빅데이터를 지배하는 통계의 힘 통계학이 최강의 학문이다

Name: 통계의 힘
Rating: 9.60 (5 reviews)
Author: 니시우치 히로무

니시우치 히로무 지음 | 신현호 옮김 | 비전코리아 | 2013년 07월 30일 출간

총 4 중

4 9.6 (리뷰 5개)

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상품상세정보
ISBN	9788963220598(8963220591)
쪽수	295쪽
크기	152 * 224 * 20 mm /544g 판형알림
이 책의 원서/번역서	統計學が最强の學問である : デ-タ社會を生き拔くための武器と敎養 / 西內啓

책소개

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이 책의 주제어

빅데이터 시대, 통계의 강력한 힘을 길러라!

『빅데이터를 지배하는 통계의 힘』은 통계와 관련된 역사적 사건부터 업무에 꼭 필요한 통계 기법, 그리고 다양한 활용 분야를 안내한 책이다. 저자는 현대를 살아가는 모든 사람이 통계를 읽는 힘을 갖춰야 하는 이유를 제시하고, 통계를 이용해 기업 컨설팅을 해준 사례를 바탕으로 실제로 응용 가능한 통계 활용법을 친절하게 설명한다. 아울러 유용한 데이터를 얻기 위한 검색 요령도 마지막 부분에 간략하게 다룬다.

DM 발송 방식을 변경하는 사소한 조정으로 60억 엔의 추가 이익을 얻어낸 기업 사례, 통계의 기본 개념인 오차를 모르고서 단순히 0.1퍼센트의 수치 상승에 기뻐하며 의사결정을 내려 낭패한 국가 정책 사례 등 기업이나 사회 각 분야에서 통계를 활용한 사례를 설명하는 방식으로 구성되어 있어 이해하기 쉽다. 또한 통계가들의 관점 차이로 빚어진 논쟁과 빈도론파와 베이즈파의 확률을 둘러싼 대립이 에피소드 형식으로 소개되어 있어 통계라는 분야를 이해하는 또 다른 재미를 더한다.

북소믈리에 한마디!

이 책에서 저자는 사실상 빅데이터는 오래전부터 우리 삶에 이미 들어와 있는 실용적인 개념이라고 말한다. 이와 함께 빅데이터 시대에 자료 해독 능력을 위한 통계적 사고를 강조한다. 모든 분야에서 데이터를 모아 분석해 가장 올바르고 빠른 답을 알려주는 실용적인 학문인 통계는 과학적 의사결정의 근거가 되기에 현대 비즈니스맨이 지녀야 할 최강의 무기라는 것이다.

| 추천의 말: 빅데이터 시대, 최강의 무기 통계학
| 저자의 말: 한국의 독자들에게

제1장 빅데이터, 통계학에서부터 시작하라
01 _ 실생활과 밀접한 통계 리터러시
02 _ 답을 알려주는 실용적인 학문, 통계학
03 _ 통계학은 모든 과학적 분석 방법의 기본
04 _ IT와 통계학의 기막힌 결혼

제2장 정보비용을 대폭 줄여주는 통계
05 _ 통계가가 본 빅데이터 광상곡
06 _ 뉴딜정책을 뒷받침한 통계가들
07 _ 의미 있는 오차범위와 비용

제3장 오차와 인과관계가 통계학의 핵심이다
08 _ 나이팅게일식 통계의 한계
09 _ 인과관계를 생각하지 않는 통계해석은 의미가 없다
10 _ ‘60억 엔을 버는 비결’이 담긴 리포트
11 _ 오바마가 선거에서 승리한 이유
12 _ 그것은 이익에 직결되는가?
13 _ ‘인과관계의 방향’을 밝혀내어야 한다

제4장 ‘임의화’라는 최강의 무기 활용하기
14 _ 우유가 먼저인가, 홍차가 먼저인가?
15 _ 임의화 비교실험이 사회과학을 가능하게 했다
16 _ ‘재봉틀 두 대 사면 10% 할인’으로 매출이 오를까
17 _ 임의화의 세 가지 한계

제5장 통계학은 계속 발전하고 있다
18 _ 역학의 발전이 증명한 담배의 위험
19 _ ‘평범으로의 회귀’를 분석하는 회귀분석
20 _ 천재 피셔의 또 다른 업적
21 _ 통계학의 이해도를 높여주는 단 한 장의 도표8
22 _ 다중회귀분석과 로지스틱 회귀
23 _ 통계학자가 극대화한 인과의 추론

제6장 통계학의 여섯 가지 활용 분야
24 _ 사회조사법 대 역학과 생물통계학
25 _ IQ를 탄생시킨 심리통계학
26 _ 마케팅 현장에서 생겨난 데이터마이닝
27 _ 문장을 분석하는 텍스트마이닝
28 _ ‘연역’의 계량경제학과 ‘귀납’의 통계학
29 _ 베이즈파와 빈도론파의 확률을 둘러싼 대립

제7장 에비던스 활용하기
30 _ 거인의 어깨 위에 서는 방법
31 _ 에비던스, 어떻게 찾을 것인가

| 맺음말
| 참고문헌
| 옮긴이의 말: 데이터 사회에서 살아남기 위한 무기와 교양

책 속으로

《실생활과 밀접한 통계 리터러시》
현재 ‘역학의 아버지’라 불리는 존 스노가 제시했던 ‘역학’ 관련 개념은 서서히 의학 전반에 없어서는 안 될 중요한 요소로 자리매김하게 되었다. 담배를 피우면 폐암을 비롯한 암에 걸릴 위험이 커지고, 혈압이 높으면 심장병이나 뇌졸중으로 발전될 가능성이 많아지는 것은 현대를 살아가는 우리들에게 당연한 상식이다. 그러나 불과 50년쯤 전에 미국의 프레이밍험이라는 작은 마을에서 이루어진 대규모 역학 연구 결과가 발표되기까지는 전혀 그렇지 않았다. 그때까지는 의사나 과학자 중에서도 담배나 고혈압이 건강에... 더보기

《실생활과 밀접한 통계 리터러시》
현재 ‘역학의 아버지’라 불리는 존 스노가 제시했던 ‘역학’ 관련 개념은 서서히 의학 전반에 없어서는 안 될 중요한 요소로 자리매김하게 되었다. 담배를 피우면 폐암을 비롯한 암에 걸릴 위험이 커지고, 혈압이 높으면 심장병이나 뇌졸중으로 발전될 가능성이 많아지는 것은 현대를 살아가는 우리들에게 당연한 상식이다. 그러나 불과 50년쯤 전에 미국의 프레이밍험이라는 작은 마을에서 이루어진 대규모 역학 연구 결과가 발표되기까지는 전혀 그렇지 않았다. 그때까지는 의사나 과학자 중에서도 담배나 고혈압이 건강에 어떤 영향을 미치는지에 대한 다양한 설이 있어서 저마다 각자의 주장을 굽히지 않았다. 그러나 요즘은 역학연구 결과가 그 모든 주장을 잠재워버리고 ‘암을 없애려면 우선 흡연율부터 낮춰라!’, ‘심장병을 줄이려면 혈압부터 관리해라!’라고 확실하게 말한다. 그에 따라 인간의 수명은 50년 전과 비교해 엄청나게 늘어났다.

《답을 알려주는 실용적인 학문, 통계학》
왜 통계학은 최강의 무기가 되었는가? 어떤 분야에서든 데이터를 모아 분석해 가장 올바르고 빠른 답을 제시해주기 때문이다. 여러분이 어떤 기업에서 일하고 있는 사원인데 어느 날 사장이 매출 증대 프로젝트를 실시하겠다며 직원들에게 아이디어를 내라고 했다고 가정해보자. 아마도 여러 부서에 포진하고 있는, 딴에는 날고 긴다는 베테랑 사원들이 ‘내 감각으로는……’이라든가 ‘오랜 경험에 비춰볼 때……’ 같은 주관적인 근거를 들먹이며 이런저런 제안들을 내놓을 것이다. 단언해도 좋다, 여러분의 회사에 충분한 데이터가 축적돼 있다면 데이터 분석도 없이 감과 경험만으로 논의를 거듭하는 것은 시간낭비일 뿐이다. 모여서 회의를 하면 할수록 인건비 낭비이고 시간만 헛되이 쓰는 것이다. 세상에는 종종 사소한 의사결정이 많은 사람의 목숨까지 좌지우지해 도저히 책임을 묻지 않고 그냥 넘어갈 수 없는 경우도 있다. 여러분의 의사결정에 수많은 목숨이 좌우된다고 가정해보다. 가령 일본에서는 해마다 약 35만 명, 10만 명 가량이 암과 심장병으로 죽고 있으며 3만 명 정도는 자살을 한다. 통계를 이용해 적절한 예방법이나 치료방법을 모색하면 이 가운데 수만 명 이상의 목숨을 건질 수 있다.

《IT와 통계학의 기막힌 결혼》
통계학의 기본 방식이나 기법 자체는 대부분 수십 년 전 완성되었지만 그것을 누구라도 언제든 손쉽게 사용할 수 있도록 만든 것은 20세기 말부터 시작된 IT혁명이다. 과거 종이와 펜의 통계학과 오늘날 IT에 의한 통계학 사이에는 이제 좁혀지지 않는 엄청난 간극이 존재하며 앞으로 통계학자들은 수학적 능력뿐 아니라 컴퓨터 활용 기술에까지 정통해야만 살아남을 수 있게 되었다. 최근 몇 년간 IT 분야는 눈 돌아가는 속도로 발전해왔다. 회사의 전 업무 과정이 디지털화되었다고 해도 과언이 아니다. 따라서 관련들은 이제 고객에게 더 뛰어난 새로운 기술을 팔기 위한 명분을 만들어내야 할 필요가 생겼다. 그 명분 중 하나가 이 뛰어난 성능을 활용해 ‘새로운 가치를 창출할 수 있다’는 식으로 접근하는 방식이다. 또 하나는 가치 창출과는 별개로 대령 처리의 필요성을 제안하고 ‘언뜻 보기만 해도 비즈니스에 도움이 된다는 확신’을 갖게 해 구매를 유도하는 것이다. 비로 이게 통계학이 IT를 장악하게 된 이유이다.

《통계가는 앞으로 10년 동안 가장 섹시한 직업》
I keep saying the sexy job in the next ten years will be stattiiscians.
구글의 수석 경제학자 할 배리언 박사는 2009년 1월에 매킨지 사가 발행한 논문집에서 이렇게 밝혔다. “거듭 말하지만, 10년 이내에 통계가는 가장 섹시한 직업이 될 것이다.” ‘sexy’라는 말은 요즘 ‘끝내준다’라든가 ‘매력적이다’는 의미로 자주 쓰인다. 그런데 이 섹시하다는 표현이 통계가들에게도 붙여졌다. 통계학은 지금 IT라는 강력한 동반자를 만나 모든 학문 분야를 통틀어 세계 곳곳에서, 그리고 인간의 삶이 미치는 모든 영역에서 최선의 답을 제시하고 있다. 통계학이라는 최강의 학문만 알면 누구나 방대한 자료를 이용해 더 부자가 되고 더 능력 있는 사람이 될 수 있다. 이 최강이자 섹시한 학문의 힘을 얻기 위해 더 이상 IBM 사처럼 1조 엔을 지불할 필요도 없다. 그 막대한 금액에 비교하면 지극히 사소하고 보잘것없는 통계학 기초 공부에 시간을 투자하는 것, 단지 그것만이 요구된다.

《오바마가 선거에서 승리한 이유》
EC 기업에서는 ‘A/B 테스트’를 적극적으로 활용했다. 배너 크기, 화면 전환 방식, 글자체나 크기 등 세세한 디자인과 기능을 실제로 변경해놓은 상태에서 어느 쪽이 더 좋은지 검토하는 것이다. A/B 테스트를 위한 도구나 서비스는 최근 실리콘밸리에서도 관심을 불러일으키고 있는 닫기

출판사 서평

우리에게 필요한 것은 통계적 사고다!

빅데이터 시대에 통계의 중요성을 인식시키고
통계적 사고를 길러주는 미래 예측 전략서

◆ 책소개
탐 크루즈의 《마이너리티 리포트》란 영화를 본 적이 있는가? 그 영화에서 사람들이 쇼핑센터를 지날 때 보면, 고객의 동공을 스캔해서 인식한 광고판이 각각의 사람에게 지금 당장 필요한 물건을 파악하여 사라고 말하며 호객을 한다. 이러한 마케팅의 뒤에는 고객의 기호도, 감정상태, 소비 패턴 등의 저장된 빅데이터를 활용한 고객 분석 기법이 존재한다.
빅데이터란 일차적으로 데이터의 양이 방대... 더보기

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※ 북로그 리뷰 리워드 제공 2021. 4. 1 종료

통계의 힘 - 빅데이터를 지배하는 lj**202 | 2015-06-26 | 추천: 0 |

나에게 이 책을 읽으라고 권고하는 데 거부할 힘이 없었다. 예전에도 이 책에 대한 리뷰를 읽고 기억은 했는데 잊고 있다 이번에 권고를 받아 무조건 읽었다. 내 경우에 누가 읽어보라고 하여 읽지는 않는다. 읽은 책인 경우도 많고 다른 책을 통해 충분히 비슷한 내용을 알고 있어 꼭 읽어야 필요성을 느끼지 못할 때도 있다. 그런데, '시장을 읽는 눈' 블로그를 운영하는 채훈아빠님이 내가 통계책을 읽는걸 보고 직접 추천하시니 즉시 읽게 되었다. 내가 믿고 추천받는 사람들이 몇 있다. 나보다 더 대단한 사람이 읽고 좋다고 한... 더보기

나에게 이 책을 읽으라고 권고하는 데 거부할 힘이 없었다. 예전에도 이 책에 대한 리뷰를 읽고 기억은 했는데 잊고 있다 이번에 권고를 받아 무조건 읽었다. 내 경우에 누가 읽어보라고 하여 읽지는 않는다. 읽은 책인 경우도 많고 다른 책을 통해 충분히 비슷한 내용을 알고 있어 꼭 읽어야 필요성을 느끼지 못할 때도 있다. 그런데, '시장을 읽는 눈' 블로그를 운영하는 채훈아빠님이 내가 통계책을 읽는걸 보고 직접 추천하시니 즉시 읽게 되었다.

내가 믿고 추천받는 사람들이 몇 있다. 나보다 더 대단한 사람이 읽고 좋다고 한 책이라 어지간하면 기억했다가 읽도록 한다. 그만큼 다독을 통해 골르고 골라 좋다고 추천하는 것이라 후회한 적이 없다. 그런 책이 바로 <통계의 힘>이다. 통계는 예전부터 여러 책을 통해 접했다. 저자들이 직접 통계에 대한 자세한 설명을 한 것이 아니라 이미 통계낸 내용을 근거로 알려준 것이라 잘 받아먹기만 하면 되었다. 여러 용어들을 몰라도 읽고 이해하는데 지장은 없었다.

지금까지 직접 통계를 내고 데이터 분석을 한 적은 거의 없다. 한 때 엑셀을 갖고 숫자 만들고 그래프나 표를 만든 적도 있고 주식 투자를 위해 10년 치 데이터를 다 입력한 후 적정 주가를 산출한 적도 있는데 참고할 사항이지 중요한 것은 아니라는 것을 알고서는 소홀히 했다. 늘 직접 제가 데이터를 가공하고 싶다는 생각은 있었지만 남들이 올린 데이터나 보는데 만족했다. 여러 책을 읽으며 점점 빅 데이터를 통한 통계로 분석하는 것을 보며 조금씩 필요성을 느꼈다.

굳이 내가 분석할 필요는 없어도 시중에 나와 있는 데이터를 제대로 분석할 줄은 알아야 한다는 필요성을 느껴 통계관련 책을 읽고 있는 중이다. 역시나 용어가 낯설다. 분석하는 방법은 그동안 접한 것으로 대략은 알겠지만 보다 깊히 들어가니 모르는 내용이 더 많다. 엑셀이 최고라고 하는데 R이라는 프로그램도 있다는 것을 알고 서점에서 얼핏 봤지만 우선 통계에 대한 기본적인 정보부터 익히고 서서히 접근해야 할 듯 하다. 분석 툴을 할 줄도 모르고 분석방법만 알려고 한다는 것이 말이 안 될 수도 있다.

정말로 다행인 점은 <통계의 힘>은 어렵지 않다. 내가 원하는 분석하는 방법에 대해 알려주는 책이라 더욱 유용했다. 어떤 식으로 통계를 해석해야 하는지 통계의 역사를 통해 하나씩 하나씩 껍질 벗겨내듯이 알려준다. 테이터를 분석할 때는 다음 세 가지를 꼭 기억해야 한다.

1. 어떤 요인을 변화시켜야 이익이 향상될까?
2. 그런 변화를 일이키는 행동이 실제로 가능한가?
3. 그에 따르는 비용이 이익을 상회할까?

아무리 통계를 통해 무엇인가 의미를 찾을 수 있어도 투입 비용 대비 이익을 볼 수 없다면 쓸데없는 시간 낭비가 된다. 그런 점에서 세 가지를 기억하며 분석을 해야 한다. 아무리 빅데이터를 통해 무엇인가 자료가 나왔다고 해도 실제로는 아무런 의미가 없을 수 있다. 분석할 줄 모르니 의미가 없는데도 의미로 생각하고 실행하면 빅 데이터를 통한 분석후 실행을 해도 아무런 변화를 느끼지 못한다.

데이터를 다루는 법에서 가장 중요한 것이 '임의화 비교 실험'이다. 인간이 제어할 수 있는 그 무엇이라도 인과관계를 분석할 수 있기 때문에 중요하다. 이를 해낸 장본인은 로널드 A. 피셔다. 그는 어느 부인이 '홍차를 먼저 넣은 밀크티'인지 '밀크티를 먼저 넣은 홍차'인지 알 수 있다고 말하자 사실인지 여부를 과학적으로 밝혔다. 두 가지 방식의 밀크티를 임의(무작위)로 마시게 한 후 어느 정도 맞히는지 검증했다. 놀랍게도 부인은 모두 맞혔다. 10번 모두 맞혔다면 확률이 0.1%로 식별 능력이 검증된다.

A/B 테스트는 두 종류를 비교해서 어떤 쪽이 더 높거나 좋은지 실험하는 것이다. 좋은 쪽을 다시 또 A/B로 나눠 비교실험한다. 이런 실험으로 의미있는 분석과 결과가 도출된다. 임의라는 표현은 '적당히' '대충'이 아니라 무작위다. 인간의 의사가 포함되지 않도록 확률적으로 분석해야 한다. 엑셀 같은 경우 =rand( )처럼 말이다. 이 개념은 굳이 통계로 받아들이지 않아도 자신의 사업에 적용한다면 큰 효과를 볼 수 있다.

구할 수 있는 모든 데이터의 관련성을 분석하고 결과를 예측하는데 있어 다음 도표를 참고하면 된다.(다만 표 내용을 알아야 한다는 어려움이)

분석측(설명변수)

두 그룹간의 비교

다그룹 간의 비교

연속값의 크기로 비교

복수의 요인으로 동시에 비교

비교하고 싶은 것
(반응변수)

연속값

평균값의 차이를 t검정

평균값의 차이를 분산분석

회귀분석

다중회귀분석

있음/없음 등의 두 값

분할표의 기술과 카이제곱검정

로지스틱 회귀

A 학교와 B학교 같은 학년 학생에게 똑같은 모의고사를 했다.
남학생끼리 비교하니 A학교의 평균점수가 B학교보다 5점 높다.
여학생끼리 비교하니 A학교의 평균점수가 B학교보다 5점 높다.

이를 근거로 A학교가 평균점수가 높다고 하면 오류다. A학교는 남학생 160명, 총 득점 9600점, 평균점수 60점이고 여학생 40명, 총득점 3000점, 평균점수 75점이다. B학교는 남학생 40명, 총득점 2200점, 평균점수 55점이고 여학생 160명, 총득점 11200점, 평균점수 70점이다. 이를 합치면 A학교는 200명, 총득점 12600점, 평균점수 63점이다. B학교는 200명, 총득점 13400점, 평균점수 67점이다. 합친 점수로 볼 때 A학교가 아닌 B학교가 성적이 좋았다. 통계는 여기서 끝나느 것이 아니라 왜 B학교가 더 성적이 좋은지에 대한 해부를 해야 한다. 여러 조건을 다시 설정해서 이유를 밝혀야 빅데이터를 쓰는 이유가 된다.

통계는 총 여섯가지 분야에서 활용할 수 있다.
1. 실태를 파악하는 사회조사법
2. 원인을 규명하는 역학,생물통계학
3. 추상적인 것을 측정하는 심리통계학
4. 기계적 분류를 위한 데이터마이닝
5. 자연언어 처리를 위한 텍스트마이닝
6. 연역에 관심을 두는 계량경제학

이 중에 최근에 알게된 베이즈파와 이 책을 통해 알게된 빈도론파에 대한 이야기가 끝이다. 확률을 미리 상정하는 빈도론파와 상정하지 않는 베이즈파다. 앞면과 뒷면이 반반으로 나올 확률인 진짜 동전과 앞면이 80%, 뒷면이 20% 나올 확률인 가짜 동전이 있다. 빈도론파는 수천 번을 던져 이를 확인하며 확률을 산정한다. 베이즈파는 사전확률을 임의로 구한다. 그 후에 진짜경우와 가짜경우 각각의 상황에 사전확률과 조건부확률의 곱한다. 이를 통해 사후 확률로 진짜 동전과 가짜 동전을 구별한다.

이런 이유로 사회조사, 역학, 생물통계학, 심리통계학 분야는 빈도파. 계량경제학자는 베이즈파가 증가한다. 대체적으로 통계를 이용하려는 사람이 경제와 투자쪽이라면 베이즈쪽에 대한 공부를 해야 한다. 우리는 증거로 통계를 설명해야 한다. 막연하 추측이나 경험에 따른 통밥이 아니라 통계 리터러시로 분석하고 구별할 줄 알아야 자신에게 다가온 통계를 정확하게 볼 수 있다. 아무리 누가 이렇다 저렇다 이야기해도 아무런 의미가 없다. 볼 줄 아는 눈이 없으면 떠 먹여주는 숟가락이 사라지면 어쩔 것인가.

직접 통계를 만들어 구축하고 제대로 된 숫자를 만들지 몰라도 수없이 많은 사람들과 기관에서 던져주는 통계중에 제대로 된 가치있는 신호를 제대로 받아들일줄 알아야 한다. 이를 위해 <통계의 힘>과 같은 책을 통해 최소한 구분할줄만 알아도 큰 힘이 된다. 이 책은 소장해서 몇 번은 다시 들쳐보며 완전히 내 것으로 만들어야 한다. 점점 빅 데이터를 통한 통계가 중요해진 시점에 필요충분이 아니라 무조건이다.

까칠한 핑크팬더의 한 마디 : 중반 이후에는 약간 이해가 어려웠다.

친절한 핑크팬더의 한 마디 : 이런 책은 구입해서 읽어야지.

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빅데이터를 지배하는 통계의 힘 s5**h7 | 2013-10-19 | 추천: 0 |

요즘 가장 핫한 용어가 빅데이터가 아닐까. 어느 순간 부터 빅데이터라는 용어가 들리기 시작하더니 지금은 너무나도 익숙한 말이 되어버렸다. 책에 따르면 빅데이터란 규모와 주기, 형식등이 너무 크고 복잡해 수집과 저장, 분석이 난해한 데이터를 일컷는다. 우리나라도 2013년 10대 트렌드를 발표하면서 이 빅데이터를 넣었다. 컴퓨터-인터넷-스마트폰으로 이어지는 통신문화의 급격한 발달로 인해 예전엔 정부기관, 기업 등등 큰 단체가 정보의 생산자였다면 이제는 개인이 모두 정보를 생산할 수 있게 되었다. 당신이 매일 사진찍고 글을 올리고 사이... 더보기

요즘 가장 핫한 용어가 빅데이터가 아닐까. 어느 순간 부터 빅데이터라는 용어가 들리기 시작하더니 지금은 너무나도 익숙한 말이 되어버렸다. 책에 따르면 빅데이터란 규모와 주기, 형식등이 너무 크고 복잡해 수집과 저장, 분석이 난해한 데이터를 일컷는다. 우리나라도 2013년 10대 트렌드를 발표하면서 이 빅데이터를 넣었다. 컴퓨터-인터넷-스마트폰으로 이어지는 통신문화의 급격한 발달로 인해 예전엔 정부기관, 기업 등등 큰 단체가 정보의 생산자였다면 이제는 개인이 모두 정보를 생산할 수 있게 되었다. 당신이 매일 사진찍고 글을 올리고 사이트에 접속하는것을 몃 십억 인구가 한다고 생각해 보라. 이런 빅데이터는 각 데이터 마다 속성이 다르고 많은 서버에 퍼져있어 그냥 놔두면 쓸모없는 0,1의 조합에 불과하지만 '효과적인 분석방법'을 통해 각 자료의 연결고리를 찾고 유용한 '정보'로 다가오게 된다. 이 효과적인 분석방법' 바로 '통계'이다.결국 통계학적 사고를 가져야만 비지니스에서 우위를 차지 할수 있음을 뜻한다. 통계에 대해 배우기 전에 먼저 중요한 개념 하나를 알고 가야한다. '리터러시'가 그것이다. 일반적으로 읽고 쓰는 능력을 가리키는 말이지만 여기서는 통계를 읽고 이용할 수 있는 기본능력을 말한다. 통계라고 하면 거창한것이 아니라 가까운 곳에서 부터 통계학적 사고를 하는것을 말한다. 결국 리터러시를 내 것으로 만들어야 많은 데이터를 분석해서 해답을 일끌어 내는 통계학적 추론이 가능하고 의사결정의 순간에도 합리적인 선택을 할 수 있어 비지니스 업무에서 성공할 수 있다고 한다. 다음으로 중요한것은 경제성이다. 통계를 잘 모르는 사람은 무작위 표본 추출방식에 의문을 표한다. 저자는 이 부분을 과거 있었던 미국의 선거 조사를 예로 든다. 무작위 추출 방식을 사용해 정보를 모았을 당시 일각에선 믿을 수 없다는 의견이 있었다. 모든 표본을 조사해야 정확하다는 것이다. 단순히 생각해봐도 그 말이 틀리지 않는거 같다. 하지만 사실도 이와 같을까? 결론을 말하자면 '아니오' 다. 나중에 기술이 발전하 후 다시 조사를 했을경우 그당시의 결과와 크게 차이가 나지 않음을 알 수 있다. 만약 모든 표본을 조사하고자 했다면 막대한 자금과 시간, 노력이 필요했을 것이다. 때문에 우리는 그 약간의 오차때문에 잃는것이 너무나도 많다. 여기에서 정확한 정보도 중요하지만 그 정보를 얻는것이 과연 '이익'인가 또한 통계를 하는 사람은 항상 염두해 두어야 한다. 얼마전 구글이 접소자들이 클릭하는 정보를 토대로 그 사람의 성향을 파악해 좋아할만한 기사만 보이게 하는 방식을 사용하다 네테즌의 큰 반발을 산 적도 있다. 이는 바로 빅데이터를 이용한 좋은 예이면서 이미 우리가 알게 모르게 데이터 전쟁이 벌어지고 있는것을 뜻한다. 이런 현실에 대응하기 위해 통계를 공부해 보려 하지만 통계학 이란 학문 자체가 쉽게 이해하기 어려운 측면도 있거니와 익숙하지 않은 용어들이 많기 때문에 처음 통계학을 접하는 하사람들은 많은 고생을 하는것이 사실이다. 이 책 또한 그냥 한 번 읽어서 이해될만큼 가벼운 내용은 아니다.하지만 다양한 예시와 도표, 그림을 통해 설명을 하고 있어 여타 통계학 책에 비해선 접근성이 높다고 평가한다. 이해안되는 부분은 차근차근 되짚어 보면서 읽는다면 통계적인 마인드를 기르는데 분명 도움이 되는 책이라 생각한다. 닫기
빅데이터를 지배하는 통계의 힘 ue**a90 | 2013-09-12 | 추천: 0 |

통계 강의를 들으면서 들었던 말이 있다. '통계는 한 번에 이해가 되지 않습니다. 여러번 듣고, 여러번 보고, 여러번 공부하세요. 나를 노출시켜야 합니다.' 다른 분야의 사람들은 어떻게 생각할지 모르겠지만, 사회과학 중 심리학을 공부하고 있는 나에게는 이 말이 너무도 와닿았다. 고등학교 시절 수리영역에서 통계를 포기했던 나에게 통계는 미지의 영역이었기 때문이다. 그러했던 내가 심리학이라는 분야에서 통계를 공부하고 있으니 참 아이러니한 일이다. 이 책을 읽고 나서 느꼈던 점은 맥락의 이해였다. 내가 하는... 더보기

통계 강의를 들으면서 들었던 말이 있다. '통계는 한 번에 이해가 되지 않습니다. 여러번 듣고, 여러번 보고, 여러번 공부하세요. 나를 노출시켜야 합니다.' 다른 분야의 사람들은 어떻게 생각할지 모르겠지만, 사회과학 중 심리학을 공부하고 있는 나에게는 이 말이 너무도 와닿았다. 고등학교 시절 수리영역에서 통계를 포기했던 나에게 통계는 미지의 영역이었기 때문이다. 그러했던 내가 심리학이라는 분야에서 통계를 공부하고 있으니 참 아이러니한 일이다. 이 책을 읽고 나서 느꼈던 점은 맥락의 이해였다. 내가 하는 통계도 이것과 전혀 다르다고는 할 수 없지만 목적이 달랐다. 내가 하고 있는 통계 공부는 연구를 위한 것이었고, 수많은 연구를 위한 통계 기법 중에서도 심리학에서의 연구를 위함이었다. 그리고 이 책에서는 IQ의 사례를 제시했다. 이것 말고도 통계학이 왜 유용한지, 어디에서 사용되는지, 무엇이 무기인지, 왜 이것이 미래에 필요한 능력인지에 대해 설득력있기 제시되었기에 전체적인 이해가 가능했다는 생각이 든다. 어떠한 분야에 대한 전문 지식, 구체적으로 제시된 지식이라고는 할 수 없지만 일반인이 읽기에 부담이 적을 것으로 보인다. 앞으로 통계가 사람들에게 필요한 기초 소양이 되어야 한다면 분명 이 책은 도움이 될 것이라고 생각된다. 그러나 어떠한 한 분야에 대해서, 전공적인 공부를 위해서라면 다른 서적을 찾을 것을 추천하고 싶다. 한 분야에 대한 깊이 있는 이해라기보다 말 그대로 통계, 빅데이터를 어떻게 활용할 것인가에 대한 내용이 중점적으로 되어있기 때문이다. 그러나 이것은 분명한 사실이다. 통계라는 이름, 수학을 좋아하지 않는 사람(좋아하는 사람이라면 모르겠다)들이 접하기에 부담을 없애주는 책이라는 것 말이다. 한 분야에 대한 관심을 가지고 그에 대한 전반적인 지식을 쌓는 것에 도움이 될 것이라고 생각한다. 읽어 내려가면서 단순한 기술통계(예를들어, 광고를 보았는가에 대한 설문 문항과 같은)를 아무생각 없이 하는 것에 대한 비판에 대해서 고개를 끄덕였다. 그래서 뭐? 그 다음을 생각하는 예측력과 사고력. 사실 과학적이지 않은 사람의 감 만으로 결정되는 사안들이 많고 또 그 감을 무시할 수 없다고 하지만 그것으로 인해 커다란 피해가 나타날 수 있기 때문에 누구나가 읽어보면 좋을 것이란 생각이 든다. 철학에서 뻗어나온 심리학이라는 학문이 과학이 될 수 있게 되었던 것은 통계 때문이다. 그렇기에 심리학이라는 분야를 공부하면서도 통계에 관심을 가지고 또 공부를 하고 있다. 이러한 과정에서 전체적인 그림을 그리고 맥락을 파악하는 데에는 이 책이 도움이 되었다. 그러나 만약 깊고 구체적인 지식을 원한다면, 이 책으로 전체적인 그림을 그리고 전공서적을 사서 읽는 것이 어떨까싶다. 그러나 전반적인 큰 그림을 그리지 않고는 갈 수 없다는 것을 기억해야 할 것이다. 닫기
빅데이터를 지배하는 통계의 힘 ge**x13 | 2013-08-31 | 추천: 0 |

어디선가 한번쯤 들어보았던 통계 기사. IT기술이 발전함에 따라, 무한히 쏟아지는 정보 데이터 속에서 통계 기법 역시 세분화, 전문화 되어가고 있다. 구글 수석 경제학자인 할 배리언의 말처럼 10년 이내에 통계가가 가장 섹시한 직업이 될 거라는 말 역시 예사말이 아니라는 생각이든다. 만약, 소비자들의 행동 패턴을 파악해서 개인 취향과 구매력을 알게된다면 기업에 있어 알라딘 요술램프가 아닐 수 없다. 그만큼 큰 잠재력만큼이나 책에서 현재 유수한 기업들의 통계학 관련 빅 데이터 통계 분석을 사례로 기본적인 ... 더보기

어디선가 한번쯤 들어보았던 통계 기사. IT기술이 발전함에 따라, 무한히 쏟아지는 정보 데이터 속에서 통계 기법 역시 세분화,

전문화 되어가고 있다. 구글 수석 경제학자인 할 배리언의 말처럼 10년 이내에 통계가가 가장 섹시한 직업이 될 거라는 말 역시

예사말이 아니라는 생각이든다.

만약, 소비자들의 행동 패턴을 파악해서 개인 취향과 구매력을 알게된다면 기업에 있어 알라딘 요술램프가 아닐 수 없다.

그만큼 큰 잠재력만큼이나 책에서 현재 유수한 기업들의 통계학 관련 빅 데이터 통계 분석을 사례로 기본적인

오차범위와 비용부터 통계간 인과관계, 임의화를 설명하면서 현대 통계학의 발전된 분석방법인 회귀분석, 다중회귀분석,

로지스틱 회귀를 설명해주고 있다. 더 나아가, 통계학의 실질적인 활용분야로 6가지 나뉘어 설명하고 있다.

책을 읽기전엔 통계란, 단순 정보를 수치화한 것이라 생각했는데 현재 통계란 수치화를 뛰어넘어 경영학을 넘나들며

최소의 비용으로 최대의 이익을 내는 경영기법의 필수요소로 대두되고 있다.

지식 정보화 사회에서 점점 경쟁이 심화되는 상황에서의 빅데이터 통계는 기업의 경쟁력뿐만 아니라 사생결단을

걸고 확보해야하는 중요한 쟁점이 되어 가고 있다.

10년 뒤의 통계가는 제일 섹시한 직업을 뛰어넘어, 세상을 지배하는 직업이 될 것이다. 닫기
빅데이터를 지배하는 통계의 힘 15**inkh | 2013-08-31 | 추천: 0 |

정보의 시대이다. 누가 얼마만큼 정확하고 효과적인 정보를 보유하느냐, 그리고 이를 어떻게 이용하느냐에 따라 승자와 패자가 갈라진다. 상대방을 이기기 위해서는 상대방의 속마음을 들여다보는 것이 가장 좋은 방법이지만 이는 불가능한 일이다. 그러나 경쟁자의 행동과 습관 등의 데이타를 수집하고 통계와 같은 적절한 가공을 거친다면 상대방이 어떤 생각을 하고 있는지 알 수 있다. 이것이 빅데이타의 무서움이며 통계의 힘이다. 최근에는 빅데이터와 통계의 중요성이 빠르게 대두되고 있다. 또한 우리 주변에 쌓여... 더보기

정보의 시대이다.
누가 얼마만큼 정확하고 효과적인 정보를 보유하느냐, 그리고 이를 어떻게 이용하느냐에 따라 승자와 패자가 갈라진다.
상대방을 이기기 위해서는 상대방의 속마음을 들여다보는 것이 가장 좋은 방법이지만 이는 불가능한 일이다.
그러나 경쟁자의 행동과 습관 등의 데이타를 수집하고 통계와 같은 적절한 가공을 거친다면 상대방이 어떤 생각을 하고 있는지 알 수 있다.
이것이 빅데이타의 무서움이며 통계의 힘이다.

최근에는 빅데이터와 통계의 중요성이 빠르게 대두되고 있다.
또한 우리 주변에 쌓여가는 거대한 데이터를 통해 기존의 방식으로 답을 찾지 못했던 문제들을 풀어가는 새로운 시도가 계속되어 가고 있는데, 이는 컴퓨터의 발달로 인한 까닭이다.
컴퓨터가 생기기 이전, 그리고 컴퓨터의 처리속도가 지금처럼 빠르기 이전에 통계를 낸다는 것은 엄청나게 어려운 일이었다.
루즈벨트 대통령이 '뉴딜정책'을 수행하기 전에 어떤 정책을 세워야 하는가를 놓고 자료를 수집했었는데, 당시에는 통계를 처리하는 방법이 펀치를 뚫은 천공기계를 사용하는 방법 밖에 없어 5천명의 대상을 놓고 통계를 낸다는 것 조차도 참으로 버거운 일이었다.
그러나 20 나노급 DDR4가 양산되는 현실에서 5000명의 통계를 내는 것은 일반 가정에서도 할 수 있는 일반적인 일이 되어 버렸다.

통계가 드문 시절에는 단순한 집계 자료도 유용한 정보가 되었다. 그러나 지금은 그렇지 않다.
만약 회사에서 사내 교육을 했다고 하자. '교육이 업무에 많은 도움이 되었는가?'에 대한 단순한 질문에 대다수가 '그렇다'라는 대답을 했다고 하더라도 어떤 업무가 얼마만큼 향상되었는지 알지 못한다면 그것은 통계 자료로서 쓸모없는 것이다.

다음은 어떤 음식에 대한 설명이다. 그 음식을 금지해야 하는지 생각해 보자

* 심근경색으로 사망한 일본인의 95% 이상이 이 음식을 먹었다.
* 강도, 살인범의 70% 이상이 범행 전 24시간 내 이 음식을 먹었다.
* 일본인에게 섭취를 금지하면 정신적 스트레스를 조장한다.
* 에도시대 이후 일본에서 발생한 폭동의 대부분은 이 음식이 원인이다.

이 음식은 다름 아닌 밥이다.
그러나 자료만을 보면 '밥'을 금지해야 한다는 결론이 내려질 수 있다.

이처럼 통계는 유용한 정보가 될 수 있지만, 잘못된 해석은 잘못된 판단을 이끌어 낼 수 있다.
칼이 의사에게 주어지면 사람을 살리는 메스가 되고, 주부에게 주어지면 가정을 행복하게 만드는 음식을 위한 칼이 된다.
그러나 강도에게 주어지면 사람을 죽이는 칼이 되듯 통계를 어떻게 운용함에 따라 그 결과가 달라질 것이다.

이 책은 통계에 관한 내용을 담고 있다.
앞쪽에는 비교적 가벼운 내용을 담고 있어 쉽게 책장을 넘길 수 있지만, 뒤로 갈수록 전문적인 용어로 인해 이해하는데 조금의 어려움이 있다.
통계의 유용성과 이를 공부해야 하는 동기를 이끌어 줄만한 책이지만, 통계에 관한 기초적인 이해가 없는 사람은 어려울 수 있다.
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