빅데이터 시대, 성과를 이끌어 내는 데이터 문해력 - 카시와기 요시키

강사님, 매니저님의 추천을 계기로 읽어보게 된 책입니다.

처음에는 의무감으로 읽기 시작했는데, 어느 순간부터 데이터 분석은 이런 식으로 접근해야겠구나 + 실제 미니 프로젝트 때 책들에서 말한 포인트들을 잊지 않고 접목을 하려고 시도하여 조금 더 나은 결과물을 만들 수 있었던 것 같아 추천드리는 책입니다.

데이터와 관련된 일을 시작하게 된 분들에게는 이 책이 많은 도움을 줄 수 있을 것 같습니다.

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기억에 남는 구절

※ [ ] 안의 코멘트들은 저의 개인 경험과 연관되어 작성한 글입니다

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레벨3 = 목적 중심 : 나 자신이 알고 싶은 것(목적)에 따라 데이터를 수집하고 분석해서 그 결과를 검증하고 결론으로 연결하는 것임!

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데이터 활용에 실패하는 두 가지 원인

1. 풀고자 하는 문제가 명확하지 않다
2. 정의한 문제와 사용하는 데이터가 일치하지 않는다

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데이터를 활용해서 결과물을 만들 때, 자기 생각과 주관을 전하면 안됨

더욱 엄밀하고 객관적으로, 논리적인 주장을 전달해서 상대방이 이해할 수 있도록 해야함

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목적 중심 사고로, 데이터에 사로잡히지 않고 객관적으로 생각해낸 것 → ‘데이터 문해력’의 본질 중 하나

결론을 심정적으로 정해놓고 데이터로 평가하려다 보면, 그 결과가 다른 결과가 나올 경우 결론 자체를 바꿔야 할 수도 있음

만일 데이터를 결론에 억지로 짜 맞추게 되면 본말전도이기 때문에 더더욱 주의가 필요

데이터 중심으로 접근하는 사람의 결과물은 대체로 ‘결과’로 끝남. 하지만 그렇지 않고 ‘목적 중심’으로 접근하는 사람은 ‘결론’까지 말함.

어려운 분석이나 통계까지는 필요하지 않음. 그보다는 자신의 목적에 대해 생각해보고 이에 따라 가설을 세우는 것이 훨씬 중요함

‘목적과 문제를 설정한다’ , ’비교대상과 비교방법을 고안한다’ 에 가장 많은 시간을 할애하고 있음

모든 것은 현재 상황과 문제를 객관적으로 보여주고 이해시키는 것부터 시작함 [이런 부분은 개인적으로 파이썬 미니 프로젝트가 잘 보여줬던 것 같음 ]

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데이터상 관련이 있는 것처럼 보여도 실제로는 두 데이터 사이에 직접적인 관련성이 없는 경우가 은근히 많다

데이터 속에 답이 있는 것만은 아니다

데이터를 보기 전에 가능성이 있는지를 먼저 생각해봐야 한다

원인은 한 가지가 아니라, 여럿이거나 복잡할 수도 있다

선형이 아닌 관계성도 존재한다! → 산점도로 시각화해서 확인해봐야함

필자의 경험상, 어떻게든 결과를 값으로 나타내려고 지나치게 신경쓰다 보면 수단과 목적이 뒤바뀌어 버릴 수 있음

상관분석 결과는 ‘인과관계’를 나타내는 것이 아니다!

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데이터를 활용하려면 본질적으로 논리적인 사고가 반드시 기반이 되어야 한다

여기서 논리적 사고란, 개별 데이터와 분석에 대한 것이 아니라, 전체적인 스토리를 탄탄히 구성하고 결론의 설득력을 높이기 위한 사고력과 구성력을 말함 [ 파이썬 프로젝트 때 조장님이 스토리를 구성 ]

데이터를 통해 확인한 내용이 정말로 직접적으로 제안 내용과 관계가 있는가?

참신한 아이디어만 내면 된다는 생각이라면, 애당초 데이터는 필요 없다

• 어째서 (다른 수단이 아니라) 그것이 필요하지?
• 그로 인해 어떤 것을 실현 또는 해결 가능한가? 그리고 효과적인 결과가 나올 것이라는 근거는 어디에 있는가?

‘해결 방안’을 고민하는 것은 마지막 단계

‘무엇이 문제인지’를 적절하게 정의하고, 그 ‘문제’에 대한 ‘원인’을 폭넓게 열거해서, 각 ‘원인’에 대한 ‘해결 방안’을 도출하는 흐름

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결과와 결론은 다르다

계산과 분석을 해서 나온 결과물은 어디까지나 ‘결과’이며, 그 결과가 목적에 대해 어떤 의미가 있는지 설명하는 것이 ‘결론’​

결론에는 직접적인 계산 결과와 통계 용어는 포함되어 있지 않는다. 그것이 포함되면 결과를 설명하는 것이 되기 때문 [ SQL 강사님이 말하신 '마케팅, 운영 등 다른 부서 사람들은 기초통계량이나 회귀분석 내용에는 관심이 없다. 결론이 무엇인지 알고 싶어한다.' → "그래서 우리가 무엇을 해야한다는거야?" 고 말하신 부분이 이런 것과 연관된듯 ]

결과와 결론에 이르는 과정은 본질적으로 같다. 결론이란 결과를 기반으로 도출하는 것이기 때문이다. 하지만 표현방식은 다르다. 그리고 그 작은 차이가 상대방에게 전달되는 방식이나 이해도에 큰 영향을 미칩니다. 이 차이를 이해하는 것 또한 데이터 문해력에 있어서 중요한 요소이다.

상대방은 평균값이나 표준편차, 분산상태 등에 관심이 없다. 그들은 자신들이 어떤 것을 기준으로 삼아 부동산을 찾으면 될지 알고 싶을 뿐이다. [ 청자를 고려한 자료를 만들어야 한다! ]

그래프를 보여주는 방식을 조금만 바꾸어도, 단순히 계산 결과만 보여주는 것이 아니라는 것을 상대방에게 전할 수 있다

결과로부터 결론을 도출할 때 자신의 정보 집약 능력에 더해 어느정도 상상력도 필요합니다. 하지만 여기서 주의해야 할 점은, 필요 이상으로 자신의 해석을 덧붙이지 않아야 한다는 것이다

정답은 역시 한가지가 아니다. ‘스스로 정답을 만들어내고 이를 논한다’ 라는 자세를 흔들림 없이 유지하는 것 또한 데이터 문해력의 중요한 요소