그래도 직진

     '넘치는 데이터 속에서 진짜 의미를 찾아내는 법'을 알고 싶어서 빌려본 책.

     책은 세가지 질문으로 시작된다.

   ‘건강검진을 받으면 장수할 수 있다?’

   ‘아이들이 텔레비전을 많이 보면 성적은 떨어진다?’

   ‘명문 대학을 졸업하면 연봉이 높다?’

     언뜻 보면 세 질문의 정답은 ‘YES’로 보인다.

     이 논리가 성립된다면 원인과 결과 즉, 인과관계가 성립된다고 말할 수 있다.

     과연 그럴까?

     건강검진을 받았기 때문에 장수할 수 있는 것(인과관계)가 아니라

     건강검진을 받을 정도로 건강에 대한 의식이 높은 사람일수록 장수하는 것(상관관계)이 아닐까?

     텔레비전을 보기 때문에 성적이 떨어지는 것(인과관계)가 아니라

     성적이 낮은 어린이일수록 텔레비전을 많이 보는 것(상관관계)이 아닐까?

     입학 점수가 높은 대학에 갔기 때문에 수입이 높은 것(인과관계)이 아니라

     미래의 수입이 상승할 만한 잠재력이 높은 사람일수록 커트라인이 높은 대학에 다니는 것(상관관계)일 수도 있다.

     이렇든 많은 사람들이 ‘인과관계’와 ‘상관관계’를 혼동하여 결과를 도출한다.

     인과관계인지 상관관계인지 정확히 구분해 내기 위한 방법론을 ‘인과 추론’이라고 하며

     이는 추리와 추정을 통해 결론을 이끌어내는 것을 의미한다.

     즉, 두 개의 사실이 각각 원인과 결과인지 평가해 결론을 이끌어내는 것이다.

     데이터 분석가로서 인과관계와 상관관계의 차이를 이해하고

     ‘정말 인과관계가 있는지’ 명확히 하는 훈련을 해두는 것이 중요하다고 생각한다.

     이 책은 데이터 해석과 인과 추론의 기법을 흥미로운 사례와 함께 설명한 책이며

     저자들이 직접 참여했거나 혹은 유명 석학들의 연구 결과를 토대로 인과 추론의 개념과

     상관관계/인과관계에 대한 이해, 데이터 해석이 잘못됐을 때 발생할 수 있는 문제에 대해

     쉽고 적절한 비유와 함께 풀어 나간 책이다.

     우리가 하는 모든 행동이 데이터가 되는 시대에 데이터 분석 기술도 중요하지만

     데이터가 만들어내는 숨겨진 맥락을 읽고 데이터의 분석 결과를 해석하는 기술도 필요하기에

     ‘인과 추론’은 결국 데이터가 범람하는 시대의 필수 교양이라고 할 수 있다.

     어려운 통계 용어를 잘 모르는 사람들도 쉽게 이해하도록 구성된 책이라

     데이터 관련 일을 하는 사람이라면 읽어보면 좋을 거 같다.

     데이터 분석에 관련된 영상을 찾아보다가 야놀자 Data Platform 유닛장으로 계시는 김영진님 영상을 본 적 있는데 

     읽어봤으면 하는 책으로 추천해주셔서 읽게 되었다.

     이 책의 필자 카시와기 요시키님은 민간 기업이나 지바자치단체 등을 고객으로 하여 데이터 활 용 기술과 문제 해결 능력,

     논리 사고력을 배양하는 일에 힘써 온 사람이다.

     데이터를 활용해서 문제를 해결하거나 상대에게 설득력 있는 제안과 프레젠테이션을 하고 싶어서 뭔가를 해보지만, 

     결국은 데이터를 가공한 표나 그래프를 쳐다보며 대체 여기서 어떤 것을 말할 수 있을까? 에 대해서 고민하는 사람에게

     본질적이고 가치 있는 데이터 활용 방식에 대해 소개하는 책이다.

     딱 나의 문제다. 데이터 경진대회 참가하면 주최 기업에서 데이터를 준다. 그럼 이 데이터로 뭘 할 수 있을지 고민만 하다

     시간이 다 가고 결국 기간내에 결과물을 만들어내지 못했던 적이 한두번이 아니었다.

     뭐가 문제 였을까? 이 책에 답이 있다.

     문제는 바로 눈앞에 있는 데이터를 보는 것에서부터 시작하기 때문이라고 말하고 있다.

     나열된 숫자를 보면 일단 그래프를 그려보고, 평균과 합계를 내보는 등의 행동을 취한다. 

     데이터가 직접적인 답을 주는 경우는 없다. 내가 무엇을 알고 싶은지, 이를 알게되면 무엇을 하고 싶은지,

     이를 위해서는 어떤 데이터가 필요한지를 생각하는 것이 중요하다.

     자신의 목적과 문제를 올바른 데이터로 적절히 활용해서 가치 있는 결과물을 낼 수 있도록 하는 사고방식과 기술을

     소개하는 책이다.

     데이터 활용에서 먼저 해야하는 작업은 '목적과 문제를 정의하는 일' 이다.

     '나는 무엇을 알고 싶은가?'

     '나는 무엇을 해결하고자 하는가?'

     이 두가지를 명확히 하는 것에서부터 활용 프로세스는 시작한다.

     예를 들어 '인구가 감소하고 있다'는 현상 그 자체이고 그렇다면 해결하는 문제가 무엇인지를

     현상을 통해서 찾아야 한다. (ex. 저출산 고령화 문제) 

     '문제가 무엇인가?'

     '그 문제를 일으키는 원인은 무엇인가?'

     '그 원인에 대한 해결 방안은 무엇인가?'

     이 3가지를 구분해 인식하는 것이 중요하다.

     데이터를 가지고 여러 지표를 통해 실적 추이나 결과를 그래프 등으로 알기 쉽게 보여주는 것은 단지 현상을 나타내줄 뿐이고

     데이터를 보다 전략적으로 의사 결정이나 문제 해결에 등에 활용한다고 할 때는 현상을 나타내주는 단계를 넘어서서,

     다음 단계로 진행해야 '데이터를 활용한다' 라는 사실을 실감할 수 있을 것이다.

     사실과 결과의 데이터를 그래프나 표, 지표 등으로 표시하는 것과 내용을 평가해서 구체적인 행동과 판단으로 연결하는 것,

     이 둘을 정확히 구분해야하고, 후자에 필요한 평가를 준비하는 것이 바로 데이터 활용의 중요한 단계이다. 

    데이터 분석 공부를 하면서 Seth Stephens-Davidowitz에 대해서 알게되었고 그때 처음 이 책을 접하였다.

     저자는 사람의 생각을 새로운 방식으로 접근하여 연구하였고 또한 자신이 궁금했던 것들을 어떻게 접근하여,

     어떤 방식으로 분석하였는지를 보여주었는데 

     너무 흥미롭게 읽어서 결국 책을 사두고 다시 읽어보고 다시 읽어보곤 했던 책이다.

     우리는 사람들이 어떤 생각을 가지고 있는지, 대선에서 누굴 뽑을지 등 사람들로부터 많은것을 얻기위해

     설문조사를 한다.

     그렇다면 사람들은 설문조사에서 솔직하게 대답하는가?

     사회적 바람직성 편향 (socia desirability bias) 이라는 것이 있다.

     사람들이 사회적으로 인정 받을 수 있는 방향으로 대답하는 경향을 말한다.

     예들들어 '지난 대통령 선거에 투표를 했나요?', '최근에 기부를 한 적이 있나요?' 라는 질문에

     설문조사에서는 '네' 라는 답변이 두 질문 모두 80%가 넘었지만 공식수치는 두 질문 다 60% 내외였다.

     즉, 설문조사에서 답하며 사람들은 당혹스러운 행동이나 생각을 축소해서 이야기 한다. 

     그럼 사람들은 언제 제일 솔직할까?

     사람들은 인터넷 검색창 앞에서 제일 솔직하다.

     저자는 구글에서 일하면서 검색어에 대해서 분석해왔고 그 결과를 책으로 보여주었다.

     많은 기업들이 마케팅 전략으로 A/B 테스트를 사용하고 있는데 A/B 테스트에 관한 다양한 예들과

     '실업률과 가장 긴밀한 연관어는 무엇일까?'

     '남성과 여성은 관심의 신호를 어떻게 보내고 파트너들은 그런 관심을 어떻게 얻어낼까?' 

     '폭력적인 영화가 개봉한 때에 범죄가 늘어났을까?' 등

      결과가 궁금하다면 꼭 한번 읽어보길 바란다.

     매일 이용 하는 이메일, 포텔 사이트, 메신저 등 우리 데이터로 가득 찬 시대에 살아가고 있다.  

     이런 시대에 우리 청소년들이 단지 데이터 활용에 그치지 않으려면 데이터에 대해 안목을 넓혀야 한다.

     이 책은 그런 청소년들을 위한 책이다.

     청소년의 눈높이에 맞춰 알고리즘, 인공지능, 메타버스, 블록체인 등 데이터의 발전 과정과 현재의 모습을

     쉽게 설명해 놓았다. 

     데이터가 어떻게 발전 해왔는지, 우리 생활 속 데이터는 어떤 모습인지, 앞으로 데이터가 만들어 갈 세상은 무엇인지

     등에 관련된 내용으로 데이터에 대해서 궁금하다면 읽어보기 좋은 책이다.

     한창 데이터 분석 공부를 시작하고 읽었던 책인데 너무 쉽게 잘 설명해 놓아서

     노트 정리까지 하면서 읽었다.

     정말 비전공자를 위해 쉽게 설명해 놓았다.

     머신러닝 기법들을 쉬운 예를들어 설명한 책이니 처음 데이터 분석을 시작하는 사람들에게 추천할 만한 책이다.