쉽고 재밌게 읽을 수 있는 데이터 분석 관련 도서 추천!
안녕하세요 데이터 분석가 보민입니다.
데이터 분석가로 일을 시작한 후 매년 꾸준히 데이터 분석가를 꿈꾸는 학생분들, 취준생 분들을 만나 이야기를 나누고 있는데요. 대학교에서 강연을 하거나 외부 행사에서 강연을 하고 나면 Q&A 시간에 꼭 나오는 질문 중 하나가 추천 도서에 대한 질문이더라고요.
그동안 데이터리안에서 여러 가지 테마로 데이터 분석과 관련된 좋은 책들을 추천해왔는데요. 데이터 분석을 ‘시작’하는 분들을 위한 책 추천은 따로 하지 않았던 것 같아서 이번 글에서는 데이터 분석을 시작하는 사람에게 추천하는 책 5권을 추천해보려고 합니다.
그런데 여러분 그거 아시나요? 입문자를 위한 책을 추천하는 것이 가장 어려운 일이라는 것을요… 입문자를 위한 책은 유익하면서도 방향성을 제시해 줄 수 있어야 하며, 무엇보다도 재미(!)가 있어야 하거든요. 공부를 시작할 때도 첫인상이 좋아야 이후로 꾸준히 공부를 해나갈 수 있기 때문인데요.
그래서 오늘은 제가 그동안 읽었던 책들 중에서 가장 쉽고 재미있으면서도 데이터 분석 커리어 또는 실무에 도움이 되는 책들을 선정해 보았어요. 사람마다 책의 난이도에 대해 느끼는 편차가 있을 수 있지만, 아주 주관적인 제 점수와 책 소개를 참고하여 나에게 맞는 좋은 책들을 발견하실 수 있길 바랍니다.
데이터 분석이라고 하면 거대한 IT 기업만 사용할 것 같은 뭔가 멋지고 대단한 것이라는 생각이 드시나요? 그렇다면 이 책을 꼭 한 번 읽어보시면 좋겠습니다.
이 책은 스타벅스 코리아 1호 데이터 사이언티스트 차현나님이 쓰신 책인데요. 책에서는 우리가 일상생활에서 쉽게 접할 수 있는 상황들을 예로 들어 평소에 우리가 무심코 지나치는 것들 속에 데이터가 어떻게 숨어있는지, 왜 기업은 그 데이터를 활용해야 하는지, 기업이 성장하기 위해서는 데이터를 어떻게 활용해보면 좋은지 쉽고 명료하게 설명해 주고 있습니다.
사실 어떤 분야를 새롭게 공부해 보겠다고 마음을 먹었을 때, 가장 시도해 보기 쉬운 것은 통계, SQL, 파이썬 같은 툴과 기술을 배우고 습득하는 것입니다. 하지만 제가 현업에서 데이터 분석가로 일하며 살펴보니 이 분야에서 빠르게 성장하는 분들은 단순히 도구를 잘 다루거나 스킬이 뛰어난 분들이 아니라 ‘왜 데이터 분석을 해야 하는지’를 잘 알고 있는 분들이었던 것 같습니다.
그런 의미에서 다양한 예시를 통해 ‘왜 데이터 분석을 해야 하는지’를 알려주는 이 책은 데이터 분석에 이제 막 관심이 생기기 시작한 모든 분들에게 좋은 길잡이가 되어줄 수 있지 않을까 싶네요.
영수증 데이터가 있다는 것, 특히 결제 POS가 있다는 것은 오프라인에 매장을 가지고 있다는 의미일 것이다. 오프라인 매장에서 소비자가 받아든 영수증 안에는 기업이 쌓게 될 데이터 정보가 담겨 있다. 이 영수증 안의 데이터만 분석해도 기업은 소비자의 많은 부분을 이해할 수 있다.
그런데 의외로 이 내부 데이터를 충분히 분석하는 회사가 많지 않다. (중략) 사실 올해/이달/오늘 매출이 작년/전달/어제보다 좋다면 데이터 분석이 필요 없을 수도 있다. 계속 성장하는 중이니까. 그런데, 사실은 좀 더 가파르게 성장할 수 있었던 건 아닐까? 잘나가다가 갑자기 매출이 꺾였다면 왜 그런지 그 이유를 설명할 수 있을까?
거창한 솔루션을 들여오는 데 시간과 돈을 낭비하지 말고, 기본이 되는 영수증 데이터 속에서 소비자의 마음을 찾아보는 연습을 해야 한다.
_ ‘소비자의 마음은 영수증 한 장에 들어있다’ 중에서
이번 글에서는 데이터 분석에 대해 이제 막 알아가보려고 하는 분들을 위한 추천 도서 5권을 소개해 드렸습니다. 책 소개만 읽었는데도 어쩐지 데이터와 조금 친해진 느낌이 들지 않으시나요? 오늘 추천해드린 책들을 모두 읽고 나면 여러분은 멀게만 느껴졌던 ‘데이터’ 그리고 ‘데이터 분석’과 부쩍 친해질 수 있을거에요.
혹시 제가 소개해드린 책을 읽어보고는 싶은데 혼자서 책 한권을 끝까지 읽기가 너무 어렵다 하시는 분들은 온라인으로 다양한 사람들과 함께 책을 읽을 수 있는 데이터넥스트레벨챌린지도 한번 살펴보세요. 3기 챌린지에서는 『새빨간 거짓말, 통계』를 함께 읽어볼 예정입니다.
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