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품목정보
| 발행일 | 2021년 08월 16일 |
|---|---|
| 쪽수, 무게, 크기 | 336쪽 | 562g | 153*210*30mm |
| ISBN13 | 9791157845224 |
| ISBN10 | 1157845223 |
감으로만 일하던 김 팀장은 어떻게 데이터 좀 아는 팀장이 되었나
: 비전공자를 위한 데이터 분석 속성 스쿨
황보현우,김철수 저
|
한빛비즈
|
2021년 08월 16일
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- eBook
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생각이 너무 많은 어른들을 위한 심리학 (10만부 돌파 기념 스페셜 에디션)
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저자 소개 (2명)
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이 책에는 ABC전자에 근무하는 김 팀장과 이를 돕는 황보 교수가 등장합니다. 우리는 독자가 데이터 분석을 더 쉽게 이해할 수 있도록 현업에서 실제로 생기는 문제를 해결하는 방식으로 책을 썼습니다. 어떤 일은 우리가 실제로 겪은 것이고, 어떤 일은 주변에서 보거나 들었던 것입니다. 이 책을 읽는 동안 독자는 김 팀장이 바로 자기 자신이거나, 직장 선배이거나 후배, 또는 미래의 나 자신이 될 것임을 깨달으실 겁니다.
---「프롤로그」중에서
“보통은 과거에 우리 제품을 많이 산 사람을 VIP 고객으로 정하는데요. 데이터를 분석하면 앞으로 많이 살 사람, 즉 재구매율이 높은 사람을 VIP 고객으로 정할 수도 있겠어요. 이렇게 하면 매출을 훨씬 더 높일 수 있겠는데요?” “맞습니다. 과거에 제품을 많이 산 고객에게는 감사를 전하고, 앞으로 많이 살 고객에게는 새로운 제품 정보를 주거나 재구매를 촉진하는 이벤트를 해야 합니다. 예를 들어 재구매율이 70% 이상인 고객은 영업사원이 직접 만나서 10만 원 정액 할인 쿠폰을 제공하고, 30% 미만 고객은 문자로 5% 정률 할인 쿠폰을 보낼 수 있겠죠.”
---「2부. ‘고객 재구매 여부가 마이너스로 나오는 게 말이 됩니까?」중에서
“인사총무팀에서 우수 영업사원의 특성을 분석해서 채용과 교육을 위한 액션 플랜을 짜고 싶어 해요. 그런데 선형 회귀로는 계획을 짜기 어렵다네요.” “그럴 겁니다. 선형 회귀나 로지스틱 회귀는 여러 변수 간의 관계를 동시에 분석해주지만 액션 플랜을 수립하는 어떤 기준을 제시하지는 못해요. 이때는 의사결정나무라는 방법론을 사용하면 좋아요. 영업사원의 실적과 특징을 나타내는 데이터를 넣어서 의사결정나무로 분석하면 다음과 같은 결과가 나옵니다.”
---「2부. ‘우수 직원의 특성을 분석해서 액션 플랜을 짜고 싶어요」중에서
“얼마 전에 저희가 중저가 웹캠 모델 하나를 아마존에 입점해서 판매했는데, 그 상품이 꽤 많이 팔렸어요. 그래서 아마존에서 그때 잘 팔린 모델과 유사한 제품을 서너 개 추천해달라고 하는 거예요. 그런데 저희가 파는 카메라 모델이 몇백 종류가 넘어요. 그래서 제품 상세 스펙이 모두 들어 있는 카탈로그를 아마존에 보냈죠. 그랬더니 아마존에서 우리 제품을 담당하는 MD가 본부장님께 항의 메일을 보냈습니다. 카탈로그를 통째로 보내면 어쩌냐는 거예요. 자기들은 제품을 디스플레이하고 프로모션할 때 데이터를 기반으로 하니까, 판매 패턴이나 제품 특성, 고객 유형 같은 데이터를 기반으로 모델을 선정해달라는 거죠. 선정 근거도 같이 달라고 요구하고요.”
---「2부. ‘아마존 MD가 지난번 히트 상품과 비슷한 상품을 추천해달랍니다」중에서
“추천 시스템이 추천하는 것은 크게 세 가지입니다. 첫 번째는 대체재예요. 대체재는 이 상품을 봤던 사람이 많이 봤거나 산 다른 상품이에요. 이건 안 살 사람을 사게 만드는 기술입니다. 일종의 경쟁 상품 추천이라고도 볼 수 있어서 같은 카테고리 내에서 추천해주죠. 카메라 상품이라면 유사한 카메라 상품을 추천하겠죠. 두 번째는 보완재입니다. 보완재는 이 상품을 산 사람이 추가로 산 제품이에요. 이건 제품을 더 사게 만드는 기술입니다. 좀 더 큰 카테고리에서 추천해주는데요, 카메라 상품이라면 카메라 액세서리나 렌즈 같은 상품을 추천합니다. 그리고 마지막 세 번째는 베스트셀러입니다. 제가 김 팀장에게 문제를 내고 싶은데요. 대체재, 보완재, 베스트셀러 중에서 어떤 추천이 가장 효과가 좋을까요?”
---「3부. ‘회사 온라인 쇼핑몰의 추천 화면을 바꿔서 매출을 높이다」중에서
“통계학과 컴퓨터 프로그래밍 지식에 비즈니스 통찰력까지 갖추면 연봉을 수억 주고 데려간다는데 사실인가요?” “네. 맞습니다. 그런 사람은 연봉을 수억 줘도 아깝지 않죠. 정말 실력이 있다면 10억도 받을 겁니다. 그런데 실제로 이런 사람을 거액을 주고 채용하려고 해도 없어요. 데이터 과학자는 프로그래밍만 잘한다고 되는 게 아닙니다. 프로그래밍 역량에 더해 분석 역량, 비즈니스 컨설팅 역량도 필요합니다. 여기서 컨설팅 역량은 학교에서 가르쳐줄 수가 없어요. 이런 건 기업 현장에서 일하면서 배우고 터득하는 거죠. 그리고 학교에서 컴퓨터 프로그래밍과 통계 분석을 같은 전공에서 동시에 가르친 것도 최근 일입니다.”
---「4부. ‘데이터 과학자 연봉이 몇억이라는데 진짜예요?」중에서
“데이터 분석 전문가는 주식도 잘할까요? 데이터 분석가가 펀드 매니저를 해도 될 것 같아요.” “펀드 매니저는 해당 회사나 산업의 지표와 차트를 분석해서 주식을 살지 팔지 결정하곤 하는데요. 이걸 인공지능이 더 정교화하고 신속하게 처리하도록 할 수 있어요. 실제로 얼마 전 골드만삭스의 주식 트레이더 중 절반이 해고됐어요. 이 자리를 로보 어드바이저가 대체하고 있죠.”
---「4부. ‘데이터 분석가는 주식도 잘하겠죠?」중에서
“데이터 분석가는 뭔가 특별한 소프트웨어를 쓸 것 같은데요. 엑셀도 많이 쓰이나요?” “엑셀은 본래 데이터를 정리하고 저장하는 용도의 스프레드시트이지만, 데이터 분석으로도 매우 우수한 성능을 가지고 있습니다. 데이터 분석을 직업으로 하지 않는 일반인이라면 엑셀만 가지고도 충분히 데이터 분석을 할 수 있어요. (…) 어떤 소프트웨어가 좋은지 말하기 전에, 소프트웨어의 종류는 크게 중요하지 않다는 걸 강조하고 싶어요. 중요한 것은 ‘풀어야 할 문제를 어떻게 정의하는가’와 ‘문제를 어떤 방법론을 사용하여 푸는가’입니다. 또 데이터 분석 결과를 어떻게 해석하고, 현실에 어떻게 적용할지 고민하는 것이 중요하죠. 어떤 소프트웨어를 써야 하는지는 부차적인 문제예요.”
---「프롤로그」중에서
“보통은 과거에 우리 제품을 많이 산 사람을 VIP 고객으로 정하는데요. 데이터를 분석하면 앞으로 많이 살 사람, 즉 재구매율이 높은 사람을 VIP 고객으로 정할 수도 있겠어요. 이렇게 하면 매출을 훨씬 더 높일 수 있겠는데요?” “맞습니다. 과거에 제품을 많이 산 고객에게는 감사를 전하고, 앞으로 많이 살 고객에게는 새로운 제품 정보를 주거나 재구매를 촉진하는 이벤트를 해야 합니다. 예를 들어 재구매율이 70% 이상인 고객은 영업사원이 직접 만나서 10만 원 정액 할인 쿠폰을 제공하고, 30% 미만 고객은 문자로 5% 정률 할인 쿠폰을 보낼 수 있겠죠.”
---「2부. ‘고객 재구매 여부가 마이너스로 나오는 게 말이 됩니까?」중에서
“인사총무팀에서 우수 영업사원의 특성을 분석해서 채용과 교육을 위한 액션 플랜을 짜고 싶어 해요. 그런데 선형 회귀로는 계획을 짜기 어렵다네요.” “그럴 겁니다. 선형 회귀나 로지스틱 회귀는 여러 변수 간의 관계를 동시에 분석해주지만 액션 플랜을 수립하는 어떤 기준을 제시하지는 못해요. 이때는 의사결정나무라는 방법론을 사용하면 좋아요. 영업사원의 실적과 특징을 나타내는 데이터를 넣어서 의사결정나무로 분석하면 다음과 같은 결과가 나옵니다.”
---「2부. ‘우수 직원의 특성을 분석해서 액션 플랜을 짜고 싶어요」중에서
“얼마 전에 저희가 중저가 웹캠 모델 하나를 아마존에 입점해서 판매했는데, 그 상품이 꽤 많이 팔렸어요. 그래서 아마존에서 그때 잘 팔린 모델과 유사한 제품을 서너 개 추천해달라고 하는 거예요. 그런데 저희가 파는 카메라 모델이 몇백 종류가 넘어요. 그래서 제품 상세 스펙이 모두 들어 있는 카탈로그를 아마존에 보냈죠. 그랬더니 아마존에서 우리 제품을 담당하는 MD가 본부장님께 항의 메일을 보냈습니다. 카탈로그를 통째로 보내면 어쩌냐는 거예요. 자기들은 제품을 디스플레이하고 프로모션할 때 데이터를 기반으로 하니까, 판매 패턴이나 제품 특성, 고객 유형 같은 데이터를 기반으로 모델을 선정해달라는 거죠. 선정 근거도 같이 달라고 요구하고요.”
---「2부. ‘아마존 MD가 지난번 히트 상품과 비슷한 상품을 추천해달랍니다」중에서
“추천 시스템이 추천하는 것은 크게 세 가지입니다. 첫 번째는 대체재예요. 대체재는 이 상품을 봤던 사람이 많이 봤거나 산 다른 상품이에요. 이건 안 살 사람을 사게 만드는 기술입니다. 일종의 경쟁 상품 추천이라고도 볼 수 있어서 같은 카테고리 내에서 추천해주죠. 카메라 상품이라면 유사한 카메라 상품을 추천하겠죠. 두 번째는 보완재입니다. 보완재는 이 상품을 산 사람이 추가로 산 제품이에요. 이건 제품을 더 사게 만드는 기술입니다. 좀 더 큰 카테고리에서 추천해주는데요, 카메라 상품이라면 카메라 액세서리나 렌즈 같은 상품을 추천합니다. 그리고 마지막 세 번째는 베스트셀러입니다. 제가 김 팀장에게 문제를 내고 싶은데요. 대체재, 보완재, 베스트셀러 중에서 어떤 추천이 가장 효과가 좋을까요?”
---「3부. ‘회사 온라인 쇼핑몰의 추천 화면을 바꿔서 매출을 높이다」중에서
“통계학과 컴퓨터 프로그래밍 지식에 비즈니스 통찰력까지 갖추면 연봉을 수억 주고 데려간다는데 사실인가요?” “네. 맞습니다. 그런 사람은 연봉을 수억 줘도 아깝지 않죠. 정말 실력이 있다면 10억도 받을 겁니다. 그런데 실제로 이런 사람을 거액을 주고 채용하려고 해도 없어요. 데이터 과학자는 프로그래밍만 잘한다고 되는 게 아닙니다. 프로그래밍 역량에 더해 분석 역량, 비즈니스 컨설팅 역량도 필요합니다. 여기서 컨설팅 역량은 학교에서 가르쳐줄 수가 없어요. 이런 건 기업 현장에서 일하면서 배우고 터득하는 거죠. 그리고 학교에서 컴퓨터 프로그래밍과 통계 분석을 같은 전공에서 동시에 가르친 것도 최근 일입니다.”
---「4부. ‘데이터 과학자 연봉이 몇억이라는데 진짜예요?」중에서
“데이터 분석 전문가는 주식도 잘할까요? 데이터 분석가가 펀드 매니저를 해도 될 것 같아요.” “펀드 매니저는 해당 회사나 산업의 지표와 차트를 분석해서 주식을 살지 팔지 결정하곤 하는데요. 이걸 인공지능이 더 정교화하고 신속하게 처리하도록 할 수 있어요. 실제로 얼마 전 골드만삭스의 주식 트레이더 중 절반이 해고됐어요. 이 자리를 로보 어드바이저가 대체하고 있죠.”
---「4부. ‘데이터 분석가는 주식도 잘하겠죠?」중에서
“데이터 분석가는 뭔가 특별한 소프트웨어를 쓸 것 같은데요. 엑셀도 많이 쓰이나요?” “엑셀은 본래 데이터를 정리하고 저장하는 용도의 스프레드시트이지만, 데이터 분석으로도 매우 우수한 성능을 가지고 있습니다. 데이터 분석을 직업으로 하지 않는 일반인이라면 엑셀만 가지고도 충분히 데이터 분석을 할 수 있어요. (…) 어떤 소프트웨어가 좋은지 말하기 전에, 소프트웨어의 종류는 크게 중요하지 않다는 걸 강조하고 싶어요. 중요한 것은 ‘풀어야 할 문제를 어떻게 정의하는가’와 ‘문제를 어떤 방법론을 사용하여 푸는가’입니다. 또 데이터 분석 결과를 어떻게 해석하고, 현실에 어떻게 적용할지 고민하는 것이 중요하죠. 어떤 소프트웨어를 써야 하는지는 부차적인 문제예요.”
---「4부. ‘데이터 분석가는 무슨 소프트웨어를 쓰나요?」중에서
출판사 리뷰 출판사 리뷰 보이기/감추기
추천평 추천평 보이기/감추기
조직에서 빅데이터와 인공지능을 이용해 문제를 해결하는 과정을 쉽게 풀어냈다. 빅데이터를 분석 측면에서 다루는 것을 넘어 조직 경영의 입장에서 보여주는, 활용을 고민하는 실무자에게 꼭 필요한 책이다.
- 이준기 (연세대학교 교수, 전 한국빅데이터학회장)
비전공자, 비전문가인 세상의 모든 관리자를 위한 책이다. 데이터 분석을 경험해본 적 없는 팀장이 데이터를 이해하는 문제해결형 리더로 성장해 가는 과정을 23개의 에피소드로 그려내고 있다. 빅데이터를 두려움의 대상으로 두지 않고 성장의 도구로 만들고 싶은 독자들에게 일독을 권한다.
- 신현보 (한국경제 뉴스랩 데이터 전문기자)
데이터 분석은 고통스럽다. 이 과정을 조금이라도 수월하게 하려면 분석기법을 자유자재로 다룰 수 있어야 하는데, 기존 도서들은 상황 속에서 기법을 ‘느끼게’ 해주는 데 게을렀다. 그 때문에 데이터 분석이 어렵고 지루하게 느껴졌다. 이 책은 친숙한 상황에서 어떤 문제를 해결하고자 할 때, 왜 그 분석기법이 적정한지를 알려준다. 넓고도 깊은 분석 기법의 세상에서 멋진 입문서로 주저 없이 추천한다.
- 강양석 (『데이터 리터러시』 저자)
데이터의 시대다. 하지만 안타깝게도 대부분의 리더들은 데이터를 보기만 할 뿐 활용하지는 못한다. 어려워서다. 이 책은 평범한 보통 리더도 데이터를 해석해 활용할 방법을 알려준다. 그것도 아주 쉽게. 데이터를 피하는 리더에서 찾아 헤매는 리더로 탈바꿈시키는 마법을 경험해 보길 추천한다.
- 김한솔 (HSG휴먼솔루션그룹 디지털컨택트사업실 실장)
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