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데이터 분석의 힘 그 많은 숫자들은 어떻게 전략이 되는가

이토 고이치로 지음 | 전선영 옮김 | 이학배 감수 | 인플루엔셜 | 2018년 08월 31일 출간
| 5점 만점에 5점 리뷰 20개 리뷰쓰기
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상품상세정보
ISBN 9791186560792(1186560797)
쪽수 244쪽
크기 150 * 210 * 16 mm /418g 판형알림
이 책의 원서/번역서 デ-タ分析の力 因果關係に迫る思考法/伊藤公一朗

책소개

이 책이 속한 분야

이 책의 주제어

복잡한 통계학 지식 없이 데이터 분석 이론의 개념과 원리를 이해한다!

의미 없는 숫자의 나열에 불과해 보이는 데이터가 어떻게 똑똑한 전략, 세상을 바꾸는 정책으로 진화하게 되는지 생생하게 보여주는 『데이터 분석의 힘』. 미국 시카고대학교 해리스스쿨(공공정책대학원)의 촉망 받는 경제학자 이토 고이치로 교수가 최신 데이터 분석 이론을 수식 없이 쉽게 풀어낸, 빅데이터 시대를 위한 데이터 분석 입문서이다.

인과 분석에 관한 데이터 분석의 최신 이론들, 즉 RCT · RD디자인 · 집군 분석 · 패널 데이터 분석법 등 듣기만 해도 어려운 데이터 분석 이론들을 구글, 우버, 페이스북 등 미래 지형을 바꾸는 기업들이 데이터를 어떻게 읽어내고 그것을 비즈니스의 기회로 만들어낸 사례를 통해 전문가가 아니어도 쉽게 이해할 수 있도록 도와준다.

북소믈리에 한마디!

개인의 위치 정보, 건강 상태, 소비 패턴, 통화와 검색어를 통한 생각의 흐름은 물론 기업과 정부의 경영 전략, 정책입안에 이르기까지 매 순간 데이터가 쏟아지고, 또 그 데이터를 활용해 결정이 이루어지는 지금, 데이터를 읽는 힘이 중요한 화두로 떠오를 수밖에 없다. 오바마 대선 캠프는 어떤 데이터 분석을 활용해서 6천만 달러의 후원금을 더 모았는지, 정부가 전기요금을 얼마나 인상해야 절전 효과가 발생하는지, 구글과 우버는 빅데이터를 활용해 어떤 비즈니스 전략을 이끌어냈는지 등 실제 사례를 담은 이 책을 통해 데이터 분석이라는 세계의 무한한 가능성과 전략적 힘을 가늠할 수 있을 것이다.
수상내역
- 제39회 산토리 학예상 수상
- 제60회 닛케이경제도서문화상 수상

상세이미지

데이터 분석의 힘 도서 상세이미지

저자소개

저자 : 이토 고이치로

중국의 미세먼지, 동일본 지진 후 일본 내 전력 공급 부족 문제 등 뜨거운 관심이 쏟아지는 환경 에너지 정책 분야의 실증 연구와 데이터 분석으로 주목받는 젊은 경제학자. 중국인들은 미세먼지 1마이크로그램을 줄이는데 얼마를 지불할 용의가 있는지, 부족한 전력 공급 문제를 해결하기 위해 일본 정부가 전력 가격을 얼마나 올려야 절전 효과를 얻을 수 있을지 등의 실험 분석 결과를 논문으로 발표해 숫자에 불과한 데이터가 어떻게 똑똑한 전략과 정책이 되는지, 어떻게 세상을 바꿀 수 있는지를 몸소 증명하고 있는 현장형 분석가다.
일본에서 태어나 교토대학교 경제학부를 졸업하고 미국 캘리포니아대학교 버클리캠퍼스에서 박사과정을 수료했다. 스탠퍼드대학교 경제정책연구소 연구원, 보스턴대학교 비즈니스스쿨 조교수를 거쳐 2015년부터 시카고대학교 해리스스쿨(공공정책대학원)에서 강의하고 있다. 전미경제연구소(NBER) 연구원과 경제산업연구소(RIETI) 연구원을 겸임하고 있으며 전문 분야는 환경에너지 경제학, 산업조직론, 응용계량경제학이다. 시카고대학교에서는 환경 정책, 에너지 정책의 실증 연구를 수행하는 한편 데이터 분석 이론과 응용에 관한 강의를 하고 있다.
2017년 일반인을 대상으로 처음 집필한 이 책 《데이터 분석의 힘》으로 단번에 제39회 산토리 학예상과 제60회 닛케이경제도서문화상을 동시 수상하며 학계와 대중의 뜨거운 스포트라이트를 받았다. 기존의 데이터 분석서와 다르게 수식을 사용하지 않고도 데이터 분석이 무엇인지 파악할 수 있도록 집필해 일본 내에서 8만 부 이상 판매되며 아마존 재팬 경제 분야 1위, 2017년 신서대상 6위에 선정됐다.

역자 : 전선영

한국외국어대학교 일본어과를 졸업하고 현재 출판 전문 번역가로 활동 중이다. 옮긴 책으로 《감정적으로 받아들이지 않는 연습》, 《도쿄대 교수가 제자들에게 주는 쓴소리》, 《쓸데없는 걱정 따위》, 《카리스마 CEO의 함정》, 《일상생활 속에 숨어 있는 수학》, 《개념부터 다시 시작하는 Reset! 수학》(전 4권) 등이 있다.

감수 : 이학배

연세대학교 응용통계학과(통계학 전공)를 졸업하고 동 대학원에서 석사, 미국 미네소타대학교에서 통계학으로 박사학위를 받았다. 한국통계학회 이사, 연세대학교 경제대학원 원장 등을 지냈다. 현재 연세대 응용통계학과 교수로 재직 중이며 한국자료분석학회 부회장을 역임하고 있다. 국민안전처 등의 여러 정부기관에서 데이터 분석과 통계에 관한 자문을 해왔다. 빅데이터 분석에 대한 국내 최고의 권위자로 손꼽힌다.

목차

이 책을 추천하며 _ 빅데이터 시대를 준비하는 가장 유용한 책을 만나다 _ 이학배
한국어판 서문
프롤로그 여기 데이터가 있습니다. 분석할 줄 아십니까?

1장 정말 광고가 아이스크림 매출을 올렸을까 : 데이터의 상관관계는 인과관계가 아니다

어느 회사에서 광고를 집행했고, 매출이 올랐다. 매출이 상승한 원인은 광고 때문일까? 그럴 수도 있고 아닐 수도 있다. 광고와 매출 사이에 ‘상관관계’는 있다 해도 ‘인과관계’가 반드시 있는 것은 아니라는 말이다. 그동안 당신이 속아왔던 무수한 ‘잘못된 데이터 분석’은 모두 이 지점에서 시작된다.

2장 오바마 캠프는 어떻게 후원금을 ‘더’ 모았을까 : 최선의 데이터 분석법, RCT

2008년 미국 오바마 대선 캠프는 구글 출신의 데이터 분석 전문가를 영입했다. 그는 후원금 모금 웹페이지를 무려 24개의 조합으로 설계했다. 그 결과 약 6000만 달러의 후원금을 ‘추가로’ 획득했다. 가장 투명하고 가장 확실한 데이터 분석법, RCT(무작위비교시행). 최적의 전략을 이끌어내는 방법이다. 단, 비용이 많이 든다!

3장 70세가 되자 병원을 많이 가기 시작했다 : 급격한 변화의 ‘경계선’을 찾는 RD디자인

장수하는 노인이 많은 일본에서는 70세를 전후로 의료서비스 이용이 급격히 점프한다. 69세와 70세 사이에 무슨 ‘경계’가 있는 것일까. 본인이 부담하는 의료비 비율이 70세부터 10%로 줄어드는 게 이유일까? 그게 이유라는 걸 어떻게 입증할 수 있을까? 급격한 변화의 ‘경계선’이 있는 데이터 분석법이 RD디자인(회귀불연속설계법)이다.

4장 규제 때문에 자동차가 무거워졌다고? : 계단식 변화가 있는 곳엔 집군분석

각종 규제나 세금을 적용할 때는 일정 구간을 묶는 ‘계단식’ 정책이나 제도들이 많다. 이렇게 구간별로 나뉘는 데이터들은 어떻게 분석해야 할까. 특히 ‘인센티브 제도’가 이렇게 설계되어 있을 때는 어떤 현상이 벌어질까. 자동차 무게와 연비 규제의 사례를 통해, 집군분석을 알아보자.

5장 소득세를 내리면 이민자가 늘어날까 : 시간의 흐름에 따른 패널 데이터 분석

1991년 덴마크는 우수한 외국인 노동자를 유입시키기 위해 세제 개혁을 실시했다. 이로 인해 연소득 1억 이상의 외국인 노동자의 소득세가 대폭 줄어들게 되었다. 이민자수는 늘어났을까? 과연 세제 개혁 때문일까? 패널 데이터 분석은 바로 복수의 집단, 복수의 기간에 대한 데이터를 분석하기에 적합하다.

6장 구글은 41가지의 파란색을 고민했다 : 데이터는 어떻게 전략이 되는가

실리콘밸리는 그 어떤 곳보다 데이터 분석이 활발한 지역이다. 구글, 우버, 페이스북 등 많은 IT기업들이 엄청난 빅데이터를 확보하고 이를 비즈니스 모델에 활용하면서 무한한 시장과 만났다. 비단 기업만의 일이 아니다. 전 세계적으로 정부도 민간처럼 데이터를 활용해 효과적인 정책 입안을 하기 시작했다. 데이터가 막강한 전략으로 탈바꿈하고 있다.

7장 그럼에도 데이터 분석은 불완전하다 : 불량 분석을 피하기 위한 방법

데이터를 분석하는 과정은 초밥 장인이 초밥을 만드는 과정과 닮았다. 솜씨 좋은 장인이 초밥을 만들더라도 재료가 형편없으면 먹을 수 없는 초밥이듯이, 데이터 자체에 문제가 있다면 분석 기법이 탁월해도 신뢰할 만한 결론을 도출해낼 수 없다. 이밖에 외적 타당성 확보 문제나 출판 편향 등의 한계 등 ‘잘못된 재료’를 선택하지 않을 수 있는 방법은 무엇일까.

에필로그
더 알고 싶은 이들을 위한 참고도서
부록
참고문헌

추천사

이학배

이런 친절한 입문서가 왜 이제야 나왔을까! 빅데이터 시대를 준비하는 개념적 이해와 성찰을 일깨워 주는 책이다. 빅데이터 환경으로 인한 변화, 그 혁명적 미래를 대비하기 위해 이 책을 모든 독자들에게 강력하게 추천한다!
(... 더보기

송길영(다음소프트 부사장)

이미 우리는 데이터 분석에 기반한 사고, 데이터라는 근거에 기반한 의사결정 없이 현재를 살아갈 수 없다. 변화의 시대를 사는 독자들께 이 책의 일독을 권한다.

박종훈(KBS 경제전문기자)

스스로 데이터의 의미를 이해하고 분석하는 힘을 기르는 것은 새로운 ‘언어’를 추가로 장착하는 것만큼 강력한 동력이 된다. 다채로운 사례들을 통해 통계학적 지식이나 복잡한 수식 없이도 일반 독자들이 쉽게 이해할 수 있도록 쓴 ... 더보기

조용민(구글 비즈 솔루션 매니저)

기업의 마케팅과 경영 기획, 전략 부서에 종사하는 모든 분들이 일독하면 좋겠다. 당장 내일부터 업무를 조금 다르게 접근해보게 될 것이다. 빅데이터 시대의 실용적 인사이트란 이런 책을 두고 하는 말이 아닐까. 적극 추천한다!

책 속으로

빅데이터가 모든 문제를 해결해준다는 주장도 있지만 데이터의 처리, 분석, 해석에는 인간의 판단이 중요한 역할을 한다. 요즘 IT업계에서도 단순히 빅데이터만이 아니라 빅데이터를 읽어내는 분석력(analy- tics)이 중요하다는 인식이 확산되고 있다. 데이터 양이 늘어도 근본적인 해결책은 되지 않으므로 이 책에 소개된 인과관계를 판단하는 방법을 활용하여 스스로 데이터를 가려내는 힘을 갖추어야 한다.
- 13-14쪽 중에서

인과관계를 가려내는 것이 중요한 이유는 무엇일까? 앞서 언급한 사례를 떠올려보자. 아이스크림 사례의 경... 더보기

출판사 서평

폭발하는 빅데이터 시대,
데이터는 어떻게 전략이 되는가

2017년 출간 직후 일본 아마존 경제 1위, 제39회 산토리 학예상 및 제60회 닛케이경제도서문화상을 동시 수상하며 학계와 대중으로부터 뜨거운 관심을 받은, 빅데이터 시대를 위한 데이터 분석 입문서. 듣기만 해도 어려운 데이터 분석 이론들을 흥미로운 사례와 함께 설명해 전문가가 아니어도 쉽게 이해할 수 있도록 썼다. 정말 그 광고가 제품의 매출을 높였다고 판단할 수 있는지, 오바마 대선 캠프는 어떤 데이터 분석을 활용해서 6천만 달러의 후원금을 ‘더’ 모았는지, 정부... 더보기

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  • 요즘 경제경영부분에 신간들을 보면 온통 4차 산업혁명 이야기다. 심지어 자기계발 분야에도 4차 산업혁명의 독서법, 마케팅, 컴퓨터 개론, 경영, 교육 등 정말 이게 뭐지? 하는 책들이 전기되어 있다. 아무튼 누구나 4차 산업혁명에 관심을 가지고 이해하기 위해 노력하는 시대에 살고 있다. 그중 가장 밀접한 분야를 뽑는다면 빅데이터라고 할 수 있다.사실 빅데이터 입문서를 찾는 것은 쉽지 않다. 통계학과 밀접한 분야이고 일반인이 쉽게 이해할 수 없는 수학 용어가 난무하기 때문이다. 경제입문서와 다르게 통계입문서는 수학 용어가 나올 수밖에... 더보기
  • 데이터 분석의 힘 kk**dol8 | 2018-09-13 | 추천: 0 | 5점 만점에 5점
    10년전만 해도 과학은 과학자에게, 수학은 수학자에게, 경제는 졍제학자에게, 법률은 변호사, 판사,검사에게 물어보는 게 정상이었다. 그것이 우리 사회 시스템 안에 존재하는 전문가에 대해 존중하는 것이며, 관례라고 생각해왔다. 하지만 지금은 세상이 달라지고 있다. 융합과 통섭, 더 나아가 어떤 분야에 전문가가 아니더라도, 그에 대해 기본적인 지식을 가지고 있어야 한다. 특히 기업이나 정치에 있어서 높은 자리에 잇는 경우라면 특히 그렇다. 선택하고, 결정하고, 판단하는데 잇어서 그 분야에 대해 정통해야 하는게 지금 우리 사회가 요구하는... 더보기
  • 데이터 분석의 ㅣㅁ 15**inkh | 2018-09-13 | 추천: 0 | 5점 만점에 5점
        1. 2018년, 제습기 광고에 1억원을 사용했다. 2. 2018년, 매출액 전년대비 20억원 증가했다. 이 2가지의 결과를 가지고 ‘광고비 1억원을 사용하니 매출이 20억원 증가했다.’라고 단정 지을 수 있을까? 혹은 ‘광고비 1억 = 매출액 20억원’이라는 공식을 사용할 수 있을까?   아니다. 단정 지을 수 없다.   데이터 분석의 목적은 대개 ‘어떤 요인 X가 결과 Y에 영향을 미쳤는가?를 확인하는 것이다. 그런데 사실 데이터에서 인과관계, 즉 원인과 결과를 ... 더보기
  • " 그 많은 숫자들은 어떻게 전략이 되는가 " 출간 직후 일본 아마존 경제분야 1위,제39회 산토리 학예상,제60회 닛케이경제도서문화상 동시수상!학계와 대중으로부터 뜨거운 관심을 받은 화제의 신간!화려한 수상경력으로 이미 본 서적을 받아보기 전부터 두근거림을 감출 수 없었다.데이터 분석의 힘이 대두된 것은 지난 2007년 미국발 금융위기 가운데미리 위기를 감지하고 데이터를 적절히 분석하고 활용한 결과리스크를 헤지한 '골드만 삭스'사의 사례에서 찾아볼 수 있다.나는 막연하게도 데이터 분석... 더보기
  • 데이터 분석의 힘 su**koli | 2018-09-10 | 추천: 0 | 5점 만점에 4점
    빅데이타 빅데이터 우아우어! 한 5년 됐을까. 언제부턴가 빅데이터 분석이라는 단어가 유행하기 시작했다. 수많은 데이터에서 의미있는 겨론을 도출하자! 라는 말이다. 근데...그 많은 데이터에서 시사점을 어떻게 뽑아내지? 데이터를 쭉 읽으면서 처천히  생각해볼까? 그럴 시간이 없다. 데이터가 많아서. 또 그렇게 주관적으로 생각하면 어떤때는 의미있는 결과가 나오겠지만 그렇지 않을때도 있다. 객관적인 방법이 있어야 한다. 통계학은 이를 가능케 한다. 뭐라고요? 통계는 어렵다고요? 맞다/. 통계는 어렵다. 하지만 ... 더보기

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