개인적으로 Head First 시리즈를 상당히 좋아하는데, 읽기 쉬워보이지만, 항상 이해하기는 어려운 책이라고 생각한다.(다만, Head First 가 가장 이해하기 쉬운 책들이라는 ㅎㅎㅎ)

 개인적으로 데이터 분석이라는 것에 흥미는 가지고 있지만, 통계학 서적을 볼때마다 생기는 머리속의 인지부조화와 수식에 대한 근원적인 두려움 때문에 아직까지 시작만하고 거의 모른다고 볼 수 있다.

 솔직하게 말해서 "Head First Data Analysis"를 단순히 읽었다고 해서는 데이터 분석의 세계로 발을 담을거라고 말할 수 도 없지만, 그래도 나름 가장 효과적으로 접근하는 길이 아닐까 싶기도 하다.

 Head First Data Analysis를 보면서 가장 좋았던 부분은 5장을 보면서 "가설 검증을 어떻게 할것인가?" 였다.(나머지 부분들도 정말 좋지만!!!)
이런 책을 찾는 사람들의 대부분의 심리는, 사실 통계학적인 어떤 이론에 대한 이해를 원하기도 하겠지만, 이런 시작 부분에서, 자신의 생각이 논리적 타당성을 찾고 싶어하는게 아닐까 싶다.(그래서 6장의 베이지안 통계라는 이름을 가지고 있지만, 주 내용은 거짓 양성(음성) 이라는게 ㅎㅎㅎ)

 여러가지 가설중에, 추가되는 증거들로, 가장 적합한 가설을 선택하는 것...(물론, 책에 있는 사건처럼 단순하게 결정되는 것들은 거의 없겠지만...) 을 어떤식으로 진행해야 할지에 대해서 알게되었다고 할까? 뒤로 가면, 실제로 만들어낸 모델의 오류 수정을 어떻게 할 것인가까지로 발전되는, Head First 시리즈의 가장 특징점이라고 할 수 있는, 그런 부분이, 데이터 분석 쪽에서 시작하려고 하는 사람에게는 큰 도움이 될것 같다.

 다만... 데이터 분석이라는 분야 자체가 어려운것이라... 이 책을 읽어도 나처럼 고민하게 되는 분들이 꽤 많은 것 같지만...(그건 이 책의 단점은 아니라고 생각한다.) 그래도 데이터 분석이라는 분야에 대한 두려움을 아주 약간은 줄여주는 효과가 있다.

여러 목적으로 기록된 수치 데이터들은 여기저기서 쉽게 볼 수 있는 세상이지만

정작 이러한 데이터를 보고 내가 무엇을 어떻게 활용해 볼 수 있을까 라는 생각을 하면

막막할 때가 많거나 그저 막연히 통계를 내보면 된다라고만 생각을 하였다.

이러한 고민을 하는 사람들에게

보다 쉽게 그 방법을 제시해 주는 서적이 바로 헤드 퍼스트 데이터 분석이다.

헤드 퍼스트 시리즈는 그림으로 설명하는 방법의 책이란건

IT 업계에 있는 사람이라면 누구나 다 알것이고

나 또한 이 방법으로 좀 더 머릿속을 유연하게 정리를 할 수 있었던 경험이 있어

이 책을 선택 하였다.

수치화된 데이터 자료들을 복잡하지 않게 제시하고

이를 어떻게 생각해 봐야 하는 것인지 질문을 던지고

그 다음엔 해법을 제시를 해주는 방식.

내용 또한 그리 많지는 않아

질리지 않고 부담 스럽지 않게

차근차근 읽어나가다 보니 책의 이분의 일까지 흘러 왔다.

읽으면서 R을 새로이 들여다 봐야 겠다는 생각을 들게 하는 책.

데이터분석이란 단어를 보니 데이터란 뜻을 먼저 보면 하나의 정보를 데이터라고도 하고 컴퓨터에서는 데이터를 관리하고 우리의 삶에 있어서 많이 이용이 되고 있다. 국어사전에서 뜻을 찾아보니 이론을 세우는데 기초가 되는 사실, 또는 바탕이 되는 자료이다.

이 데이터에 대한 것을 분석하는 것 분석이란 이 데이터가 더 가치 있는 데이터를 만들기 위해 분석을 하고 필요 없는 부분은 삭제를 하는 아니면 필요는 없더라도 다른 곳에 작은 아이디어가 될 만한 것들은 따로 모아 놓는 행동이 분석을 나는 식으로 내가 살아가는데 있어서 필요한 행위라고 본다. 먼저는 데이터에 대해 말할 것인데 일상생활에서 우리가 말 할 때는 학교에서는 숙제를 하기 위해서 자료를 조사하고 여행가기 전에 자료를 조사하고 자신이 앞으로 살아가는데 있어서 자료를 조사를 한다.

이러한 자료들이 사람에게 중요해지고 많아지면서 자료가 상당히 많아지게 되었다. 자료들이 정보화 시대가 되면서 정보화 시대 이전에는 컴퓨터가 없고 손으로 직접 작성하기도 하고 많은 양의 정보들을 직접 종이로 갖고 있거나 머리로만 하는데는 한계가 있어서 힘든 부분이 많았을 것이다. 하지만 정보화 시대가 되면서 자료들을 무형의 공간에 보관을 할 수 가 있고 지금의 엄청난 데이터를 말하는 빅 데이터란 단어까지 나오게 되었다.

인터넷이란 것이 보편화가 되면서 직접 가지고 있지 않아도 컴퓨터란 가상의 공간에서 정보를 찾을 수 도 있고 자신의 업무에 사용하기도 한다. 많은 양의 데이터가 있는데 이 데이터를 분석이란 절차를 통해서 더 가치 있는 데이터를 만드는 것이 개인적인 생각의 데이터 분석이다. 어릴 때부터 숙제라는 것 또한 데이터 분석의 하나이다.

좁은 면의 데이터를 지금까지 말했었고 좀 더 나아가면 데이터란 것은 어떻게 해야 내가 알고 있는 것을 상대방에게 좀 더 쉽게 전달 할 수 있을 까하는 생각을 하게 되는데 표나 그래프를 만들어서 상대가 한눈에 알아 볼 수 있는 자료를 만들기도 한다. 인터넷이란 것을 통해 자신이 좋아하는 것을 취미로나 블로그를 하여서 포스트를 하기도 하는데 인터넷이란 이 도구를 활용하여서 삶에 유익한 정보를 많이 접할 수 있다.

살아오면서 데이터 분석하면 멀게 느껴지고 전문가가 있을 것 같아 관심을 안가지고 있는 사람들도 많겠지만 누구나 데이터 분석 전문가가 될수 있다고 생각한다. 이 책은 입문자에게 좋은 책으로 알려진 헤드퍼스트에서 나왔다. 우리가 학교교육과정을 거치면서 들었던 이론검증 하는 것이나 가설 검증등 쉬운 단어 들로 되어있는 제목들이 있고 처음 접한 단어들의 목차들도 있지만 설명이 잘되어있어 좋았다.

이 책은 데이터를 분석하는데 있어서 인간처럼 분석한다. 파트도 있었는데 분석에 있어서 사람이 할 수 있는 것을 하므로 생각하지 못해 일어나는 변수들을 막을 수 있고 오류를 처리하는데도 내가 처음 사용해본 사람인데 범할 오류가 무엇일지 생각도 해보고 주변 사람에게 도움을 청하면서 오류를 더 나지 않도록 예방을 할 수 있다. 예방하므로 하지 않은 것보다 나은 결정이 나오므로 읽으면서 데이터 분석에 대한 폭을 넓힐 수 있었다.

당신을 최고의 데이터 분석가로 이끌어줄 마법 같은 학습서

현 시대에 숫자에 대한 데이터적인 통계나 자료의 수집은 정보화 시대에 맞추어 가격을 측정할 수 없는 소중한 재산이며, 그 분야의 중요성은 앞으로도 더욱더 높아만 질것라고 생각한다.

이번에 읽어본 책은 그러한 데이터분석에 대한 다양한 예시와 방법을 제공해주면서 어떠한 방식으로 데이터를 통계내고 살펴보아야 하는지 설명해 주고 있다. 

Head First 책의 메인 사진. 

언제나 날 자신만만하게 노려보는 듯한 저 누님의 포스.

통계를 통해 훌륭한 결정을 내리는 학습 가이드

책의 부재에서도 볼 수 있듯이 다양한 데이터적인 예시를 들면서 그러한 데이터를 통해서 어떠한 결정을 하는데에 어떠하게 활용을 하는지에 대해서 대화형식으로 문제를 제시하고 해결해 나가는 방법으로 책은 구성되여져 있다. 

통계적인 내용들이라 그런지 그래프를 활용하여 설명을 해주고 있다.

책의 내용은 위 처럼 다양한 예시의 이미지들을 제공해 준다.

개인적으로 Head First 시리즈를 좋아하는 이유가 위에 있다.

바로 학창시절 학생이 중요한 요점들을 필기한 노트를 보는 느낌이랄까?

그래서 왠지 모르게 더 정이가고 책의 내용들이 머리쏙에 잘 들어오는거 같다.

이 책에서는 데이터 통계에 사용하는 툴로 엑셀과 R을 사용하고 있다. 

기본적인 엑셀과 R의 사용법은 부록에서 다루고 있다. 

데이터 통계라는 책의 제목만 보았을 경우 단순히 해당 직군의 사람들만 접할 수 있는 전문화된 내용들을 다룰거라고 생각을 할 것이다.  

하지만 이건 단순한 편견일수도 있을거라는 생각이 든다. 

전문적인 데이터통계를 다루고 잇는 것이 아닌 기초부터 세세히 설명을 해주고 있다.

 그리고 책의 내용은 경영자 뿐만 아니라 다양한 직군의 사람들에게도 상당히 많은 도움을 줄거라고 생각한다. 

현재 프로그래로 일하고 있는 독자는 기획자에게도 이책을 추천해주고 싶다.

시간이 난다면 - 먹고사니즘이 해결된다면 - MathLab 같은 도구를 배워우고 싶다는 생각을 가지고 있었다. 이번에 O'REILLY의 Head First Data Analysis을 경험할 읽을 좋은 기회를 얻었다.

정말 이렇게 재미 있게 쓴 책은 드물었던것 같다. 이 책을 읽기 시작한지 24시간 만에 모두 독파하였다.

이 Data Analysis에 대한 책을 펼치고 읽으면 마치 Data Analyst가 된 기분이다. 이 책은 사실적이고 실무에 가까운 전개로 독자들이 책에서 눈을 떼지 못하게 한다. 회사에서 짤리지 않기 위해서라도 독자는 정말 정확한 모델로 Error까지 포함하여 분석된 보고서를 심플하게 고객이나 보스에게 제공해야 한다. 이 책은 독특하게 유머와 긴장감을 준다.

이 책을 읽는데 필요한 수학은 고등학교 수준이면 충분하다. 또한, 엑셀을 다룰줄 알아야 한다. 그리고 R을 살짝 소개하고 다루므로 타이핑을 할 줄 알아야 한다.

이 책은 데이터 분석 입문에 대한 것이다. 경험을 통해 데이터분석가가 어떤 역할을 해내고 어떤 지식이 필요한지 소개한다.

그리고 이 책은 깊은 수준의 엑셀이나 R 매뉴얼이 아니다. 엑셀이나 R을 다룰줄 모른다면 따로 심도있게 공부해야 한다.

이 책에 예제로 나오지만, 직관적인 판단보다, 모델과 가설을 통해 판단을 내리는것이 경영에 필요 하겠다는 생각이고, 요즘 미국에서 Data Analyst가 뜨고 있다는 이유도 충분히 이해가 되었다. 

이 책을 데이터 분석을 시작하려는데 어떻게 해야 할지 모르겠다 분에게 권한다. 그리고, 마치 경영학이 경제, 회계, 재무, 조직, 인사, 마케팅, 무역 등을 종합한것처럼 데이터 분석을 통한 정보 분석도 회사 경영에 필요한 지식고 가볍게 읽을 수 있으므로 경영자나 임원들에게 권한다.

헤드 퍼스트 시리즈는 인지 이론을 기반으로 쉽게 이해하고 오래 기억하도록 편집된 책으로 유명합니다. 이 책 역시 난해한 데이터 분석 기법들을 헤드 퍼스트 특유의 편집으로 잘 풀어 내고 있습니다.

데이터로 표현되는 결과를 해석할 수 있다면 세상을 좀 더 매끈하게 살아갈 수 있는 능력을 얻은 셈입니다. 이 책은 불확실한 세상에서 의사 결정을 내리려면 정확하지 않은 데이터라도 의존해서 최선의 결정을 내릴 수 있도록 꼭 필요한 데이터 분석 기법들을 설명하고 그 분석 결괄르 바탕으로 결정을 내리는 방법들을 예제를 통해 소개합니다. 엑셀이나 R 같은 도구를 사용하여 데이터를 분석하는 방법을 소개하여 현장에서 쓸 수 있는 실용 지식도 제공합니다.

이 책은 데이터 분석에 입문하려는 분들에게 좋은 안내서가 될 것입니다.

이번 도서는 빅데이터 시대가 부각이 되면서 중요시 되는 "데이터 분석"에 대한 책입니다. 빅데이터는 아래와 같은 특징을 가지면서 각 분야에서 비지니스 마케팅 전략부분에서 많은 관심을 가지고 있습니다.

* 빅데이터의 특징 ( 3V )

1) 대용량 ( Volume ) - 경제적 타당성으로 방대한 내용의 저장이 가능해짐

2) 다양성 ( Variety ) - 저장이 불가능 했던 다양한 것들이 디지털화 시켜서 저장되어진다 .

3) 빠른속도 ( Velocity ) - 고성능 분산병렬처리 기술의 보급

고객들에 의해서 자동으로 발생되는 로그 데이터, 임의의적으로 생성하는 데이터들 속에서 "의미 있는" 어떤 데이터를 찾는 것이 제일 중요한 부분입니다. 이런 데이터를 찾는데 필요한 인프라구축, 기술은 당연히 제일 중요한 부분입니다.

요근래 빅데이터에 대한 많은 책들이 등장을 하였습니다. 빅데이터에 대한 개념부터 시작을 해서 정치적인 부분, 사회적인 부분, IT기술 분야에서의 사례들이 많이 포함되어 있었습니다. 그리고 그 안에서 사용되는 기술 - 하둡, 맵리듀스, R프로그래밍 등에 대해서도 각각 주제를 선택하여 책으로 나왔습니다. 하지만, 이런 기술들 익히는데는 인프라를 구축하는데(환경을 구성하는데) 많은 시간을 소비해야 하며, 일반 사람들에게 접근하기는 매우 어려움이 있습니다.

이 책은 이런 문제점들을 해소하면서 매우 쉽게 풀이한 책입니다. 'Head First'는 입문자를 대상으로 쓰여지며, 흐름도 및 프로세스를 그림으로 모두 표현을 하여 이해를 높입니다. 어떤 어려운 주제가 나올지라도 우선은 입문자 레벨에서 중급레벨까지 갈 수 있는 길을 열어줍니다.

이 책도 전문IT서적에서 어렵게 설명하는 부분을 단계별로 쉽게 설명을 해놓았습니다.

수 많은 데이터가 나열되어 있는 곳에서 의미있는 정보를 추출하는 것 만큼 어렵지만 의미이 있는 작업이 또 있을까 라는 생각을 늘 해본다. 굳이 최근에 이슈가 되고 있는 빅데이터 뿐만 아니라 데이터 과학자 등의 모든 것들도 사실 통계의 확장에 지나지 않을까 라는 생각이다. 다만 그 다루는 양과 다루는 도구의 차이가 사뭇 다른 용어들을 만들어 내고 있는 것일테고 말이다.

해드퍼스트 시리즈 특유의 구성답게 다양한 삽화와 문답식 그리고 약간은 혼란스러울 수 있는 구조가 매력이라면 충분히 매력적이다. 다만 이 시리즈의 가장 큰 약점은 해당 주제에 대한 지식이 있는 상태에서 읽는 것이랑, 물론 모든 책이 그러하겠지만 그 학습의 차이가 꽤나 많이 발생하는 것 같다는 생각이 개인적으로 늘 든다.

책을 읽는 내내 이 책이 데이터 분석이라는 제목을 가졌지만, 사실 상 통계 책이랑 같은 맥락이고 그 연장선에 있는 책이라는 것이다. 그렇다고 해드퍼스트 통계 책을 먼저 읽으라는 것은 아니지만 사실 읽어야 하고, 읽게 될 것이며, 읽으면 더 좋다는 것이다.

해드퍼스트 책은 어수선한 전개해도 불구하고 상당히 많은 내용들을 전달하려고 늘 노력하는 것 같다. 이 책 역시 데이터 분석이라는 것이 무엇인지에 대한 개괄적인 설명으로 시작하고 있다. 사실 모든 것들을 단계로 나눈다는 것이 쉬운 일은 아님에도 정의, 분해, 평가, 결정이라는 절차로 설명해주고 있다. 그렇다 결국 모든 분석의 끝은 무엇인가를 결정하기 위한 수단이라는 것이 관건이다. 그 결정이 책에서 자주 언급되는 CEO든, 자신의 논문에 대한 근거이든 말이다.

다양한 분석 도구들이 존재하지만, 우리가 쉽게 사용하면서도 그 가치와 힘을 제대로 깨닫지 못하고 사용하는 엑셀부터 언급해주고 있다. 사실 최적화 기능 같은 것은 일상생활에서도 여러모로 쓸모가 있는 기능이다. 통계를 다뤄본 사람이라면 필연적으로 SPSS를 접하지 않을까 라는 생각을 하게 되지만, 요즘 들어 특히나 주목받고 있는 R에 대한 언급은 그 자체만으로도 참 의미 있다는 생각을 해본다. 물론 그 언급의 범위가 설치와 약간의 사용으로 제한적이긴 하지만, R을 더 공부하고 싶다는 생각을 들게 해준것만으로도 감사하게 생각한다.

책의 부록에서도 명확하게 언급하고 있지만, 이 책은 통계의 중요한 항목들을 다루지 않은 부분이 많다. 즉, 어느정도 안내를 하고 있다는 것이다. 적합한 해를 찾기 위한 최적화 기능을 엑셀을 통해 설명하고, 또한 나온 각종 자료들을 시각화 해주는 방법을 설명하고 있으며, 가설 검증을 위한 기법들, 그리고 베이지안, 주관적 확률, 휴리스틱, 히스토그램, 회귀 등등을 언급하면서 통계의 기초에 대한 안내를 하고 있으며 다음의 더 깊은 학습을 위한 초석을 제공해주고 있다는 것이다. 그리고 그러한 안내 방식이 충분히 개인적으로는 마음에 든다.

많은 데이터 속에서 자신의 의사결정에 필요한 과학적인 방법을 공부해 보고 싶은 사람들은 오히려 해드퍼스트 통계를 공부해야 할 것이다. 아니면 통계라는 단어가 들어간 수 많은 책들을 공부하는 것이 오히려 정답일 것이다. 다만 이 책은 데이터 분석이라는 너무나도 매력적인 말로 그러한 단계로 들어가는 길을 살짝 쉽게 안내해주고 있다는 생각이 든다. 결코 책의 제목에 너무 많은 현혹이 되지 않았으면 좋겠다. 그리고 이 책은 그러한 길을 충분히 안내해줄 수 있다고 생각을 한다. 차근 차근 곱씹어서 읽어보고 그 다음 단계로 나간다면 목표한 바를 이를 수 있을 것이다.

이렇게 전반적으로 순수하게 데이터를 분석하는 관점에서 이론을 실 예제를 통해 설명하고 분석에 필요한 최소한의 툴 사용을 보여준다. 재미있는 것은 본문에서 빅데이터가 언급이 되지 않는다는 것이다. 적어도 부록쯤에는 하둡이라던가 NoSQL 등과 연동해 빅데이터 분석을 하는 것을 기대했었는데... 인터넷을 찾아보니 원서는 2009년 8월에 출판되었다. 그때는 미국에서도 빅데이터라는 말도 없을 때였으니 이해가 간다.

그래도 빅데이터에 관심이 있지만 본인 같이 데이터 분석을 전공하지 않은 사람에게는 필독서라 생각된다. 그리고 이젠 조금은 더 여유로운 자세로 "집단지성 프로그래밍"을 볼 수 있을 것 같다.

Head First Data Analysis

 - 당신을 최고의 데이터 분석가로 이끌어줄 마법 같은 학습서

몇 년전부터 클라우드가 이슈가 되었던 것처럼,

최근의 중요한 이슈중의 하나는 빅데이터입니다.

작년까지만 해도 주변에서 들었던 빅데이터에 대한 이슈의 대부분은

빅데이터에 대한 개념과 범위 그리고 데이터를 어떻게 쌓을 것인가라는 문제가

주요 관심사였던것 같습니다.

그런데 그런 이슈도 잠깐이고, 당연한 흐름이겠지만,

쌓아 놓은 데이터를 어떻게 이용할 것인가라는 문제에 대해서

많은 논의가 이루어지고 있는것 같습니다.

이는 단순히 데이터를 쌓는 것에는 돈이 들지만,

이렇게 돈을 들여서 쌓아놓은 데이터로 부터

과연 어떻게 수익을 얻어낼 것인가의 문제와 직결되지 않나 생각합니다.

인류의 역사상 그 어느때 보다도,

짧은 시간에 엄청난 속도로, 엄청난 데이터를 쌓고 있으며,

이 데이터를 어떻게 이용하느냐에 따라,

우리가 얻을 수 있는 결과는 대단히 유용할 수 도 있지만,

대단히 쓸모없는 결과를 얻을 수도 있습니다.

빅데이터로 부터 과연 어떤 정보를 어떻게 이용할 것인가라는 문제는

결국 데이터를 어떻게 분석할 것인가의 문제로 이끌어 줍니다.

이 책에서는 데이터 분석에 대해 몇 가지 예시와 방법을 알려줍니다.

실험-최적화-시각화-가설검증-통계-분석-예측 등

데이터 분석에 대한 전반적인 과정을 돌아보면서도

실제 실습을 통해 접근할 수 있게 하기 때문에,

너무 어렵지 않고 이해하기 좋게 되어있습니다.

데이터 분석기술로 엑셀과 R을 사용하고 있습니다.

개인적으로 엑셀쪽만 약간 익숙하고 R에 대해서는 전혀 모르는 상태여서

이해하기 어렵지 않을까 생각했지만,

둘 중 한 가지만 알고 있어도, 이해하는데 큰 지장은 없습니다.

오히려 두가지 모두 보조적인 역할로 사용하고,

실제 데이터 분석을 위한 개념과 실습에 촛점을 맞추고 있어서

나중에 필요할 때, 따로 봐도 상관없을 듯 합니다.

데이터 통계와 툴에 대한 내용이 위주가 아니라

통계적인 개념이나 기술을 통한 데이터 분석에 집중하기 때문에

데이터 분석에 대한 전반적인 개념을 잡는데 도움을 줍니다.

데이터 분석에 대한 기본 개념과 활용을 위한 입문서로서 좋은 역할을 할 것이라 생각합니다.

그외에

1.

이 책은 헤드퍼스트 시리즈로서 특징을 모두 가지고 있습니다.

기존 헤드퍼스트 시리즈를 보신 분들이라면,

어렵지 않게 그 장단점을 알 수 있을 것입니다.

2.

또한, R과 엑셀에 대한 지식은 필수는 아닙니다.

R과 엑셀에 대한 정보가 부록에 있지만,

각각에 대한 전문지식은 따로 학습해야 합니다.

3.

수학이나 통계에 대한 고도의 전문지식이 필요하지 않습니다.

고등학교 수준의 대략적인 지식만 있어도 읽는데 지장없습니다.

데이터 분석에 대한 기본적인 개념과 활용방법을 익히고 싶은

분들에게 권해드립니다.