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앞으로 데이터 분석을 시작하려는 사람을 위한 책

구도 다쿠야 지음 | 김정환 옮김 | 루비페이퍼 | 2014년 05월 15일 출간
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ISBN 9791195149223(1195149220)
쪽수 248쪽
크기 140 * 207 * 15 mm 판형알림
이 책의 원서/번역서 これからデ?タ分析を始めたい人のための本/工藤卓哉

책소개

이 책이 속한 분야

이 책의 저자는 기회가 있을 때마다 데이터 분석은 의사 결정의 최적화를 돕는 도구일 뿐임을 강조하고 또 강조한다. 무턱대고 “빅 데이터가 세상을 바꾼다!”라고 외치지는 않으며, 잘못된 데이터 분석이 어떤 문제를 일으킬 수 있는지를 예시와 함께 이야기한다.

저자소개

저자 : 구도 다쿠야

역자 : 김정환

목차

역자 서문
서문

제1장 왜 국내 기업은 데이터 분석에 취약한가?
일본식 데이터 분석이란 무엇인가
이제 데이터 활용은 상식이다.
턱없이 부족한 일본의 통계학 교육
개인 정보의 이·활용의 차이
의사 결정에 꼭 필요한 데이터 분석
실패하지 않는 데이터 분석의 요건
‘미국의 방식은 일본에서 통하지 않는다.’라는 오해
국내의 ‘현장력’을 활용하자.
미국이 가르쳐 준 데이터 분석
뉴욕에서 본 ‘애널리틱스(분석)’의 현장
PCIP가 가져온 것
데이터 공유를 통한 다각적인 접근
분석을 무기로 삼는 조직의 정공법 ① 처음부터 전체 최적을 지향한다.
분석을 무기로 삼는 조직의 정공법 ② 임팩트가 큰 부분부터 착수한다.
분석을 무기로 삼는 조직의 정공법 ③ 강력한 리더십의 존재
분석을 무기로 삼는 조직의 정공법 ④ 힘의 원천은 팀 편성에서 나온다.

제2장 이것만큼은 알아 두자! 기본적인 통계 지식
'평균', '분산', '표준 편차'를 이해한다.
숫자의 거짓말에 속지 않기 위해
그래프를 보는 법을 알자.
‘평균’, ‘분산’, ‘표준 편차’로 무엇을 알 수 있을까?
표준 편차로 특수 사례를 정확히 파악한다.
표준 편차로 과잉 발주를 방지한다.
변동 계수로 서로 다른 속성을 비교한다.
알아 두면 도움이 되는 분석 수법
요약 통계량
베이지안 확률
상관 분석
K-평균법
협업 필터링
분산 분석
다중 회귀 분석
로지스틱 회귀 분석
[칼럼] 데이터 분석의 공과 과

제3장 데이터 분석을 실천한다
데이터 분석의 실천 요건
“일단 해 보자”가 최악인 이유
중요한 것은 ‘발사대’와 ‘착지점’
전체 최적을 노리지 않으면 의미가 없다.
사람은 데이터가 올바르다고 해서 반드시 움직이지는 않는다.
데이터를 '활용할' 사람을 키운다.
[칼럼] 통계학을 공부한 엘리트 신입 사원이 제 몫을 못하는 이유
데이터 분석을 경영에 활용한다.
데이터 분석을 성공시키기 위한 5단계
|단계 1| 필요한 멤버를 모은다.
왜 팀이 필요한가
세 가지 리더십을 확보한다.
프로젝트 멤버에게 필요한 기술
아웃소싱도 염두에 둔다.
|단계 2| 목적을 정한다.
도착점과 목표는 비슷하면서도 다르다.
‘80:20의 법칙’으로 파급 효과를 노린다.
데이터는 무조건 많을수록 좋은가
|단계 3| 데이터를 처리한다.
반드시 데이터가 완벽할 필요는 없다.
멈출 것인가, 달려 나갈 것인가
모델을 구축하기 전에 리스크를 알아 놓는다.
|단계 4| 모델링을 한다.
데이터 분석만으로는 가설을 만들 수 없다.
해결의 실마리는 현장에 있다.
오차는 무엇을 말하는가
|단계 5| 운용을 최적화한다.
유의성을 시험하기 위해 다시 현장으로
검증과 개선의 사이클에 끝이란 없다!

마무리
확대되는 데이터 분석의 영역 224
데이터 분석이 안전과 풍요를 가져온다.
채산성인가, 평등인가
보편성을 담보한다.
다양한 분야의 과제 해결을 위해
236 에필로그

책 속으로

보편성을 담보한다.
제3장에서 설명한 ‘오더 오브 매그니튜드’의 개념과도 상통하는데, 예전에 내가 아버지의 말씀에 반발심을 느꼈던 이유는 공공 정책의 현장도 비즈니스식의 철저한 효율화를 꾀해야 한다고 생각했기 때문이다. 비즈니스 영역으로 한정하면 일어날 확률이 불과 몇 퍼센트밖에 안 되는 일에 시간과 예산, 인원을 할애하고 대책을 세운다고 해도 대부분의 경우는 얻을 수 있는 것이 거의 없을 것이다. 그보다는 긴급성이 높고 결과에 끼치는 영향이 큰 문제를 찾아내 대처하는 편이 경제 효율성의 측면에서도 훨씬 의미 있다. 그러나 공공 ... 더보기

출판사 서평

이 책의 저자는 기회가 있을 때마다 데이터 분석은 의사 결정의 최적화를 돕는 도구일 뿐임을 강조하고 또 강조한다. 무턱대고 “빅 데이터가 세상을 바꾼다!”라고 외치지는 않으며, 잘못된 데이터 분석이 어떤 문제를 일으킬 수 있는지를 예시와 함께 이야기한다. 저자의 말처럼 ‘데이터를 살리는 것도 사람, 죽이는 것도 사람’인 것이다. 이 책이 다른 데이터(통계) 입문서와 다른 부분은 이렇게 사람의 중요성을 강조한다는 점이다. 이것은 뉴욕시에서 통계 디렉터를 역임한 저자의 경험을 통해 이끌어낸 결론이다. 그래서 제목이 ‘앞으로 데이터를 분... 더보기

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  • 액센츄어 애널리틱스 일본 총괄인 저자 구도 타쿠야가 본인이 경험과 생각으로 작성된 책이다. 사실 저자가 일본인이라는 부분에 있어, 책을 읽을 것인가에 대한 고민도 없지 않아 있었다. 데이터 분석의 걸음마 단계인 우리나라에서 적어도 도서 제목만큼 분석을 처음 시작하는 사람들에게 권고하는 도서라면 우리나라에서 어렵게 경험하고 실천된 사례 중심의 이야기들이 독자들에게 좀 더 관심을 갖지 않을까 싶다는 생각도 든다. 도서의 내용은 크게 3장으로 구성되었고, 1장은 저자가 데이터 분석을 경험하면서 일본이데이터 분석에 취약한 부분들을 이야기 ... 더보기
  • - 먼저 서평을 작성하는 필자는 빅데이터에 관심이 있고, 데이터 분석쪽으로 진로를 생각하는 학생이다. 학생의 입장에서 봤던 데이터 분석의 첫 인상은, 무조건 데이터를 모델링만 하면 될 것 같은, 마술같은 느낌이었다. 그러나 공부를 하면 할수록 이 데이터 분석은 분석가의 많은 지식과 고민이 반드시 필요한 일이고, 데이터에 대한 수많은 탐색이 밑바탕이 되어야함을 느꼈다. 그래서 이 책의 제목을 봤을 때, 무조건 읽어봐야겠구나 라는 생각이 들 수밖에 없었다. 그동안 빅데이터를 어떻게 처리할까, 어떤 식으로 활용해왔나, 앞으로 어떻게 될 ... 더보기
  • 개인적으로 이런 류의 책들은 출판 자체만으로도 의미가 있다고 생각한다. 데이터 분석이란 건 매우 오래 전부터 있던 것이지만 그 중요성이 부각되기 시작한 것은 그리 오래되지 않았다. 다양한 비즈니스 환경 속에서(혹은 비즈니스가 아닌 일상 속에서 조차도) 데이터 분석은 점차 자연스럽고 당연한 것이 되고 있다는 것일 테니. 책은 계속 사는 데 제대로 읽고 있질 못 하고 있는 내 처지지만, 그래도 이런 신간은 먼저 읽어 주는게 바로 데이터 분석을 업으로 삼는 사람으로서의 으.리. (의리) 겠지... 더보기

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