[북리뷰] 빅데이터 시대, 성과를 이끌어 내는 데이터 문해력 - 카사와기 요시키 (4-7장)

 

안녕하세요 👋

오늘은 빅데이터 시대, 성과를 이끌어 내는 데이터 문해력를 마무리하는 시간을 가져보겠습니다.

 

 

📌 4장 | 결과가 나왔다고 끝난 것은 아니다

 

 

 

    데이터 분석 결과에 직접적이고 구체적인 행동을 일으키거나 판단을 내릴 만한 요소가 없고 단순히 현황 파악에 그치고 있다면 우리는 '데이터 정리'를 하고 있던 것이 아닐지 의심해봐야합니다. 

 

 

 

 

    이를 방지하기 위해서는 결과(문제)에 대한 '원인 파악'이 중요합니다. 해결 방안을 문제가 아닌 ⭐ 원인에 취해야 하기 때문입니다.

ex) 문제: 매출이 감소했다.

      원인: 경쟁사가 할인율을 높였다.

       ➡️ 원인에 대한 해결방안을 마련해야 한다.

 

 

 

 

    문제에 대한 원인과 지표를 파악했다면 문제와 원인에 대한 관련성을 확인해야합니다. 산포도를 통해 관련성을 시각적으로 포착하거나 상관계수로도 파악가능합니다. 절대적인 방법은 없으니 상황에 맞추어 관계를 파악하면 됩니다. 상관분석의 결과를 볼 때는 인과관계가 아니라는 것을 주의하여야합니다.

 

 

📌 5장 | 기법에 집착하지 마라

 

데이터를 통해 확인한 내용이 정말 직접적으로 제안 내용과 관계가 있는지 확인해야합니다. 저자는 참신한 아이디어만 내면면 된다는 생각에 사로잡힌 사람들을 '방법맨'이라고 칭합니다. 이를 방지하기 위해 원인을 분석해야 합니다. 해결 방안은 문제에 직접 적용하는 것이 아니라 문제를 일으키는 원인에 적용하는 것입니다. 원인을 깊게 분석하고 폭넓게 고찰하여 여러 가능성을 생각하여 해결 방안을 도출하면 효과적인 해결 방안을 도출할 수 있게 됩니다.

 

6, 7, 8장은 앞에서 강조했던 결론에 대한 부분을 좀 더 자세히 설명해줍니다.

 

 

✍️ 느낀점

 

    올해 SQL과 태블로를 주로 학습하면서 어려운 분석 기법을 활용하여 고차원적으로 보이는 그래프를 만드는것이 잘한 분석이라는 강박에 사로잡혔습니다. 하지만 작년에 파이썬만 사용하여 분석을 했을 때보다 결과가 단조로워지고 결론에 비약이 생긴다는 느낌을 받았습니다. 포트폴리오에 프로젝트를 정리하며 스스로 자괴감에 빠져있을때 이 책을 접하게 되었습니다.

   

    책을 읽으면서 마치 저자가 '너의 사고방식은 틀렸을 확률이 높아. 하지만 걱정마. 너만 잘못하는게 아니고 대부분의 사람들이 그런 비약에 빠져. 그걸 보완할 수 있도록 내가 친절하게 가르쳐줄게.' 라고 말해주는 것 같았습니다. 

 

    데이터 문해력을 읽고 프로세스를 순차적으로 따라가며 데이터를 분석한다면 모순되는 부분을 최대한 피해가며 분석을 진행할 수 있을 것입니다. 분석 가이드가 생긴 것 같아 든든한 기분이 듭니다 💪

 

 

 

 

 

💁‍♀️ 이런 분에게 '데이터 문해력'을 추천합니다.

 

• 데이터 분석에 입문하는 사람
• 분석 툴과 기법은 왠만큼 학습한 것같은데, 가치있는 아웃풋이 나오지 않는다고 느끼는 사람

 

데벨챌 덕분에 이번 달에 책 한권을 완독할 수 있었습니다! 다음 달에는 어떤 책을 만나 성장하게 될 지 기대됩니다😊