데이터 분석의 기초를 배우기 좋은 책
감으로만 일하던 김 팀장은 어떻게 데이터 좀 아는 팀장이 되었나
회사에서 인턴을 하면서, 데이터를 활용한 의사결정이 매우 중요하다는 생각이 들었다. 이를 공부하기 위해 이 책을 읽었는데, 통계학이나 데이터 분석에 관해 아주 전문적인 내용을 다룬다기보다는, 데이터 분석에서 실무자가 알면 좋은 기본적인 내용 위주로 소개한 책이다.
책에서는 로지스틱 회귀를 활용한 고객 재구매 여부 예측, 그룹화와 거리 측정을 통한 유사 상품 추천, 소셜 네트워크 분석을 활용한 협업 문화 혁신 등 매우 다양한 사례들이 소개된다. 따라서 현업에서 데이터 분석이 어떻게 활용되는지 궁금하거나, 데이터 분석가들과 소통을 원할하게 하고 싶어하는 실무자가 읽으면 좋은 책일 것 같다.
p.33
상식이나 감으로는 이 질문에 정확하게 답할 수 없어요. 직관에 의한 추론만으로는 비즈니스를 합리적으로 추진할 수가 없습니다.
→ 직관에 의한 의사결정엔 한계가 있다는 걸 인턴을 하면서 몸소 느꼈다. 모두가 같은 방향을 바라봐야 하는 상황에서, 한두 명의 직관으로 비즈니스를 추진하면 일이 잘 되기 쉽지 않다. 반면 데이터로 합당한 이유를 제시하면 사람들을 설득하는 데 큰 노력이 들지 않아 협업이 수월하다. 데이터를 분석하고, 유용한 정보를 얻는 능력이 앞으로도 계속 강력한 무기가 되라 생각한다.
p.84
데이터 분석에 근거해서 의사결정을 하려면 현업 부서에서 데이터를 만드는 일부터 시작해야 합니다. 데이터도 없이 점장 역량이 매출에 가장 큰 영향을 미친다고 주장하는 건 요즘 같은 빅데이터 시대에는 적절하지 않죠.
→ 데이터 전문가가 있다고 해서 그에게 모든 것을 맡기는 건 적합하지 않다고 한다. 현업 부서에서 어느 정도 기초 데이터를 만들어줘야만 이를 데이터 전문가가 활용할 수 있는 것이다. 따라서, 데이터를 미리미리 구축해두어야만 필요할 때 사용할 수 있고, 원하는 결과를 얻을 수 있음을 알게 되었다.
p.99
데이터 분석은 결국 선택의 문제군요.
→ 비즈니스는 결국 선택이다. 시간과 노력을 많이 투자해 더 완벽한 분석을 할 것인지, 아니면 다소 부정확하더라도 신속하게 분석할 것인지는 상황에 맞게 선택해야 한다. 적정선을 찾아 최대한 적은 자원으로 유의미한 결과를 얻는, 효율적인 데이터 분석을 해야 할 것이다.
p.105
데이터 분석을 잘못 이해하는 사람에게 정확하고 적절하게 설명하는 것도 데이터 분석에서 중요한 일이다.
→ 데이터 분석이 의미가 있으려면, 결국 업무 유관자들에게 그 내용이 잘 전달되어야 할 것이다. 데이터 전문 용어를 늘어놓는 것이 아닌, 각각의 눈높이에 맞춰 설명해야 하는 것이다. 데이터 전문가의 중요한 역량 중 하나 뛰어난 소통 능력임을 알게 되었다.
p.322
새로운 기술이나 알고리즘이 많이 나와도, 유행하는 새로운 트렌드가 있더라도, 일단 기본을 먼저 챙겨야 합니다.
→ 유행에 휩쓸려 이것저것 조금씩 건드리기보다는, 우선 기본이 되는 것 하나부터 제대로 익혀야 한다. 기본을 확실히 해 뿌리를 단단히 내려 놓으면, 급변하는 세태 속에서도 자리를 지킬 수 있을 것이다.
p.428
여태까지는 지난 데이터로 과거에 무슨 일이 일어났는지를 봤다면, 이제는 무엇을 어떻게 해야 하는지를 데이터 분석이 제시할 수 있겠네요.
→ 지금까지는 당면한 문제를 해결하는 데 그쳤다면, 앞으로는 문제를 제기하고 이에 대한 해답까지 내놓는 것이 데이터 분석의 궁극적인 목적일 것이다. 그러기 위해선 데이터 분석가는 사소한 것에도 관심을 가지고, 남다른 통찰력으로 앞장서야 할 것이다.
