데이터 문해력이 전혀 없는 나같은 사람이 입문하게 좋은책.

데이터분석이라는 전문적인 내용이 이해하기 쉽게 만화로 되어 있어서 꾸준히 읽을 수 있고, 흥미로왔다.

사이즈가 적당하여 휴대하기에 어려움이 없으니 스마트폰 보는 것 외에 다른 것을 하고싶을때 추천 한다.

골든래빗 출판사에서 2021년 8월 출간한 권정민/주형 작가님의 데이터 분석가의 숫자유감 도서를 읽은 후 작성하는 리뷰입니다. 책 소개를 제대로 안읽어보고 구매해서 만화 형식으로 된 책이라 처음에 굉장히 놀랐습니다. 와우.. 그렇지만 오히려 데이터 분석에 대한 내용이 알기 쉬운 만화 구성으로 되어 있어 설명이 쉽게 되어있고 흥미롭게 다가왔어요. 만화책으로 되어 있어 이해하기 쉽고 좋았습니다.

데이터 문해력을 키워주는 작지만 강력한 책을 만났습니다. 데이터 분석가가 들려주는 데이터 이야기인 "데이터 분석가의 숫자유감"입니다. 기본적인 구성은 만화로 되어 있고 각 화가 끝날 때마다 3~4 페이지 분량의 텍스트로 만화 컷에서 다룬 내용을 정리해줍니다.

총 14화로 구성되어 있는데요. 책 읽는 속도가 느린 편인 저도 한 시간이 안 걸려서 뚝딱 읽을 수 있었습니다(페이지 번호가 표시된 마지막 장이 342p). 사실 책에 84% 이상이 만화로 구성되어 있기 때문에 당연한 결과지요. 84%라는 수치는 342p 중에 1화가 끝날 때마다 대충 4페이지 정도 텍스트가 있으니 총 14화이므로 56p가 텍스트라는 이야기. 그렇다면 전체 중에 텍스트는 56p/342p이므로 대충 16%가 텍스트. 목차도 텍스트고 각 화마다 나오는 정리가 4p로 고정은 아니므로 편차는 꽤 크겠네요(웃음). 아무튼, 그림체도 정겹고 내용과 아주 잘 어울려서 글을 읽는데 더욱 몰입감을 줍니다.

대략 목차는 아래와 같습니다. 괄호 안에 부제목을 보면 확 끌리실 겁니다.

• 1화 상관관계와 인과관계 (광고 덕분에 DAU가 늘었다?)
• 2화 숫자의 불확실성 (큰 수를 더 크다고 말하지 못하고)
• 3화 모수와 표본 (모수가 이렇게 충분한데 그냥 쓰면 안 될까?)
• 4화 확률과 분호 (그때는 맞고 지금은 틀린가?)
• 5화 실험을 통한 의사 결정 (실험의, 실험에 의한, 실험을 위한)
• 6화 그래프 읽기 (백문이 불여일견이라는 거짓말)
• 7화 추세선 그리기 (엑셀이 이르시되 추세선이 있으라)
• 8화 시계열 데이터 (나는 내일, 어제의 데이터와 만난다)
• 9화 별점의 함정 (나의 3점과 당신의 3점은 다르다)
• 10화 인구통계학 정보의 효용성 (이 광고는 30대의 여성을 대상으로 타기팅했습니다?)
• 11화 조건부 확률 (그 식당이 맛집일 확률을 찾아서)
• 12화 범위 제한을 통한 정확도 향상 (늘 옳은 말만 하는 법)
• 13화 평균이란 무엇인가 (평균 연봉의 함정)
• 14화 데이터 문해력 (데이터로 읽기 쓰기)

제목만 봐도 대충 어떤 내용인지 감이 오실 텐데요. 몇 개 살펴보면 "6화에 그래프 읽기"는 요즘 아주 뜨거운 주제입니다. 간혹 언론에서도 실수처럼 그래프를 교묘하게 해석되도록 배포하는 경우가 있죠. A와 B의 데이터를 꺾은선 그래프로 보여주면서 실제 y축 숫자 데이터의 차이는 아주 크게 벌어져있지만 그래프의 생김새는 교묘하게 비슷한 것처럼 보이는걸 한 번쯤은 보신 적 있을 겁니다. 또 "13화 평균이란 무엇인가"도 재밌는 주제입니다. 기업 정보에 평균 연봉을 높게 기재하면서 마치 입사하게 되면 고연봉자가 될 것처럼 꾸며진 경우가 있습니다. 그런데 실상 데이터를 살펴보면 임원 연봉이 평균을 오염시키는 경우지요. 이렇듯 대부분 우리 주변에서 쉽게 만날 수 있는 소재들로 구성되어 있어서 더욱 몰입해서 읽을 수 있습니다.

이 책은 yes24에서 1화를 무료로 볼 수 있습니다. 저도 가벼운 마음으로 1화를 훑어보고 바로 구매를 결심하게 됐습니다. 비교적 가벼운 내용을 다루고 있지만, 요즘처럼 "데이터 기반 의사결정"이 유행/필수처럼 번지고 있는 시점에 많은 사람들이 읽었으면 좋겠습니다. 데이터 분석가뿐만 아니라 그 직군을 준비하는 사람, 혹은 회사에서 데이터 분석가와 업무를 하게 될 사람. 나아가 데이터를 한 번이라도 들여다볼 일이 있는 사람이라면 일독을 권합니다.

요즘 빅데이터, 인공지능 관련 책들이 많이 쏟아져 나오고 있습니다. 데이터 관련 서적으로 찾아보던 중 귀여운 만화컷과 더불어 설명해주는 이 책을 구입했습니다. 

우선 일상 생활에서 많이 접하지만 데이터라는 개념이 어려운 분들에게는 아주 효과적인 책으로 생각합니다. 평소에 자주 듣지만 잘못 알고 있는 통계적인 개념부터 어떻게 데이터 숫자를 이해해야만 제대로 된 정보를 습득하는지에 대해 설명해 줌으로써 그 동안 간과했던 아니 어려워서 무심코 지나쳐버린 개념들을 이해하는데 아주 도움이 됩니다.

특히, 데이터에 대한 거부감을 줄이기 위해 실제 회사생활 등에서 경험할 수 있는 공감가는 상황을 만화로 설명해 주고 이와 연관된 데이터 개념을 설명해 줌으로써 머리에 확실히 각인하게 만들어주는 기회를 제공하였습니다.

이와 같은 내용으로 시리즈로 출간 부탁드립니다. 

데이터 분석가의 숫자유감이라는 제목의 이 책은 가독성이 높습니다. 대화하는 식의 형식으로 되어있어 읽기가 편하고 책 크기도 한손에 쏙 들어오는 크기라 휴대하며 틈틈히 자투리 시간에 읽기도 좋습니다. 중간중간에 등장하는 그림들은 아기자기하고 앙증맞아서 글 내용에 대한 이해를 높이는 동시에 즐거움도 함꼐 주고 있습니다. 숫자 데이터를 해석하고 이해하는 힘을 기르고 싶은 분들께 추천하는 책입니다.

• "그러니까 그게 그거지?"
  • 4차 산업혁명 시대니 AI가 인류를 위협할 거니 하지만 현실은 훨씬 건조하다.
  • 데이터, 또는 AI로 뭔가 해보라는 윗선이 있고
  • 쓸만한 데이터를 구하기 어려운 현실이 있고
  • 분석가가 데이터를 끌어안고 새운 밤을 경험과 직관으로 발라버리는 선배가 있다.
  • 이것들은 힘들지만 나를 조금씩 만들어가는 시련이라면 진짜 빌런은 따로 있다.
  • 아무리 찰떡같이 전달해도 개떡같이 해석해주시고 정해진 답에 끼워맞추는 분들. 
  • 웬만하면 내가 부족하겠다 싶지만 수 차례 거듭되면 이 자가 X맨이다.
  • "사장님! 여기 빌런이 있습니다!" 하고 외치고 싶지만 사장은 나보다 이 자와 가깝다.

• "늘 화가 나 있는 데이터 분석가를 찾습니다."
  • 이 책의 출판사인 리디북스 PD가 저자를 찾기 위해 SNS에 올렸다는 글.
  • 책의 본문을 다 읽고 나서 그 뒤에 있는 지은이의 말에 있는 글인데, 글자 그대로 빵 터져버렸다.
  • 다행히 몸담은 곳이 꽉 막힌 조직도 아니고 답답한 윗분이 있는 것도 아니다.
  • 하지만 데이터를 만지는 사람 입장에서는 저런 사람이 없어도 화가 나기 마련이다.
  • 그리고 - 과거의 나를 포함해 - 이 책에서 의도한 독자인, "데이터 이야기를 자주 접할 일이 없었던 사람들"을 자주 접하면서 받은 인상이 본문의 에피소드들에 잘 녹아있다.
  • 이들은 잦은 실수를 하지만 의외로(?) 매우 선하며 일을 열심히(!) 하려는 의지가 충만하다.
  • 그래서 마음껏 미워하지도 못해서 더 짜증이 나는데 나 스스로에게 화를 낼 수 밖에 없다.
  • 시간이 지나면 옹졸한 내 자신이 부끄러워질 뿐이다.

• 누구나 데이터를 분석할 수 있지만 아무나 데이터를 분석할 수 없다.
  • 알파고의 여파는 너무나 강했고, 딥러닝은 세상을 덮으며 사람을 대체하고 있다.
  • 코드와 여기에 맞는 데이터는 인터넷에 널려있어서 다운받아 돌리면 돌아간다.
  • 데이터 분석도 마찬가지, 믿음직한 라이브러리가 오픈되어 있어 이론을 몰라도 답이 나온다.
  • 딥러닝의 세계에 첫 발을 들인 초심자 입장에서는 파이썬 공부도 바쁜데 수학, 개념 공부는 어렵다.
  • 처음에는 각잡고 공부를 하려다가도 커지는 조바심에, 그리고 바텀업의 지루함에 수학과 개념을 놓는다.
  • 그리고 현란한 결과를 만들어 내다가도 의구심에 스스로를 의심하고, 답답해진다.
  • 이런 내 앞에 (과거의 자신보다) 어설프면서 조급증은 더한 상대방이 목소리를 키우면 이건 아니다 싶다.
  • 본부장을 대하는 이 책의 주인공 데이터 분석가의 심리상태가 이렇지 않을까 싶다.

• 사실 틀린 말만 안해도 중간은 간다.
  • 통계학은 의심하는 학문이다.
  • 데이터 분석은 내가 가진 데이터 속에 전체의 미니어처가 들어있기를 바라며 본체를 덮은 먼지를 터는 일이다.
  • 먼지털이를 쥔 손에 힘이라도 잘못 들어가면 전체가 바스러질 수 있기 때문에 조심해야 한다.
  • 이 때 옆에서 전체를 지켜보는 상사의 역할은 섣부른 빗질이 아니다.
  • 도메인에서 쌓은 관록을 발휘해서 보이지 않는 부분을 마음의 눈으로 읽어내서 길을 가리켜야 한다.
  • 보이는 부분을 세심하게 관찰하는 데이터 분석가와 보이지 않는 길을 찾아야 하는 도메인 전문가는 같은 언어로 지혜를 모아야 하고, 그것이 데이터 리터러시다.
  • 도메인 전문가는 데이터 분석가를 넘어선 분석력을 보일 필요는 없다.
  • 손가락으로 틀린 방향만 가리키지 않아도 충분히 훌륭한 조언자가 될 수 있다.

• 수식보다 개념, 코드보다 개념
  • 30년 전 컴퓨터와 인터넷이 보급되며 정보화 시대가 열렸다.
  • 당시 컴퓨터 학원에서는 Basic을 위시한 코딩을 주로 가르쳤지만 사람들은 클릭을 하며 컴퓨터를 사용했다.
  • 지금도 마찬가지, 수많은 책들과 강좌가 파이썬 코드를 읽어주고 차트를 그려주지만 이건 분석가가 하면 된다.
  • 분석가를 제외한 주변의 많은 사람들은 데이터를 올바로 읽고 쓸 수 있는 능력만 탑재해도 충분하다.
  • 무리해서 코딩을 익힐 시간에 도메인 관점에서 "이게 말이 되나?"라고 합리적인 딴지를 걸어주면 된다.
  • 그리고 되는 것과 안되는 것을 구분해서 무리한 기한에 무리한 결과를 주문하지 않으면 된다.

• 주요 개념을 효과적으로 전달하는 이 책은 만화책
  • 이 책을 기획하고 제작하신 분들을 감히 칭찬해드리고 싶은 지점이 두 곳 있다.
  • 하나는 진짜 관리자들이 알아주셨으면 하는 주요 개념을 잘 선정했다는 것,
  • 그리고 또 하나는 에피소드를 적절하게 선정해서 스토리를 잘 구성해주셨다는 것이다.
  • 여기에 하나를 더 얹으라면, 만화라는 형식을 택해서 쉽게 느껴지도록 했다는 점.
  • 많은 경우 형식은 본질을 압도하기 때문에 같은 내용도 만화로 전달하면 쉽게 느껴진다.
  • 좋은 책이라도 읽는 데 시간이 오래 걸리면 어렵게 느껴지고 결국 읽지 않게 되지만 이 책은 그럴 걱정이 없다.
  • 전국의 수많은 무식(?)하고 착한(!) 관리자들께서 이 책을 통해 데이터 리터러시를 탑재하기를 희망한다.
  • 제발.

※ 이 글은 골든래빗 출판사의 ＜북 스포일러＞로 서적을 제공받아 작성되었습니다.

회사에서 느껴볼 만한 숫자와 확률에 대한 접근을 정말 잘 풀어준 책이라고 생각합니다

읽어본 제 생각에는 첫장에서 상관관계와 인과관계의 다른 점을 잘 풀이한 것이 재미있었습니다 사실 많은 사람들이 잘 모르고 혼동해서 쓰거든요..저도 혼동해서 썼고 이제까지 잘못 이해하고 있던 것입니다

두번째 보통 모집단 가집단경우도 흥미로웠는데 책에서 보던 마케팀장의 모수에 대한 이해가 저의 경우랑 비슷해서 쓴 웃음이 났습니다 잘못 알고 있었던 겁니다 얼마나 잘못된 지식을 가지고 있었는지 부끄러워지더군요

 이외에 이 책에서는 통계학에서 인용되는 간단한 원리들 그래프에 대한 원리를 쉽게 알 수 있습니다 보통 통계학이나 회계학 전공자가 아니면 그냥 정확하게 모르고서 막연하게 잘못 이해하고 있던 걸 제대로 알게 해주는 책입니다..

무엇보다도 통계학에 대한 좋은 책이 있는데 먼저 이 책을 읽어보면 접근 이해가 쉬울 거라고 생각됩니다

추천합니다

인공지능 공부를 하다보면 회귀분석, 정규분포 등 통계관련 용어가 많이 나온다. 고등학교에서 그리고 대학에서 배우긴 했지만 많은 세월이 흘렀고 그 당시에도 이해가 쉽지 않았었다. 하지만 좀 더 알아가기 위해 선택한 도서이다.

우선 만화로 되어 있어 데이터 분석에 대한 지식을 재밌게 배울 수 있어 좋다. 물론 내용도 많지 않아 금방 읽을 수 있어 출퇴근 지하철에서 읽어도 부담이 없다.

챕터가 끝나는 부분에서는 충실하고 상세하게 내용으로 정리해 줘서 유용한 것 같다. 다만 만화 형식이라 배우긴 쉬워도 깊이 있는 내용을 익히기에는 부족한 듯 하다.

데이터 분석관련 통계 지식을 가볍게 배우고 싶다면 읽어 보시길 권한다.

브런치 링크: https://brunch.co.kr/@yudong/178 

1. 책소개 

만화로 되어 있어서 금방 읽을 수 있어요 

2. 다루는 내용 

데이터를 다룰 때 흔히하게 되는 기초적인 실수에 대한 개념을 잡아줍니다. 

1) 상관관계와 인과관계 

3) 모수와 표본 

4) 확률과 분포

6) 그래프 읽기 

7) 추세선 

8) 시계열 데이터 

11) 조건부 확률 

12) 범위 제한 

13) 평균 

등등 

먼저 만화가 나오고 , 그 다음 그에 대한 2 페이지 정도의 해설이 나옵니다. 

3. 마음에 들었던 문장들 

"넷플릭스도 언젠가부터 영화 평점을 별점으로 부여하지 않고 좋음/싫음으로만 나타낸다(214p)" 

"인구 통계학적 데이터와 사람들의 실제 행동 사이의 관련성은 점점 줄어들고 있다(227p)" 

"데이터 분석의 결과는 직관과는 거리가 멀다(278p)" 

"현실은 정규 분포가 아니다(304p)" 

가벼운 마음으로 읽어보시면 좋을 거 같아요. 

그림체 마음에 듭니다.