연구에서 비즈니스까지, 언제 어디서나 통하는
데이터를 다루는 모두를 위한 맞춤 교양 통계 강의 '통계 101'!

'숨만 쉬어도 기록과 자료가 쌓이는' 빅데이터 시대를 맞아, 점점 더 많은 사람이 데이터를 다루기 시작하고 있습니다. 데이터를 수집하고, 이리저리 분석하고, 수치나 표, 그래프를 보는 일이 나날이 익숙해져만 갑니다. '데이터 분석'을 통해 신뢰성 높은 증거를 얻고, 미래 상태를 설득력 있게 예측할 수 있기에, '데이터 분석'은 자연과학, 심리학, 경제학, 사회과학 등 여러 연구 분야는 물론 비즈니스 현장에까지 폭넓게 쓰입니다.

데이터 과학의 근간은 바로 '통계(statistics)'에 있습니다. "현상이나 자료에 관한 수량적인 기술"에 관한 오랜 탐구의 결실인 통계. 그런 만큼 그 원리와 관점, 사고방식을 꼼꼼히 체화해야만 비로소 수치와 데이터에서 올바른 인사이트를 이끌어 낼 수 있게 됩니다. 이는 문자를 다 쓸 줄 안다 해서 꼭 문장을 잘 구사한다고 할 순 없는 것과 마찬가지 이치입니다. 데이터를 적절하게 수집하려면, 분석 방법을 제대로 선택하려면, 나온 결과지를 오독하지 않으려면, 먼저 통계에 대해 이해하는 것이 필수입니다.

그렇지만 우리는 바쁩니다. 당장 살펴볼 데이터만 하더라도, 말 그대로 거대한 뭉치입니다. 또 직접 나서서 실험하고 조사할 일도 너무나 많습니다. 그런가 하면 통계 소프트웨어 사용법도 익혀야겠는데, 그것도 녹록지는 않습니다. 그렇게 '데이터 분석' 자체에 매달리다 보면, 정작 데이터에서 올바른 인사이트를 얻기 위해 정말 중요한 ‘통계’는 다소 뒷전이 되곤 합니다.

그러다 간혹 통계 학습의 필요성을 느껴 고등학교 시절 살짝 배웠던 '확률과 통계'를 떠올려 봐도, 분포나 신뢰구간 같은 개념이 파편적으로만 남아 좀처럼 체계화되질 않습니다. 본격적으로 책이라도 읽어 보고자 하면 '수식이 대부분인 지나치게 어려운 전문서' 아니면 '통계 개념을 살짝 곁들인 흥미진진한 일화 위주 에세이'인 관계로, 딱 원하는 만큼의 통계학 지식을 익히기가 쉽지만은 않은 상황이었습니다.

만일 이것이 여러분의 이야기라면, 잘 오셨습니다. 이 책은 데이터 분석 맞춤 교양 통계 강의, '통계 101'입니다.

모집단과 표본부터 상관과 인과까지, 기술통계부터 기계학습까지
지금 내게 필요한 통계의 핵심이 빠짐없이 다채롭게 담겼다!

통계에 과도하게 많은 시간과 노력을 쏟고 지치지 않도록, 본연의 업무/연구에 제대로 집중할 수 있도록, '통계 101' 강의실에 어서 들어오세요! 이 책 《통계 101×데이터 분석》에서 저자 아베 마사토는, 본격적인 데이터 분석에 필수불가결한 통계적 사고방식과 다양한 통계분석 방법 지식에 대해 가능한 한 알기 쉽게, 모든 내용을 빠짐없이 소개하고자 했습니다.

그는 생물학, 심리학, 농학 등 다양한 전공의, 통계학을 배운 적 없는 대학생들을 대상으로 통계학 입문을 강의해 온 경험을 살려, 문장은 최대한 잘 읽히도록 정제하고, 수학적인 설명은 될 수 있는 대로 줄이면서도 최대한 정확한 해설을 위해 노력했습니다. 특히 초보자가 실수하기 쉬운 점을 자세히 설명하여, 구석구석 도움을 주고자 하는 배려가 돋보입니다. 개중 백미는, 무려 200컷에 가까운 그림들입니다. 복잡한 개념도 한눈에 알아보고, 분명히 이해할 수 있게끔 독창적인 도식(그림)들을 많이 실음으로써, 수학적 기초가 없고 다소 자신감이 부족한 독자라도 완독할 수 있도록 세심히 안배하고 있습니다.

《통계 101×데이터 분석》은 13장으로 구성되었습니다. 1~3장에서는 데이터 분석의 목적부터 통계분석에 필요한 기초 지식과 개념을 두루 개괄합니다. 4~5장에서는 본격적인 통계분석인 추론통계 개념을, 6~8장에서는 데이터 형태나 목적에 따른 다양한 추론통계 분석 방법을 살펴봅니다. 9장에서는 최근 화제가 된 가설검정 사용법과 재현 가능성 관련 논의를 짚어 보며, 10장에서는 결과 해석 시 중요한 상관과 인과의 차이점을 집중적으로 다룹니다.

여기까지가 '빈도주의 통계'라면, 남은 3개 장은 더 다채로운 응용 분야의 장입니다. 11장에서는 빈도주의 통계와 함께 통계학의 쌍벽을 이루는 베이즈 통계 기법을 설명하며, 더 유연한 데이터 분석으로 이어갑니다. 12장과 13장에서는 통계와 관련이 깊은 기계학습과 수리 모형을 만나 봅니다. 특히 13장에는 수리 모형 사례로 감염병 전파 모델이 등장해, 마지막까지 흥미를 놓치지 않는 구성입니다.

이렇듯 《통계 101×데이터 분석》에는 현대 데이터 분석에 반드시 필요한 지식이 충분히 채워져 있습니다. 통계 기초 개념부터 가설검정, 통계 모형화는 물론, 나아가 인과 추론, 베이즈 통계, 기계학습, 수리 모형에 이르기까지, 주제도 그야말로 다양합니다. 이 책 한 권이면 통계의 전체상과 통계 관련 데이터 분석 방법들을 조감하고, 실전 데이터 분석을 대비한 기반을 다질 수 있을 것입니다.

[이런 분에게 강력 추천!]
● 통계는 접한 적 있지만, 어렵다고 느끼거나 아직 명확히 알지 못하는 사람
● 지금부터 데이터 과학 공부를 본격적으로 시작하려는 사람
● 다양한 조사나 연구를 진행하면서, 그 일환으로 데이터 분석을 하고 있는 사람
● 통계분석 방법이 너무 많아 혼란스러우므로, 전체 모습을 파악하고 싶은 사람