 같은 분야에 흔히 있다. 통계학자들은 이미 나온 실험자료를 분석하는데만 관심이 있지않고, 자원을 효과적으로 사용하고 주어진 문제를 실험으로 해결하기 위하여 처음부터 실험을 계획하는데 관심이 있다.또 다른 형태의 자료를 관측으로부터 얻는다. 조사자들은 연구실 밖으로 나가서 실제로 존재하는 것을 조사한다. 이런 예로는 인구 및 주택센서스와 같은 전수조사, 여론조사, 교통량조사 등등이 있다. 이 경우 조사방법과 설문지 작성은 매우 중요한 문제가 된다.
설문지 조사에 있어서 가장 핵심적인 부분은 설문지 작성 요령이다. 묻고자 하는 질문을 짧고 명확하게 물어야 하고 응답자가 고민을 하지 않고 바로 대답할 수 있도록 구성해야 한다. 설문지는 묻고자 하는 질문이면 무엇이든지 다 물을 수 있는 것이 아니라 문제의 핵심적 내용을 담고 있어야 한다.
기본 용어

모집단(母集團, population)은 관측 대상이 되는 전체 집단이다. 조사의 대상이 되는 자료 전체이다. 모집단과 관련해서 기호는 그리스문자를 사용하는 것이 관례이다.
표본(標本, sample) 또는 표본집단(標本集團)은 모 집단에서 일부만 조사한 것이다. 모집단에서 추출된 자료의 집합이다. 표본과 관련해서 기호로는 영어 알파벳이 관례로 사용된다.
대푯값(代表값, representative value)은 어떤 데이터를 대표하는 값이다. 평균, 중앙값, 최빈(最頻)값이 있다.
평균(平均, mean)은 데이터를 모두 더한 후 데이터의 개수로 나눈 값이다.
중앙값(中央값, median)은 전체 데이터 중 가운데에 있는 수이다. 직원이 100명인 회사에서 직원들 연봉 평균은 5천만원인데 사장의 연봉이 100억인 경우, 회사 전체의 연봉 평균은 1억 4,851만원이 된다. 이처럼 극단적인 값이 있는 경우 중앙값이 평균값보다 유용하다.
최빈값(最頻값, mode)은 가장 자주 나오는 값이다.
기댓값(期待값, expected value)은 통계에서는 평균과 같다고 생각하면 된다. 가능한 값마다 확률을 곱해서 모두 더한 것이다.
산포도(散布度, degree of scattering) 또는 변산성(variability)은 자료가 흩어져 있는 정도를 나타낸다. 범위, 분산, 표준편차 등.
편차(偏差, deviation)는 관측값에서 평균 또는 중앙값을 뺀 것이다. 즉, 자료값들이 특정값으로부터 떨어진 정도를 나타내는 수치이다.
분산(分散, variance)은 관측값에서 평균을 뺀 값 즉 편차(deviation)를 제곱하고, 그것을 모두 더한 후 전체 개수로 나눠서 구한다. 즉, 편차들(deviations)의 제곱합(SS,sum of square)에서 평균값이다. 관측값들에서 평균을 뺀 값인 편차를 모두 더하면 0이 나오는 평균의 속성으로 인해서 편차제곱들을 더하게 된다.
표준 편차(標準偏差, standard deviation)는 분산(分散)을 제곱근한 것이다. 제곱해서 얻은 값이 된 분산의 성질로부터 이를 제곱근해서 다시 원래 크기의 단위로 표준화되도록 만들어준다.
절대 편차(絶對偏差, absolute deviation)는 관측값에서 평균 또는 중앙값을 빼고, 그 차이에 절대값을 취하고 그 값들의 대푯값을 구한 것이다.
범위(範圍): 가장 큰 측정값에서 가장 작은 측정값을 뺀 값이다.
모평균(母平均, population mean) μ는 모집단의 평균이다. 모두 더한 후(後) 전체 데이터 수 n으로 나눈다. 확률 변수의 기댓값이다. 표집분포(標集分布)에서 평균으로  \mu _{\overline {x}}를 사용할 수(數)  있다.
표본 평균(標集平均, sample mean)  {\overline {X}}는 표본의 평균이다. 모두 더한 후 n으로 나눈다.
모분산(母分散, population variance) σ2은 모집단의 분산이다. 관측값에서 모평균을 빼고 그것을 제곱한 값을 모두 더하여 전체 데이터 수 n으로 나눈 것이다.
표본분산(標本分散, sample variance) s2은 표본의 분산이다. 관측값에서 표본평균을 빼고 제곱한 값을 모두 더한 것을 n-1로 나눈 것이다.
모표준편차(母標準偏差, population standard deviation) σ는 모집단의 표준편차이다. 모분산 σ2에 제곱근을 씌워서 구한다. 표집분포에서 표준편차로  \sigma _{\overline {x}}를 사용할 수 있다.
표본표준편차(標本標準偏差, sample standard deviation) s는 표본의 표준편차이다. 표본분산 s2에 제곱근을 씌워서 구한다.
평균 절대 편차((平均絶對偏差, average absolute deviation 또는 mean absolute deviation)는 관측값에서 평균을 빼고, 그 차이값에 절대값을 취하고, 그 값들을 모두 더하여 전체 데이터 개수로 나눠준 것이다. 절대값 편차의 평균이라고 생각하면 된다.
중앙값 절대 편차(中央값絶對偏差, median absolute deviation)는 관측값에서 중앙값을 빼고, 그 차이에 절대값을 취한 값들의 중앙값을 구한다.
최소 절대 편차(最小絶對偏差, least absolute deviation)는 회귀 분석(回歸分析, regression analysis)에 사용된다.
상관관계(相關關係, correlation 또는 correlation analysis)는 두 개의 변량이 어느 정도 규칙적으로 동시에 변화되어 가는 성질이다. 모집단의 상관관계는 ρ , 표본의 상관관계는 r 을 기호로 사용한다.
신뢰도(信賴度, reliability) : 통계에서 어떠한 값이 알맞은 모평균이라고 믿을 수 있는 정도.
신뢰 구간(信賴區間, confidence interval, CI) 또는 신뢰 수준(水準, confidence interval level): 1-α나 100(1-α)%의 신뢰 구간.
유의 수준(有意水準, significance level): 보통 α로 표시한다. 95%의 신뢰도를 기준으로 하면 1-0.95인 0.05가 유의 수준 값이다.
p-값(p-value, probability value) 또는 유의 확률(significance probability, asymptotic significance): 귀무 가설 H0를 기각할 수 있는 최소한의 유의 수준이다.
임계 값(臨界값, critical value, threshold value): 검정 통계량의 분포에서 유의 수준 α값에 해당하는 선 위의 값이다.
변인

변인(變因, variable): 변수(變數)라고도 부르며, 연구의 대상이 되고 있는 일련의 개체를 말한다.
독립 변인(獨立變因): 다른 변인에게 작용하거나 다른 변인을 예언하거나 설명해 주는 변인. 실험연구의 경우는 독립변인은 실험자에 의하여 임의로 통제되고 조작된다. 따라서 실험변인(experimental variable) 또는 처치변인(處置變因, treatment variable)이라고도 한다.
종속 변인(從屬變因): 독립변인의 조작결과(操作結果)에 의존하며 이의 효과를 판단하는 준거가 되는 변인.
실험의 기본적인 형태는 어떤 변인이 다른 어떤 변인에 어떠한 영향을 미치는지를 알아보고자 한다.
매개 변인(媒介變因): 종속변인에 영향을 주는 독립변인 이외의 변인으로서 연구에 통제되어야 할 변인
양적 변인(量的變因): 양의 크기를 나타내기 위하여 수량으로 표시되는 변인
질적 변인(質的變因): 변인이 가지고 있는 속성을 수량화 할 수 없는 변인
연속 변인(連續變因): 주어진 범위 내에서는 어떤 값도 가질 수 있는 변인
비연속 변인(非連續變因): 특정 수치만을 가진 변인
조사와 척도

조사대상을 기준으로하면 대상이 되는 통계 집단의 단위를 하나하나 전부 조사하는 관찰 방법인 전수조사(全數調査)와 모집단의 일부를 표본으로 추출하여 조사한 결과로써 모집단 전체의 성질을 추측하는 통계 조사 방법인 표본조사(標本調査)가 대표적인 조사 방법이다.
전수조사(全數調査): 조사의 대상이 되는 자료 전체를 빠짐없이 조사하는 것이다.(모집단 전체를 조사).
표본조사(標本調査): 조사의 대상이 되는 자료의 일부만을 택하여 조사함으로써 전체를 추측하는 조사이다. 의식적으로 표본을 추출하는 유의 추출법과 확률론에 입각하여 표본을 추출하는 임의 추출법이 있다.
이러한 조사를 통해 자료를 수집할 때에는 자료의 양질이 측정수준(測定水準)에 따라 분류된다. 자료의 측정수준은 다음과 같이 분류된다. 측정수준에 따라 통계에 이용해야 할 요약 통계량이나 통계 검정법이 다르게 된다.
분류 자료(分類資料): 수치로 측정이 불가능한 자료이다. 질적 자료라고도 한다.
명목척도(名目尺度, nominal scale)： 단순한 번호로 차례(次例)의 의미는 없다. (예: 전화번호, 등번호, 성별, 혈액형(血液型), 주소 등.)
순서척도(서열척도)(順序尺度, ordinal scale)： 순서가 의미를 가지는 번호. (예: 계급, 순위(順位), 등급(等級) 등.)
수량 자료(數量資料): 수치로 측정이 가능한 자료이다. 양적 자료라고도 한다.
구간척도(區間尺度, 등간척도(燈竿尺度), interval scale)： 순서뿐만 아니라 그 간격에도 의미가 있으나, 0에 절대적인 의미는 없다. (예: 온도, 지능지수(知能指數) 등.)
비율척도(比率尺度, ratio scale)： 0을 기준으로 하는 절대적 척도로, 간격뿐만이 아니라 비율에도 의미가 있다. (예: 절대온도(絶對溫度), 금액, 몸무게, 키 등.)
조사와 척도 > 리커트법

리커트법(Likert法) 또는 리커트 척도(Likert scale)는 1932년 리커트(Likert, R.)가 고안한 태도 측정법이다. 응답자가 동의나 반대의 정도를 나타내도록 질문을 하는 형태이다.
통계적 방법 > 실험 계획

조직적인 통계 조사가 이뤄지기 전까지는 질문서를 만들어 선정된 가구에 배포하는 방식을 이용했다. 실험계획은 자료수집전에 미리 어떻게 실험할것인지 계획하여, 원하는 자료를 정확하게 수집하고 기록할 수 있도록 하는 과정이다. 자료 수집의 규모와 대상, 할당 방법을 바르게 결정하고 정당한 자료를 수집할 수 있도록 검토한다. 설문지 작성법 등도 여기에 포함된다.
통계적 방법 > 설문지 작성

설문지 작성은 실험계획의 일부이기도 하지만, 대개 별개의 실습을 통해 체득하여야 한다. 설문지는 "앙케이트(Enquete)"라고도 하며 통계 자료에 필요한 자료를 수집하기 위해 필요한 질문들을 기록하는 하나의 서식이다. 이를 이용해 설문지 작성자, 응답자들의 객관적인 생각, 각자의 가치와 신념, 태도 등과 같은 여러 정보를 수집할 수 있다. 설문지는 가능한 표준화 되도록 작성해야한다. 필요한 정보를 더욱 포괄적으로 획득하기 위해 설문지는 다섯 가지 요소 응답자에 대한 협조요청, 식별자료, 지시사항, 설문문항, 응답자의 분류를 위한 자료로 구성된다. 설문지는 여러 번 수정, 검토 과정을 거쳐야 의도한 자료의 수집이 가능하다. 설문지를 이용한 통계자료 수집은 비교적 비용이 적게들고 큰 표본에도 쉽게 적용이 가능하다는 장점이 있다. 그러나 다른 자료수집 방법에 비해 무응답률이 높은 편이며 응답에 대한 보충설명의 기회가 주어지지 않는다는 단점이 있다.
통계적 방법 > 추론 통계

추론 통계(statistical inference)는 기술통계로 어떤 모집단에서 구한 표본정보를 가지고 그 모집단의 특성 및 가능성 등을 추론해내는 통계적 방법이다. 보통 수집된 자료는 어떻게 분석해야 할지 미리 정해져 있기도 하지만, 대부분 획득한 자료(모집단)을 가지고 여러 그래프를 그려보는 와중에 또다른 별개의 분석방법을 추가로 채택할 필요성을 느끼게 된다. 이러한 모집단에 대한 전체적 조감을 해보고 또다른 분석방향을 모색해 보는 과정에 해당한다. 추론 통계는 바탕인 기술 통계량이 있어야 한다. 이 추론 통계를 하는 이유는 모든 사람을 대상으로 검사를 하는 것은 비합리적이고 대규모 집단을 가지고 연구하는 것이 소수의 집단을 가지고 연구하는 것보다 훨씬 경제적이고 효율적이기 때문이다. 추론 통계는 기술 통계량의 정확성을 유지하는 작업으로서 사용한다. 보통 일반적인 추론은 실험 결과가 기존의 방식, 또는 다른 품종간 비교 등에서 차이점이 유의한지를 검증하는 것이다.
통계적 방법 > 기술 통계

기술통계(記述統計,descriptive statistics)는 측정이나 실험에서 수집한 자료의 정리, 표현, 요약, 해석 등을 통해 자료의 특성을 규명하는 통계적 방법이다. 기술통계에는 분석방향에 따라 여러가지가 있다. 단순한 평균 분산 등의 기초적인 분석 이외에, 모집단에서 어떤인자들이 있는지 뽑아내보는 인자분석과, 특정표본이 어떤모집단에 속하는지(원 모집단을 어떻게 여러 집단으로 나눠야 하는지) 판단하는 판별분석, 두 인자간의 상호관계에 대한 정준상관분석, 인자들의 숫자를 줄여 단순화하는 주성분분석, 그 외 군집분석 등, 다양한 분석방법이 존재한다.
통계분석 소프트웨어

SAS(Statistical Analysis System) - 기업체에서 주로 쓰는 대표적 프로그램이다. 큰 규모의 자료를 편리하게 다룰 수 있으나 각종 통계 분석 결과를 왜곡해서 보여준다는 비판을 받기도 한다.
R은 무료 공개 통계 프로그래밍 및 개발환경이다. S 언어에 바탕을 두고 개발되었으며, 학술적 목적으로 널리 사용된다. 새로 개발된 분석 방법들이 확장 패키지를 통해 공개되고 있다.
SPSS (Statistical Package for the Social Sciences)는 1995년 윈도우 버전이 출시되었다. IBM에서 개발하고있다.
다양한 통계분석을 할 수 있고 사회과학, 의학 등 전 분야에서 다양하게 쓰이는 프로그램이나 계산 속도가 느려 큰 규모의 자료를 다루기에는 편리하지 않다.
PSPP - 샘플 데이터 분석 및 통계(統計)를 위한 무료 및 공개 소프트웨어 애플리케이션으로 IBM SPSS와 대부분 호환된다
MINITAB - 학교와 기업에서 품질관리와 통계학 교육용으로 많이 사용되는 프로그램이다.
RevMan - 코크란 리뷰 메니저(Cochrane Review Manager)인 RevMan은 코크란(Cochrane)에서 제공하는 의료보건분야의 무료 메타분석 프로그램이다.
통계학 관련 학문

통계학은 컴퓨터 과학, 프로그래밍 언어, 선형대수학, 해석학, 분포론, 수치해석, 확률론 등 여러 학문과 관련되어 있다.
통계학과 사회과학의 발전에 따라 분산분석, 회귀분석, 요인분석 등과 같은 평가모형들이 발전되고, 이들이 정책평가에 응용됨으로써 정책영향의 평가에 공헌을 하고 있으며, 아직도 계속 발전되어 가는 과정에 있다.
특히 정보화사회와 빅데이터 시대를 맞아 다양한 사회정보의 수집·분석·활용을 담당하는 새로운 직종으로 기업, 정당, 지방자치단체, 중앙정부 등 각종 단체의 시장조사 및 여론조사 등에 대한 계획을 수립하고 조사를 수행하며 그 결과를 체계적으로 분석, 보고서를 작성하는 관련 학문이 필요하게 되어 사회조사분석학이 등장하게 된다.
사회조사분석사란 기업이나 정당, 지자체, 중앙정부 등 각종 단체가 필요로 하는 조사를 수행해 분석, 보고하는 전문 인력군이다. 주로 경영, 조사기획, 자료분석, 마케팅 분야에서 일하므로 조사방법론, 사회통계, SPSS 통계분석 실무 등의 지식을 필요로 한다.
통계학의 변화

현대에 들어와 데이터 과학자들로 구성된 통계 조직은 기관과 단체 그리고 기업의 수익에 영향을 미치는 다양한 데이터를 입체적으로 분석하고 결론을 얻어낸다. 미래를 예측해 더 나은 결과물을 처방한다. 수많은 데이터 가운데 의미 있는 데이터를 찾아냄으로써 더 나은 의사결정을 돕는 작업이 있는데 데이터 클리닝, 데이터 마이닝 등이다.
기업과 기관마다 부르는 이름은 다르지만, 생산·판매와 서비스 등 핵심 직무에서 영업력 개선과 사원 복지 등 전 영역에 걸쳐 이같은 데이터 과학 조직의 역할은 전방위로 확대되고 있다. 업계에서는 주요 데이터에 대한 분석과 통계가 이뤄지는 비즈니스인텔리전스(BI) 조직이라 부른다. 데이터 분석 조직을 운영하는 IT 조직은 시스템에서 나오는 각종 데이터를 분석해 기업의 핵심 영역에 가치를 더하는 조직으로 변모 중이다.
전사자원관리(ERP) · 고객관계관리(CRM) · 생산관리시스템(MES) · 경영 정보 시스템(MIS) · 전략적 기업 경영(SEM) 등 각종 시스템에서 쏟아지는 수많은 데이터에 대한 분석능력이 미래를 예측하는 핵심 경쟁력인 시대, 이른바 `데이터 경영` 시대의 개막이 시작되었다. 이러한 시대를 ‘빅 데이터’ 기술의 시대라고 하는데 미국의 유명 경제 출판 및 미디어 기업인 포브스도 미래의 유망직업 중 하나로 '데이터 마이너(정보수집 분석가)'를 선정하기도 했다.
포브스에 의하면 빅 데이터(Big Data) 데이터 마이닝이란 기존 데이터베이스 관리도구의 데이터 수집·저장·관리·분석의 역량을 넘어서는 대량의 정형 또는 비정형 데이터 세트 및 이러한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술로되는 ‘빅 데이터’를 보완, 마케팅, 시청률조사, 경영 등으로부터 체계화해 분류, 예측, 연관분석 등의 데이터 마이닝을 거쳐 통계학적으로 결과를 도출해 내고 있다.
대한민국에서는 2000년부터 정보통신부의 산하단체로 사단법인 한국BI데이터마이닝학회가 설립되어 데이터 마이닝에 관한 학술과 기술을 발전, 보급, 응용하고 있다. 또한 국내·외 통계분야에서 서서히 빅 데이터 활용에 대한 관심과 필요성이 커지고 있는 가운데 국가통계 업무를 계획하고 방대한 통계자료를 처리하는 국가기관인 통계청이 빅 데이터를 연구하고 활용방안을 모색하기 위한 '빅 데이터 연구회'를 발족하였다.
하지만 업계에 따르면, 미국과 영국, 일본 등 선진국들은 이미 빅 데이터를 다각적으로 분석해 조직의 전략방향을 제시하는 데이터과학자 양성에 사활을 걸고 있다. 그러나 한국은 정부와 일부 기업이 데이터과학자 양성을 위한 프로그램을 진행 중에 있어 아직 걸음마 단계인 것으로 알려져 있다.
같이 보기

통계역학
통계적 유의성
통계적 가설
통계적 추론
통계청
통계교육원
통계개발원
빅 데이터
구조방정식 모델링(SEM)
개념적 모형
연구설계
Z테스트
정주시

다른 뜻에 대해서는 정주시 (동음이의) 문서를 참고하십시오.
은 여기로 연결됩니다. 대한민국의 명목상의 행정 구역에 대해서는 정주군 (대한민국) 문서를 참고하십시오.
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 정주시의 위치
현황
국가: 조선민주주의인민공화국
면적: 473.2 km2
총인구: 189,742 명 (2008)
읍: 14개
리: 18개
정주시(定州市)는 조선민주주의인민공화국 평안북도 남부 지역에 있는 시이다. 본래 정주군이었다가 1994년에 시로 승격했다.
지리

서쪽으로 곽산군, 북쪽으로 구성군, 북동쪽으로 태천군, 동쪽으로 운전군과 접한다.
북쪽에는 산간 지역이 있지만 대부분 낮은 구릉과 평야 지대로 이루어져 있다. 남쪽 해안을 따라 정주평야가 펼쳐져 있다. 황해 쪽으로 해안과 접하여 부속 섬도 딸려 있다.
조선시대에 북쪽 국경 수비를 위해 축조한 정주읍성이 남아 있다.
역사

평양으로부터 북쪽의 신의주로 향하는 길에 위치한다. 고려시대에 이 곳의 사람들은 몽골의 침공에도 굴복하지 않았고 그 공적으로 1231년에 정원대도호부로 승격되었다. 조선시대에는 정주목이었고, 19세기 초에는 조선 후기 최초의 대규모 반란 사건인 홍경래의 난이 정주성에서 종결되었다. 유기의 생산지로 알려져 상업이 발달했다.
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《대동여지도》
1895년 - 23부제 하에서 의주부 정주군이 되었다.
1896년 - 13도제 하에서 평안북도의 도관찰사(도청) 소재지였다.
1905년 - 경의선이 개통하였다.
1907년 - 오산학교가 설립되었다.
1914년 - 곽산군의 대부분을 편입하였다.
1931년 4월 1일 - 정주면이 정주읍으로 승격하였다.
1939년 - 평북선이 개통하였다.
1952년 12월 - 곽산군을 분리, 정주군을 재편성하였다(1면 22리).
1994년 - 정주읍이 정주시로 승격하였다.
산업

시의 약 40퍼센트가 숲이다. 대부분 소나무로 이루어져 있다. 과수원 농사와 논농사가 주요 산업이며 밤이 특산물로 유명하다. 또한 전통산업으로서 유기 생산이 유명했다.
교통

철도는 평의선과 평북선이 지나간다.
행정 구역

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 14동 : 성남동 (城南洞)  북장동 (北將洞)  역전동 (驛前洞)  달천동 (㺚川洞)  서주동 (西州洞)  삼마동 (三馬洞)  상단동 (上端洞)  신천동 (新川洞)  오산동 (五山洞)  오룡동 (五龍洞)  고현동 (高峴洞)  룡포동 (龍浦洞)  애도동 (艾島洞)  남철동 (南鐵洞):  18리 : 서호리 (西湖里)  보산리 (寶山里)  남호리 (南湖里)  남양리 (南陽里)  월양리 (月陽里)  침향리 (沈香里)  신봉리 (新峯里)  세마리 (細馬里)  일해리 (逸海里)  흑록리 (黑麓里)  대산리 (大山里)  석산리 (石山里)  오성리 (五星里)  원봉리 (圓峯里)  대송리 (大松里)  신안리 (新安里)  암두리 (岩頭里)  독장리 (獨將里)
인물

통일교 창시자 문선명
시인 백석 (백기행)
백인제병원 설립자 백인제
소설가, 언론인 선우휘
소설가 이광수
국가유공자 이명수
독립운동가 조현균
기업인 최태섭
고려대 총장 현상윤
조선일보 전 사장 방응모