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데이터 분석하면 떠오르는 복잡한 수식, 알고리즘 대신 동글동글한 그림체와 흔히 볼 수 있는 캐릭터들이 재미있고 쉽게 데이터를 설명해줍니다. 특히나 모든 에피소드들이 회사에서 한 번쯤은 접할 수 있는 친숙한 내용들이라 더 흥미있게 와닿네요. 오랜 기간 데이터를 보는 사람들도 착각할 수 있는 데이터의 의미를 상세히 알려주고, 혹은 잘 모르고 지표의 흐름과 변화를 그대로 해석하는 흔히 볼 수 있는 상황들을 통해 정확히 데이터를 기반으로 의미를 분석하고 활용하는 방안을 알려줍니다. 세일즈, 마케팅, BA, C레벨 분들까지 데이터 기반의 업무를 하시는 모든 분들에게 적극 추천합니다.

만화로 배우는 잡학지식 잡학툰 시리즈, 이번에는 일상의 수많은 데이터들을 어떻게 해석해야 하는지 데이터 문해력을 높일 수 있는 책 ＜데이터 분석가의 숫자유감＞입니다.
IT 회사 데이터분석팀 권민주 대리가 데이터 분석이 서투른 마케팅 본부장에게 이것저것 알려주는 방식으로 진행합니다. 입문서 수준이어서 사회초년생이 읽기 딱 좋습니다.

데이터 분석가는 데이터를 수집, 분석해 인사이트를 내놓습니다. 숫자와 뗄 수 없습니다. 숫자를 정확하게 이해하고 처리해야 합니다. 하지만 이 숫자를 다루는 일은 쉽지 않습니다. 중요한 의미를 놓치거나 왜곡하기 일쑤입니다.

문제는 숫자를 통해 세상을 이해하는 게 데이터 분석가만의 전유물이 아니란 겁니다. 우리는 일상생활에서 알게 모르게 통계학 기본 개념을 접하고 영향받으며 살아가고 있습니다. 

한 번쯤 들어본 내용도 있을 테지만 이번 기회에 데이터 독해력을 높이기 위한 기본을 다져보시겠어요? 웹툰으로 재미있게 보고, 관련 내용을 정리한 글을 다시 한번 읽으며 마무리해봅니다.




통계학의 기본 원칙부터 짚어줍니다. 데이터를 보며 흔히 착각하는 것 중에 하나가 상관관계와 인과관계입니다. 나름 전문가들조차 연구 논문에서 오류를 내는 이것은 한마디로 편향을 가지고 오용하는 것과 같습니다.
수많은 정보 사이에서 패턴을 찾고 의미를 부여하는데 본능적으로 끌리는 심리 때문에 같은 데이터를 놓고도 해석이 달라지거든요.

특히 오늘날은 데이터 기술 발달로 세세한 수치까지 비교하며 데이터 기반으로 판단하는 시대입니다. 논리와 정의가 중요한 올바른 데이터 분석이 필요합니다. 개념을 제대로 모르면 내 멋대로 결론을 내리기 쉽다는 걸 이 책에서 다양한 사례로 보여줍니다.

A/B 테스트와 관련해서 각양각색 문제들이 쏟아집니다. 숫자보다 직관적으로 깔끔한 그래프, 인포그래픽을 사용하는 대시보드를 오해하지 않고 제대로 살펴볼 수 있는 법, 뻥튀기 전략으로 눈속임하기 쉬운 그래프에 당하지 않는 법 등을 하나씩 짚어줍니다.



하나의 에피소드를 통해 설명하는 방식이다 보니 전문서적에 비하면 내용의 깊이나 다양성이 한정적이지만, 직장인 현실 반영이 잘 되어 있어서 훨씬 가깝게 느껴집니다. 공감을 끌어내는 멘트가 곳곳에 자리 잡고 있어 빵빵 터집니다. 데이터 분석 공부에 대한 진입 장벽을 훅 낮춘 잡학툰의 장점이 두드러집니다.

별점의 함정 코너도 재미있습니다. 별점은 고객의 만족도를 나타내는 신뢰 높은 데이터일까요? 당신은 별점 신봉자인가요? 당신은 별점을 줄 때 어떤 기준으로 주나요?

나의 별점 4점과 타인의 별점 4점은 같지 않을 수 있습니다. 나는 기대만큼은 아니어서 준 약간의 아쉬움이 담긴 4점이지만, 평소 5점을 웬만해선 주지 않는 사람 입장에선 아주 훌륭해서 준 4점일 수도 있습니다.

게다가 어떤 점에 만족을 했는지도 별점만으로는 모릅니다. 맛이 좋아서 줬을 수도 있고, 분위기 때문에 줬을 수도 있습니다. 별점은 의도를 말해주지 않습니다. 그래서 요즘 추세는 좋음, 싫음 정도로만 구분하는 경우가 늘어나고 있습니다.




이처럼 우리가 궁금해하는 결과를 위해 어떤 데이터를 어떻게 살펴봐야 하는지 짚어줍니다. 우리는 온라인 활동을 하며 엄청난 정보를 흘리고 다닙니다. 우리의 행동데이터를 기반으로 고객을 이해하는 데이터 시대입니다. 데이터를 정확하게 이해하고 해석하는 능력은 이 시대를 살아가는 기본값이 되었습니다.
세상을 이루고 있는 데이터를 올바르게 이해할 수 있도록 데이터 문해력을 높이는 법을 알려주는 ＜데이터 분석가의 숫자유감＞. 통계 용어 사전까지 있어 데이터 분석에 대해 전혀 몰라도 읽기 좋은 기초 입문서입니다.

- 출판사로부터 도서를 제공받았습니다

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.

만화책으로 되어 이해하기 좋습니다.

데이터 분석, 숫자 어려운

예체능+ 문과러인데 

마케팅쪽 취업하다보니 너무 어렵더라구요

잘 따라가지도 못하고

그래서 이해해보려고 책 여러개 구매하다가

만화로 쉽게 설명되어있길래

구매해봤습니다.

 

지금까지 산 책중에서 제일 이해하기 도움되었습니다 

 

이런 책들이 많아졌으면 좋겠네요

성인 직장인을 위한 만화 

 

 

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.