데이터 분석가의 숫자유감
데이터드리븐 UX가 떠오르기 시작하면서 디자인도 그저 주관적 시각이 아닌, 근거가 있고 논리적인 디자인 방향성을 바라보게 됐다. 그러다보니 데이터를 다루는 일이 어느샌 디자이너들의 필수 역량으로 자리잡아가고 있다. 우리는 이를 위해 데이터 공부도 하게 된다. 하지만…. 데이터… 너무 어렵다.
이 책은 실질적으로 실무에서 데이터를 다루기가 어렵고 전달되지 않은 디자이너들에게 더 도움이 많이 될 거라 생각되는 책 중 하나다. 무엇보다 만화형식으로 그려져 있어서 더 쉽게 다가갈 수 있고 내용이 너무 전문적이지는 않아서 데이터 공부 도입책을로 추천해 볼 책이라 후기를 작성해 본다.
이직준비를 하면서 정량적 데이터를 기반으로 논리적인 디자인을 했는지가 요건으로 많이 되어 있었으나… 실질적으로 데이터 기반으로 디자인 회사가 큰 기반을 갖춘 회사 외에 듣보잡 회사들은 많이 하지 못하는 실정이라고 생각한다. 그렇기에 나 또한 실무에서 데이터를 다루기가 어려운 환경이었다.
고군분투하면서 GA4를 설치하고 혼자 공부도 해보고 커스텀도 해봤지만… 그 누구도 도와주지 않는 환경에서는 혼자 공부하는 건 역부족이였다. 그래도 다행히 최근에 이직을 했다. 물론 지금의 회사도 당분간을 데이터 수집은 못한다. 백오피스 구축하는 단계라. 그렇지만 내가 구축 후 사내직원들 사용서을 충분히 검증해볼 수 있는 환경이기에 이전에 미리 공부하면 좋겠다는 생각을 했다.
데이터에 대해 아는 것이 제로에 가까웠던 나또한 이 책을 통해 큰 깨달음을 얻을 수 있었다.
각 챕터는 만화로 시작되어 데이터 개념을 쉽고 재미있게 소개한다. 특히 회사에서 직접 다루만한 예시를 일상의 예시로 풀어낸 부분이 이해하기가 쉬웠다. 이후에는 만화에서 다뤘던 데이터 개념들을 더 깊이 있게 설명하는 글이 뒤따르는데, 이를 통해 개념 이해도가 크게 높아진다.
내가 가장 인상깊었던 챕터는 챕터 1과 2이다.
1. 인과관계와 상관관계!! 에 따른 결과의 차이였다. 나는 상관관계가 있다면 당연히 인과관계와 연결되어 같은 결론이 나올 것이라고 막연히 생각했다. 하지만 그게 아니였다. 물론 연결되서 같은 결론이 나올 수는 있지만 무조건 답은 아니라는 거다!!
1940년대 보건 전문가는 소아마비와 아이스크림 섭취간의 상관관계 추이가 비슷하다는 것을 발견하고 소아마비를 예방하려면 아이스크림을 적게 먹어야 한다고 결론내버린거다. 추이가 그렇다고 해서 결과가 꼭 맞는 것도 아닌데…. 실제로 한참 후에 소아마비는 여름에 많이 발병하고, 아이스크림도 여름이 많이 팔렸다는 사실이기에 그저 날씨의 변수가 두 변수에 공통으로 영향을 줬다는 것이 발표됐다.
우리가 데이터 문해력을 할 때 프로모션을 했다고 꼭 DAU가 올라간 결과라고 함부로 단정지어서는 안되는 것과 관련된다. 추이가 맞았을 뿐이지 그 프로모션 외에 다른 변수는 없었는지 여러 상황들을 살펴봐야 한다.
2. 모수와 모집단의 차이 등 흔히 헷갈리는 데이터 용어들을 명확히 구분할 수 있게 되었다 . 모수를 ‘모집단의 수’의 준말로 생각하는 사람도 있는데, 모수는 모집단의 수치적 요약값으로 모평균, 모표준편차 등 모집단의 대푯값이다. 또한, 평소에 깊게 생각하지 않았던 별점, 인구통계학 정보, 평균에 대해서도 다시 생각해 보게 되었다. 별점 같은 경우, 1점과 5점 사이의 점수를 매기는데, 이 점수가 같은 점수라고 동일한 마음일 수 없다. 사람마다 1-5점 사이의 측정하는 기준선과 주관적 생각이 너무 다르기 때문이다. 그래서 평균 같은 대푯값을 볼 때 평균만 보는 게 아니라 중앙값, 최빈값 같은 것도 함께 봐야 한다는 걸 알게 되었다.
이처럼 이 책은 데이터에 어려움을 겪는 UX/UI 디자이너들에게 꼭 필요한 필독서 라고 생각한다. 데이터 공부를 혼자하는 입장에서 이렇게 좋은 책을 발견하게 되어 너무 감사했다! 나도 개인적으로 인스타툰을 통해 나의 성장이야기를 다루고 있는데, 이 책의 저자분처럼 어려움 취업, 이직, 커리어 성장에 대해 가이드북이 되어줄 수 있는 사람이 되고 싶어진 책이기도 했다.