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데이터 분석의 힘
244쪽 | | 150*210*16mm
ISBN-10 : 1186560797
ISBN-13 : 9791186560792
데이터 분석의 힘 중고
저자 이토 고이치로 | 역자 전선영 | 출판사 인플루엔셜
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2018년 8월 31일 출간
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책 소개

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복잡한 통계학 지식 없이 데이터 분석 이론의 개념과 원리를 이해한다! 의미 없는 숫자의 나열에 불과해 보이는 데이터가 어떻게 똑똑한 전략, 세상을 바꾸는 정책으로 진화하게 되는지 생생하게 보여주는 『데이터 분석의 힘』. 미국 시카고대학교 해리스스쿨(공공정책대학원)의 촉망 받는 경제학자 이토 고이치로 교수가 최신 데이터 분석 이론을 수식 없이 쉽게 풀어낸, 빅데이터 시대를 위한 데이터 분석 입문서이다.

인과 분석에 관한 데이터 분석의 최신 이론들, 즉 RCT · RD디자인 · 집군 분석 · 패널 데이터 분석법 등 듣기만 해도 어려운 데이터 분석 이론들을 구글, 우버, 페이스북 등 미래 지형을 바꾸는 기업들이 데이터를 어떻게 읽어내고 그것을 비즈니스의 기회로 만들어낸 사례를 통해 전문가가 아니어도 쉽게 이해할 수 있도록 도와준다.

저자소개

저자 : 이토 고이치로
중국의 미세먼지, 동일본 지진 후 일본 내 전력 공급 부족 문제 등 뜨거운 관심이 쏟아지는 환경 에너지 정책 분야의 실증 연구와 데이터 분석으로 주목받는 젊은 경제학자. 중국인들은 미세먼지 1마이크로그램을 줄이는데 얼마를 지불할 용의가 있는지, 부족한 전력 공급 문제를 해결하기 위해 일본 정부가 전력 가격을 얼마나 올려야 절전 효과를 얻을 수 있을지 등의 실험 분석 결과를 논문으로 발표해 숫자에 불과한 데이터가 어떻게 똑똑한 전략과 정책이 되는지, 어떻게 세상을 바꿀 수 있는지를 몸소 증명하고 있는 현장형 분석가다.
일본에서 태어나 교토대학교 경제학부를 졸업하고 미국 캘리포니아대학교 버클리캠퍼스에서 박사과정을 수료했다. 스탠퍼드대학교 경제정책연구소 연구원, 보스턴대학교 비즈니스스쿨 조교수를 거쳐 2015년부터 시카고대학교 해리스스쿨(공공정책대학원)에서 강의하고 있다. 전미경제연구소(NBER) 연구원과 경제산업연구소(RIETI) 연구원을 겸임하고 있으며 전문 분야는 환경에너지 경제학, 산업조직론, 응용계량경제학이다. 시카고대학교에서는 환경 정책, 에너지 정책의 실증 연구를 수행하는 한편 데이터 분석 이론과 응용에 관한 강의를 하고 있다.
2017년 일반인을 대상으로 처음 집필한 이 책 《데이터 분석의 힘》으로 단번에 제39회 산토리 학예상과 제60회 닛케이경제도서문화상을 동시 수상하며 학계와 대중의 뜨거운 스포트라이트를 받았다. 기존의 데이터 분석서와 다르게 수식을 사용하지 않고도 데이터 분석이 무엇인지 파악할 수 있도록 집필해 일본 내에서 8만 부 이상 판매되며 아마존 재팬 경제 분야 1위, 2017년 신서대상 6위에 선정됐다.

역자 : 전선영
한국외국어대학교 일본어과를 졸업하고 현재 출판 전문 번역가로 활동 중이다. 옮긴 책으로 《감정적으로 받아들이지 않는 연습》, 《도쿄대 교수가 제자들에게 주는 쓴소리》, 《쓸데없는 걱정 따위》, 《카리스마 CEO의 함정》, 《일상생활 속에 숨어 있는 수학》, 《개념부터 다시 시작하는 Reset! 수학》(전 4권) 등이 있다.

감수 : 이학배
연세대학교 응용통계학과(통계학 전공)를 졸업하고 동 대학원에서 석사, 미국 미네소타대학교에서 통계학으로 박사학위를 받았다. 한국통계학회 이사, 연세대학교 경제대학원 원장 등을 지냈다. 현재 연세대 응용통계학과 교수로 재직 중이며 한국자료분석학회 부회장을 역임하고 있다. 국민안전처 등의 여러 정부기관에서 데이터 분석과 통계에 관한 자문을 해왔다. 빅데이터 분석에 대한 국내 최고의 권위자로 손꼽힌다.

목차

이 책을 추천하며 _ 빅데이터 시대를 준비하는 가장 유용한 책을 만나다 _ 이학배 한국어판 서문 프롤로그 여기 데이터가 있습니다. 분석할 줄 아십니까? 1장 정말 광고가 아이스크림 매출을 올렸을까 : 데이터의 상관관계는 인과관계가 아니다 어느 회사에서 광고를 집행했고, 매출이 올랐다. 매출이 상승한 원인은 광고 때문일까? 그럴 수도 있고 아닐 수도 있다. 광고와 매출 사이에 ‘상관관계’는 있다 해도 ‘인과관계’가 반드시 있는 것은 아니라는 말이다. 그동안 당신이 속아왔던 무수한 ‘잘못된 데이터 분석’은 모두 이 지점에서 시작된다. 2장 오바마 캠프는 어떻게 후원금을 ‘더’ 모았을까 : 최선의 데이터 분석법, RCT 2008년 미국 오바마 대선 캠프는 구글 출신의 데이터 분석 전문가를 영입했다. 그는 후원금 모금 웹페이지를 무려 24개의 조합으로 설계했다. 그 결과 약 6000만 달러의 후원금을 ‘추가로’ 획득했다. 가장 투명하고 가장 확실한 데이터 분석법, RCT(무작위비교시행). 최적의 전략을 이끌어내는 방법이다. 단, 비용이 많이 든다! 3장 70세가 되자 병원을 많이 가기 시작했다 : 급격한 변화의 ‘경계선’을 찾는 RD디자인 장수하는 노인이 많은 일본에서는 70세를 전후로 의료서비스 이용이 급격히 점프한다. 69세와 70세 사이에 무슨 ‘경계’가 있는 것일까. 본인이 부담하는 의료비 비율이 70세부터 10%로 줄어드는 게 이유일까? 그게 이유라는 걸 어떻게 입증할 수 있을까? 급격한 변화의 ‘경계선’이 있는 데이터 분석법이 RD디자인(회귀불연속설계법)이다. 4장 규제 때문에 자동차가 무거워졌다고? : 계단식 변화가 있는 곳엔 집군분석 각종 규제나 세금을 적용할 때는 일정 구간을 묶는 ‘계단식’ 정책이나 제도들이 많다. 이렇게 구간별로 나뉘는 데이터들은 어떻게 분석해야 할까. 특히 ‘인센티브 제도’가 이렇게 설계되어 있을 때는 어떤 현상이 벌어질까. 자동차 무게와 연비 규제의 사례를 통해, 집군분석을 알아보자. 5장 소득세를 내리면 이민자가 늘어날까 : 시간의 흐름에 따른 패널 데이터 분석 1991년 덴마크는 우수한 외국인 노동자를 유입시키기 위해 세제 개혁을 실시했다. 이로 인해 연소득 1억 이상의 외국인 노동자의 소득세가 대폭 줄어들게 되었다. 이민자수는 늘어났을까? 과연 세제 개혁 때문일까? 패널 데이터 분석은 바로 복수의 집단, 복수의 기간에 대한 데이터를 분석하기에 적합하다. 6장 구글은 41가지의 파란색을 고민했다 : 데이터는 어떻게 전략이 되는가 실리콘밸리는 그 어떤 곳보다 데이터 분석이 활발한 지역이다. 구글, 우버, 페이스북 등 많은 IT기업들이 엄청난 빅데이터를 확보하고 이를 비즈니스 모델에 활용하면서 무한한 시장과 만났다. 비단 기업만의 일이 아니다. 전 세계적으로 정부도 민간처럼 데이터를 활용해 효과적인 정책 입안을 하기 시작했다. 데이터가 막강한 전략으로 탈바꿈하고 있다. 7장 그럼에도 데이터 분석은 불완전하다 : 불량 분석을 피하기 위한 방법 데이터를 분석하는 과정은 초밥 장인이 초밥을 만드는 과정과 닮았다. 솜씨 좋은 장인이 초밥을 만들더라도 재료가 형편없으면 먹을 수 없는 초밥이듯이, 데이터 자체에 문제가 있다면 분석 기법이 탁월해도 신뢰할 만한 결론을 도출해낼 수 없다. 이밖에 외적 타당성 확보 문제나 출판 편향 등의 한계 등 ‘잘못된 재료’를 선택하지 않을 수 있는 방법은 무엇일까. 에필로그 더 알고 싶은 이들을 위한 참고도서 부록 참고문헌

책 속으로

빅데이터가 모든 문제를 해결해준다는 주장도 있지만 데이터의 처리, 분석, 해석에는 인간의 판단이 중요한 역할을 한다. 요즘 IT업계에서도 단순히 빅데이터만이 아니라 빅데이터를 읽어내는 분석력(analy- tics)이 중요하다는 인식이 확산되고 있다. ...

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빅데이터가 모든 문제를 해결해준다는 주장도 있지만 데이터의 처리, 분석, 해석에는 인간의 판단이 중요한 역할을 한다. 요즘 IT업계에서도 단순히 빅데이터만이 아니라 빅데이터를 읽어내는 분석력(analy- tics)이 중요하다는 인식이 확산되고 있다. 데이터 양이 늘어도 근본적인 해결책은 되지 않으므로 이 책에 소개된 인과관계를 판단하는 방법을 활용하여 스스로 데이터를 가려내는 힘을 갖추어야 한다.
- <프롤로그> 13-14쪽 중에서

인과관계를 가려내는 것이 중요한 이유는 무엇일까? 앞서 언급한 사례를 떠올려보자. 아이스크림 사례의 경우 광고와 아이스크림 매출에 상관관계가 있다는 것은 그래프에서도 나타난다. 그러나 이 분석을 바탕으로 ‘올해도 수천만 엔을 들여 광고를 하고 매출을 올리자!’라는 결정이 내려졌다면 어떨까? 앞서 설명했듯이 매출 상승이 광고의 영향이 아니라 상승한 기온이나 경제활동의 변화 때문이었다면 거액을 들여 광고를 한다고 해서 매출이 오를 리가 없다. 즉 수천만 엔을 아무 쓸모없는 데 지출한 셈이다. (중략) 비즈니스 현장이든 정책 결정 과정이든 의사 결정의 열쇠가 되는 것은 인과관계이지 상관관계가 아니다.
- 1장 39쪽 중에서

데이터를 분석할 때는 과정과 결과가 투명해서 분석자가 아닌 사람에게도 설득력이 있어야 한다. 통계적 기법 중에는 너무 복잡해서 분석자 이외의 다른 사람이 보기에는 투명성이 떨어지는 기법도 있다. 이에 비해 RCT는 개입집단과 비교집단의 평균 전력 소비량을 비교한 매우 간단한 통계분석을 보여준다. 즉 두 집단의 평균 소비량 차이를 통해 평균 개입효과를 시각적으로 보여주고 있다. 기업에서든 공공기관에서든 분석 결과의 투명성은 상대를 설득하는 힘이 되어준다.
- 2장 73쪽 중에서

일본에서는 자동차에 대한 연비 규제치가 계단식으로 변한다. 일본의 계단식 정책은 자동차 회사의 행동 분석에 크게 도움이 된다. 어느 자동차가 계단의 끝부분에 걸려 있다고 하자. 무게를 조금 늘리면 한 계단 아래로 이동할 수 있다. 다시 말해 무게를 늘림으로써 규제치가 완화되는 이점을 누릴 수 있다. 기업이 이런 연비 정책의 인센티브에 반응하여 실제로 차량의 무게를 늘렸다면 자동차의 히스토그램(도수분포도)을 그렸을 경우 각 계단의 경계 왼쪽에 차들이 모여 있을 것이다. 이 가설을 확인하기 위해 우리는 일본 국토교통성이 공개한 ‘자동차 연비 일람’을 분석했다. (중략) 예측대로 많은 차가 각 계단의 경계 왼쪽에 모여 있다. 즉 자동차의 무게에 따라 연비 규제가 완화된다는 점을 파악한 기업들이 자동차의 무게를 조금씩 늘렸다는 사실이 데이터로 드러난 것이다.
- 4장 134-135쪽 중에서

야후의 최고경영자(CEO)였던 마리사 메이어(Marissa Mayer)도 구글에서 일할 당시 RCT를 실시했다. 구글 같은 검색 엔진에서 무언가를 검색하면 한번에 훑어볼 수 있도록 검색 결과가 나열된다. 검색 엔진 회사는 검색 결과 페이지에 게재되는 광고로 수익을 올린다. 메이어는 RCT로 최적의 웹사이트 디자인을 검토했다. 그중 유명한 것이 검색 결과로 표시되는 링크를 어떤 파란색으로 표시할 것인지를 결정하기 위한 실험이다. 메이어는 웹디자이너를 설득해서 41종류의 파란색을 RCT에 따라 실험해보았다. (중략) 구글을 열어보자. 거기에 나오는 파란색은 아마 RCT를 통해 찾아낸 비즈니스 전략에서의 ‘최고의 파란색’일지 모른다.
- 6장 175-176쪽 중에서

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출판사 서평

폭발하는 빅데이터 시대, 데이터는 어떻게 전략이 되는가 2017년 출간 직후 일본 아마존 경제 1위, 제39회 산토리 학예상 및 제60회 닛케이경제도서문화상을 동시 수상하며 학계와 대중으로부터 뜨거운 관심을 받은, 빅데이터 시대를 위한 데이터...

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폭발하는 빅데이터 시대,
데이터는 어떻게 전략이 되는가


2017년 출간 직후 일본 아마존 경제 1위, 제39회 산토리 학예상 및 제60회 닛케이경제도서문화상을 동시 수상하며 학계와 대중으로부터 뜨거운 관심을 받은, 빅데이터 시대를 위한 데이터 분석 입문서. 듣기만 해도 어려운 데이터 분석 이론들을 흥미로운 사례와 함께 설명해 전문가가 아니어도 쉽게 이해할 수 있도록 썼다. 정말 그 광고가 제품의 매출을 높였다고 판단할 수 있는지, 오바마 대선 캠프는 어떤 데이터 분석을 활용해서 6천만 달러의 후원금을 ‘더’ 모았는지, 정부가 전기요금을 얼마나 인상해야 절전 효과가 발생하는지, 구글과 우버는 빅데이터를 활용해 어떤 비즈니스 전략을 이끌어냈는지 등 실제 사례를 통해 데이터 분석의 세계를 경험케 한다. 이 책을 통해 의미 없는 숫자의 나열에 불과해 보이는 데이터가 어떻게 똑똑한 전략, 세상을 바꾸는 정책으로 진화하게 되는지를 이해하게 될 것이다.

★ 2017년 일본 아마존 경제 1위, 일본 신서대상 6위 선정 도서
★ 제39회 산토리 학예상, 제60회 닛케이경제도서문화상 동시 수상!
★ 빅데이터 최고 권위자 이학배 교수의 감수, 송길영(다음소프트) - 조용민(구글) 등 강력 추천작!

■ 폭발하는 빅데이터 시대를 위한 쉽고 친절한 데이터 분석 입문서의 등장
― 출간 즉시 학계와 대중의 돌풍을 일으킨, 시카고대학교 이토 고이치로 교수의 신간


모든 것이 데이터가 된 시대, 바야흐로 빅데이터의 시대가 밝았다. 이제 개인의 위치 정보, 건강 상태, 소비 패턴, 통화와 검색어를 통한 생각의 흐름은 물론이고 기업과 정부의 경영 전략, 정책입안에 이르기까지 매 순간 데이터가 쏟아지고, 또 그 데이터를 활용해 결정이 이루어진다. 필연적으로 데이터를 처리, 분석, 해석하는 인간의 판단력, 즉 ‘데이터를 읽는 힘’이 중요한 화두로 떠오를 수밖에 없다.
이러한 흐름 속에서 출간 직후 일본 아마존 경제 분야 1위에 오르며 돌풍을 일으킨 책이 있다. 바로 신간 《데이터 분석의 힘》이다. 이 책은 미국 시카고대학교 해리스스쿨(공공정책대학원)의 촉망 받는 경제학자 이토 고이치로 교수가 최신 데이터 분석 이론을 수식 없이 쉽게 풀어낸 결과물이다. 그는 매해 논문을 통해 ‘중국인들은 미세먼지 1마이크로그램을 줄이기 위해 얼마를 지불할 용의가 있는지’, ‘동일본 지진으로 전력 공급에 차질이 생긴 일본에서 수요를 줄이는 적정 전력 가격은 얼마인지’ 등 뜨거운 환경?에너지 이슈에 관한 실증 데이터 분석과 정책 평가로 데이터 분석 이론과 응용에 관한 제일선의 경제학자로 꼽히고 있다. 대중을 상대로 처음 쓴 이 책으로 저자는 제39회 산토리 학예상과 제60회 닛케이경제도서문화상을 동시 수상하며 대중과 학계의 스포트라이트를 한 몸에 받았다.

■ 구글, 우버… 전 세계를 압도하는 비즈니스 리더들의 전략은 ‘데이터 분석’에서 출발
― 숫자의 나열에 불과한 데이터는 어떻게 최적의 전략을 만들어 내는가


지난 몇 년 사이 구글, 우버, 페이스북 등 많은 IT 기업들이 이전 시대에는 상상할 수 없을 엄청난 빅데이터를 확보하고 이를 비즈니스 모델에 적극 활용하면서 데이터 분석 자체가 강력한 전략으로 진화하고 있다. 저자 이토 고이치로가 설명하듯이, 그 최전선에 있는 기업 구글은 작게는 웹페이지 디자인 서체에서부터 알파고 등의 머신러닝 개발과 같은 신사업에 이르기까지 비즈니스 전 범위에 걸쳐 빅데이터를 활용하는 기업이다. 특히 구글이 검색 결과 화면에 배정할 ‘완벽한 파란색’을 찾기 위해 무려 41가지의 파란색을 선별하고 대규모 RCT(무작위비교시행) 실험을 단행했던 사례는 그들이 얼마나 데이터 분석을 전략적으로 활용하고 있는지를 보여준다.
미국을 넘어 전 세계로 진출하고 있는 차량 공유 플랫폼인 우버(Uber)도 데이터 분석을 통해 실시간 수요(이용자)-공급(운전자) 균형을 이루는 최적의 ‘요금’을 산출해낸다. 특히 시카고대학 연구팀과 함께 우버가 그들의 이용자 데이터 분석을 진행해 우버의 ‘수요 곡선’을 도출하는 내용은 자못 흥미롭다(본문 190쪽). 미래 지형을 바꾸는 기업들이 데이터를 어떻게 읽어내고, 그것을 비즈니스의 기회로 만들어내는지를 읽다보면, 데이터 분석이라는 세계의 무한한 가능성과 전략적 힘을 가늠하게 된다.
기업뿐만이 아니다. 2008년 미국 대통령 선거 당시, 버락 오바마 대선 캠프는 구글 출신의 광고 전략가 댄 시로커(Dan Siroker)를 영입해 ‘선거 후원금’을 최대로 모금할 수 있는 최적의 대선 후보 웹페이지를 설계했다(본문 74쪽). 그는 앞서 구글이 활용했던 RCT를 여기서도 활용했다. 시로커는 4개의 오바마 후보의 이미지와 6개의 카피를 조합한 총 24가지 버전의 웹페이지 화면을 무작위로 방문자에게 노출해, 가장 많은 메일링리스트 가입을 이끌어낸 최적의 시안을 찾아냈다. 그리고 이를 통해 예상치보다 약 6천만 달러의 후원금을 ‘더’ 확보할 수 있었다.

■ “그 광고가 정말 매출 상승의 원인입니까?” 흥미롭게 경험하는 데이터 분석의 세계
― RCT에서 패널 데이터 분석까지, 최신 데이터 분석 이론을 수식 없이 쉽게 배우다


저자는 《데이터 분석의 힘》을 통해 인과 분석에 관한 데이터 분석의 최신 이론들, 즉 RCT · RD디자인 · 집군 분석 · 패널 데이터 분석법 등을 다채로운 사례를 들어가며 설명해낸다. 정말 그 광고가 매출을 높였다고 ‘판단’할 수 있는지(상관관계는 인과관계가 아니다!), 전력난에 직면한 일본의 지자체가 전력요금을 얼마나 인상해야 절전 효과를 최대치로 끌어올릴 수 있는지(교토 게이한나 지역 현장 실험 사례), 실제로 유학을 다녀오면 취업률이 높아지는지, 외국인의 소득세를 낮추면 이민자들이 늘어나는지(덴마크 세제 개혁 사례) 등 실재하는 사례들을 통해 흥미롭게 데이터 분석의 세계를 경험케 한다.
그 과정에서 저자가 수식을 사용하지 않고 사례를 통해 설명한 점은 이 책의 가장 독창적인 부분이기도 하다. 이를 통해 독자들은 복잡한 통계학 지식 없이도 데이터 분석 이론의 개념과 원리를 수월하게 이해할 수 있다. 이 책의 감수를 맡은 이학배 연세대 응용통계학과 교수가 “이런 친절한 입문서가 왜 이제야 나왔을까”라고 치켜세운 것도 바로 그 때문이다.

■ “빅데이터 시대의 실용적인 인사이트란 바로 이런 것이 아닐까”
― 마케팅팀 김 대리부터 국가의 대통령까지, 모두가 탑재해야 할 새로운 ‘언어능력’


아무리 재료가 좋아도 칼솜씨가 없거나 고객이 원하는 맛을 이해하지 못하면 초밥이 맛있을 리 없다. 그런 맥락에서 저자는 책의 프롤로그에서 “데이터 분석에는 초밥 장인의 마음가짐이 필요하다”고 언급했다. 이제 데이터는 어디서나 구할 수 있지만, 제대로 읽어내지 못한 데이터는 무의미한 숫자 뭉치가 되거나, 진실을 호도하는 무기로 악용될 뿐이다. 그래서 중요한 것이 데이터를 처리, 분석, 해석하는 인간의 똑똑한 판단력, 즉 ‘데이터 분석력’이다. 게다가 더 이상 데이터 분석은 전문가들만의 영역이 아니다. 마케팅팀 김 대리에서부터 정부기관의 박 국장, 한 국가의 대통령에 이르기까지 모두가 탑재해야 할 또 하나의 ‘언어능력’이다. 모든 의사결정이 바로 ‘데이터’에 근거하고 있기 때문이다.
이 책을 읽고 나서 일반 독자가 당장 전문적인 데이터 실험을 설계하거나 복잡한 통계 분석을 직접 다룰 수 있게 되지는 않을 것이다. 그러나 앞서가는 데이터 분석가들이 데이터를 어떻게 분석하는지, 어떤 분석이 인과관계의 오류를 찾아내는지, 결국 데이터는 어떻게 똑똑한 전략이 되고 더 나은 세상을 만드는 정책이 되는지를 이해하게 될 것이다. 이를 통해 얻는 것은 새로운 시대를 읽는 ‘눈’이다. 독자들은 단순히 데이터 분석을 둘러싼 개념을 이해하는 데 그치지 않고, 다가온 빅데이터 시대를 살아갈 실용적인 인사이트를 명쾌하게 얻게 될 것이다. 촉망 받는 경제학자, 이토 고이치로의 등장이 반가운 까닭이다.

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회원리뷰

  • 요즘 경제경영부분에 신간들을 보면 온통 4차 산업혁명 이야기다. 심지어 자기계발 분야에도 4차 산업혁명의 독서법, 마케팅, 컴...


    요즘 경제경영부분에 신간들을 보면 온통 4차 산업혁명 이야기다. 심지어 자기계발 분야에도 4차 산업혁명의 독서법, 마케팅, 컴퓨터 개론, 경영, 교육 등 정말 이게 뭐지? 하는 책들이 전기되어 있다. 아무튼 누구나 4차 산업혁명에 관심을 가지고 이해하기 위해 노력하는 시대에 살고 있다. 그중 가장 밀접한 분야를 뽑는다면 빅데이터라고 할 수 있다.


    사실 빅데이터 입문서를 찾는 것은 쉽지 않다. 통계학과 밀접한 분야이고 일반인이 쉽게 이해할 수 없는 수학 용어가 난무하기 때문이다. 경제입문서와 다르게 통계입문서는 수학 용어가 나올 수밖에 없다. 그런데 경제학 또는 통계학에 대한 전문 지식이 없는 일반 독자도 읽을 수 있는 빅데이터 시대를 위한 데이터 분석 입문서가 나왔다.


    <데이터 분석의 힘>은 출간 직후 일본 아마존 경제 분야 1위를 달성했다. 보통 이렇게 순위에 집착하는 건 아니지만 통계학과 관련된 책이 베스트셀러가 되는 건 쉽지 않은 일이다. 이유를 생각해 보면 저자 이토 고이치로의 말대로 '수식을 사용하지 않은', '고등학생도 거뜬히 읽을 수 있는', '일상에서도 데이터 분석이 필요해졌다' 등의 이유가 맞는 듯하다.


    <데이터 분석의 힘> 데이터 분석을 통해 기업들이 어떻게 수익을 창출하는지, 대선 캠프가 어떻게 데이터를 활용해 후원금을 모으는지, 정부의 전기 요금 정책이 효과를 발휘하기 위해서 어떻게 실험 분석을 해 데이터를 모으는지 등 다양한 사례를 통해 데이터 분석의 힘을 강조한다.


    많은 흥미로운 이야기가 담겨 있지만 나에게 영감을 준 내용은 확증편향에 관련된 내용이다. 확증편향에 대해 설명하자면 좋은 사례가 하나 있다.



    2차 세계대전 당시 미군 전투기가 격추되는 것을 방지하기 위해 전장에서 살아남은 전투기들의 외상을 분석해 보강하는 계획을 세웠다. 분석 결과 비행기의 외상 대부분은 날개와 꼬리 부분에 집중되어 있었고 데이터 분석 연구원은 날개와 꼬리에 추가로 보강해야 한다고 주장했다. 그런데 다른 데이터 분석 연구원이 다른 주장을 했다. 이 전투기가 추락을 하지 않고 살아 돌아온 것은 날개와 꼬리의 손상 문제가 아닌 조종석과 엔진 부분에 손상이 없기 때문에 살아 돌아올 수 있었다는 것.


    이렇게 잘못된 데이터 분석을 생존자 편향의 오류라고 하고 일반인들이 쉽게 이해할 수 있는 용어로 표현하면 
    잘못된 인과관계를 도출한 것이다.


    저자는 이런 오류를 방지하기 위해 사용하는 데이터 분석 방법으로 RCT(무작위비교시행)과 자연실험기법, RD디자인(희귀불연속설계법) 등을 소개한다. 모두 올바른 인과관계를 도출하는데 사용되는 방법이다. 어떤 방법인지 설명하기는 쉽지 않기 때문에 책을 통해 알아보고 저자가 강조하는 건 
    '인과관계'이다.


    잘못된 인과관계로 위의 사례처럼 전혀 다른 혹은 잘못된 결과를 창출해 막대한 피해를 입을 수 있다. 결국 데이터 분석이란 4차 산업혁명 빅데이터 시대에 너무나 많은 데이터들 속에서 올바른 인과관계를 도출해 내는 최고의 도구인 것이다. 
    시중에 데이터 관련 책을 찾기가 쉽지 않은데 새로운 관점을 제공해 주는 좋은 책이었다.

  • 데이터 분석의 힘 | kk**dol8 | 2018.09.13 | 5점 만점에 5점 | 추천:0
    10년전만 해도 과학은 과학자에게, 수학은 수학자에게, 경제는 졍제학자에게, 법률은 변호사, 판사,검사에게 물어보는 게 정상이...
    10년전만 해도 과학은 과학자에게, 수학은 수학자에게, 경제는 졍제학자에게, 법률은 변호사, 판사,검사에게 물어보는 게 정상이었다. 그것이 우리 사회 시스템 안에 존재하는 전문가에 대해 존중하는 것이며, 관례라고 생각해왔다. 하지만 지금은 세상이 달라지고 있다. 융합과 통섭, 더 나아가 어떤 분야에 전문가가 아니더라도, 그에 대해 기본적인 지식을 가지고 있어야 한다. 특히 기업이나 정치에 있어서 높은 자리에 잇는 경우라면 특히 그렇다. 선택하고, 결정하고, 판단하는데 잇어서 그 분야에 대해 정통해야 하는게 지금 우리 사회가 요구하는 지도자의 자질이다. 그렇다면 제4차산업혁명을 앞두고 지도자에게 필요한 또다른 자질은 무엇이냐 하면, 빅데이터 전문가이다. 여기서 빅데이터 전문가란 텀퓨터에 댜한 햐박한 지식과 통계에 대한 정보들을 아는 것이며, 그것을 알고 잇다면 새로운 정책을 내 놓는데 있어서 큰 오류를 범하지 않게 되고, 국민들의 신뢰를 얻을 수 있게 된다.


    이 책은 데이터 전문가로서 입문서이다. 수학에서 항상 부딪치는 수학적인 계산 없이 데이터 분석에 대해서 설명하고 있으며, 대학 전공에 준하는 지적인 교양을 가지고 있다면, 이 책은 쉽게 이해할 수 있으며,빅데이터 전문가는 우리 사회를 어떻게 바꿔 나가고, 실제로 빅데이터 전문가는 어떤 일을 하는지 알게 된다.더 나아가 그들은 우리 사회 안에 일어나는 많은 일들에 대해서 예측하고 분석하고, 새로운 결과를 내 놓게 된다.


    책에는 인과 관계, 상관관계,RCT(무작위비교시행),RD디자인,집군분석,패널 데이터 분석, 자연 실험 기법의 특징을 설명하고 있다. 제일 먼저 인과관계와 상관관계는 익히 들어와서 쉽게 이해할 수 있다. 1+1=2 라는 결과를 도출할 때 1과 1이 더하면 2라는 결과가 도출되고, 그것을 원인과 결과의 관계, 즉 인과관계라 부른다. 상관관계란 2라는 결과를 도출하기 위해서 분석해 보니,1과 1을 더했더니 2가 나올 수 있다고 역으로 분석하는 기법이다. 대체로 사람들은 이 두가지를 애매하게 생각하는 오류를 범하게 되는데, 수많은 자기계발서가 상관관계를 인과관계인양 둔갑해서 책을 소개한다. 즉 누군가 어떤 분야에 대해 성공비결을 분석하였더니 이런 원인이 나오더라고 말하는 것이 바로 상관관계이며, 실제로 상관관계를 소개한 책들을 그대로 실천한다고 해서 그들처럼 부자가 될 수 있다고는 그 누구도 장담할 수 없다. 그건 상관관계가 가지고 있는 한계점이며 수많은 변수들을 모두 다 생각하지 않고 데이터 분석을 하기 때문이다.


    인과관계와 상관관계가 가지는 문제점을 보완하기 위해서 RCT 기법, RD 디자인,집군 분석,패널 데이터 분석, 자연실험 기법이 소개되고 있으며, 정부가 어떤 정책을 시행할 때 발생하는 결과를 정확하게 예측하기 위한 도구로서 존재하고 있다. 즉 문재인 정부에서 최저 임금을 올리면 어떤 결과가 도출되고, 그 결과로 인한 부작용은 무엇인지 예측할 수 있다면, 그 부작용에 대해 대응할 수 있는 보완장치를 만들어 나갈 수 있는 것이다. 즉 데이터 분석은 한 나라의 지도자나 기업의 CEO에게 필수적인 자질이 된다. 데이터 분석에 실패하게 되면, 예측에 있어서 오류를 잉태하게 되고, 기업은 기업 수익률 악화, 정부는 세금 낭비와 같은 문제점을 낳게 된며, 실제로 자신이 의도하지 않는 결과를 만들어 냄으로서 신뢰를 잃어버리는 문제점을 만들 수 있기 때문이다.
  • 데이터 분석의 ㅣㅁ | 15**inkh | 2018.09.13 | 5점 만점에 5점 | 추천:0
        1. 2018년, 제습기 광고에 1억원을 사용했다. 2. 2018년, 매출액 전년대비 20...


    []데이터 분석의 힘.JPG


     

     


    1. 2018년, 제습기 광고에 1억원을 사용했다.
    2. 2018년, 매출액 전년대비 20억원 증가했다.

    이 2가지의 결과를 가지고 ‘광고비 1억원을 사용하니 매출이 20억원 증가했다.’라고 단정 지을 수 있을까? 혹은 ‘광고비 1억 = 매출액 20억원’이라는 공식을 사용할 수 있을까?

     

    아니다. 단정 지을 수 없다.

     

    데이터 분석의 목적은 대개 ‘어떤 요인 X가 결과 Y에 영향을 미쳤는가?를 확인하는 것이다.
    그런데 사실 데이터에서 인과관계, 즉 원인과 결과를 정확하게 이끌어 내기는 것은 상당히 어렵다.
    우리는 인과관계와 상관관계를 혼동하는 경우가 많다.
    그러나 인과관계는 상관관계와는 완전히 다르다. 상관관계는 X와 Y가 서로 관계가 있음을 의미할 뿐이다. 원인과 결과가 아니다.

     

     

    인과관계의 분석은 너무나 중요하다.
    비즈니스 현장이나 정책 형성 과정에서 인과관계를 잘못 파악하면 효과가 좋으리라고 생각했던 판단이 예측하지 못했던 결과를 가져왔거나, 거꾸로 효과가 작으리라 생각했던 정책이 실제로는 큰 효과를 가져오는 등의 오류로 이어져 큰 손실이나 세금 낭비를 초래하게 되기 때문이다.

     

     

    앞서 “2018년, 제습기 광고에 1억원을 사용했다.”는 사실과 “2018년, 매출액 전년대비 20억원 증가했다.”는 사실을 인과관계로 보면 왜 안될까?
    광고와 매출이라는 중간에 다른 요인이 있을 수 있기 때문이다.

     

     

    예를 들어 2018년이 전년에 비해 유난히 습하고 무더웠으며 그 기간이 또한 길었다면 오직 광고비만의 효과로 매출액이 20억원씩 증가했다고 볼 수 없다. 만약 무더운 기간이 짧았다면 아무리 광고비를 많이 투입했다 하더라도 매출액이 크게 증가될 수는 없기 때문이다.
    혹은 매출액이 20억 증가했기 때문에 이 매출을 기반으로 광고비 1억원을 지불한 것 일 수도 있기 때문이다.

     

     

    그러나 현실은 이러한 것을 인과관계로 판단하는 오류를 쉽게 범한다.

    인과관계를 밝히는 가장 좋은 방법은 RCT(무작위비교시행)법이다.
    무작위비교시행법(이하 RCT)은 개인집단과 비교집단을 나누어 비교하는 방법이다.

     

     

     

    RCT 방법을 사용하기 위해선
    1. 인과관계를 밝히기 위해 적절하게 집단을 만들어야 한다.(또한 반드시 비교집단을 만들어야 한다.)
    2. 집단은 반드시 무작위로 나눈다.
    3. 각 집단에 충분한 표본수를 배정한다.는 원칙이 있다.

     

    RCT 방법을 사용하면 인과관계를 과학적으로 보여주며, 분석 기법과 결과가 투명하다는 장점이 있으나 비용과 시간, 노력 등이 많이 들어간다는 단점도 존재한다.

    다행스럽게도 이 책에서는 RCT 방법이 어려울 경우 이를 대신하여 사용하는 다양한 방법도 제시하고 있다.

     

     

    빅데이터를 다루기 위해선 통계학이나 계량경제학을 알아야 한다는 편견이 있었으나 이 책은 그런 것을 모르더라도 빅데이터의 유용성이나 분석의 힘에 대한 필요성을 충분히 느끼게 해주고 있다.

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    그 많은 숫자들은 어떻게 전략이 되는가

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    출간 직후 일본 아마존 경제분야 1위,
    제39회 산토리 학예상,
    제60회 닛케이경제도서문화상 동시수상!
    학계와 대중으로부터 뜨거운 관심을 받은 화제의 신간!


    화려한 수상경력으로 이미 본 서적을 받아보기 전부터
    두근거림을 감출 수 없었다.

    데이터 분석의 힘이 대두된 것은 지난 2007년 미국발 금융위기 가운데
    미리 위기를 감지하고 데이터를 적절히 분석하고 활용한 결과
    리스크를 헤지한 '골드만 삭스'사의 사례에서 찾아볼 수 있다.

    나는 막연하게도 데이터 분석이란 컴퓨터 프로그램을 통해 검색된
    엄청난 양의 빅데이터 가운데 유용하고 값어치 있는 정보를 추출하고,
     도출된 특정 패턴을
    미래에 접목시켜 수익 또는 성과를 창출하는
    막연한 정의를 떠올렸다.

    또한 빅데이터는 수학적 접근을 토대로하는 통계학이나 IT 전공자에게
    특화된 분야라는 생각에 접근장벽이 높았고, 관련 서적을
    찾아보는 일 또한
    드문것도 사실임을 반성한다.


    본 책의 서두는 다음과 같이 서술한다.

     빅데이터에서 수학 공식과 IT 기술보다 중요한 것은
    산더미같이 많은 자료 사이에서 옥석을 가리는 것이라고 하였다.

    다양한 재료도 장인의 칼솜씨를 거쳐야 제맛!

    데이터 분석을 장인의 초밥에 비유하는 센스!
    얼마나 쉬운 예시인가ㅎㅎ

    훌륭한 재료는 누구나 구할 수 있다. 하지만 특별한 감칠맛을 내는것은
    훌륭한 칼솜씨(데이터 분석기술)이 가미되어야 하는법이다.

    인과관계의 중요성

    또한 광고와 아이스크림 매출의 상관관계가 있다고하여
    인과관계가 반드시 있음이 아님을
    날카롭게 지적한다.

    편견과 주관이 배제되지 않은 데이터 분석의 오류속에서
    수천억대의 정부예산 및 기업의 광고비 낭비,
    매출전략도 하염없이 무너져 내린다.


    보기쉽고 이해하기 쉬운 지표를 통한 데이터 분석이
    오류와 조작에 근거한 거짓이 아닌지
    경계심을 불러일으키게 한다.


    반면 미국 오바마 캠프가 데이터 분석을 통해 후원금 모금을 성공적으로 이끌고,
    우버와 구글의 매출상향 등 사례에서
    데이터 분석의 숨은 재미를 보여준다.

    복잡한 수학식을 배제하고 생활속에서 흔히 범하는 실수와 오류를
    되짚어 보고,
     비전문가도 누구나 쉽게 이해할 있는
    기초 입문 서적이자 가이드이다.

  • 데이터 분석의 힘 | su**koli | 2018.09.10 | 5점 만점에 4점 | 추천:0
    빅데이타 빅데이터 우아우어! 한 5년 됐을까. 언제부턴가 빅데이터 분석이라는 단어가 유행하기 시작했다. 수많은 데이터...

    빅데이타 빅데이터 우아우어! 한 5년 됐을까. 언제부턴가 빅데이터 분석이라는 단어가 유행하기 시작했다. 수많은 데이터에서 의미있는 겨론을 도출하자! 라는 말이다.

    근데...그 많은 데이터에서 시사점을 어떻게 뽑아내지? 데이터를 쭉 읽으면서 처천히 

    생각해볼까? 그럴 시간이 없다. 데이터가 많아서. 또 그렇게 주관적으로 생각하면

    어떤때는 의미있는 결과가 나오겠지만 그렇지 않을때도 있다. 객관적인 방법이 있어야 한다.

    통계학은 이를 가능케 한다.

    뭐라고요? 통계는 어렵다고요? 맞다/. 통계는 어렵다. 하지만 이 책에서는 초보자들이 

    할수 있고 알기 쉬운 방법을 소개한다.


    1. 기초 지식

     - 데이터 분석의 목적은 어떤 요인 이 결과에 영향을 미쳤는지 인과관계를 설명하려는 것

     - 인과관계는 상관관계와 아주 다르다.  X가 Y의 원인이면 인과관계

       X가 Y와 관계가 있을뿐 원인은 아닐경우 상관관계

     - 인관관계와 상관관계를 혼동하면 아주 큰일난다. 


    2. RCT(무작위비교시행)

     - 인과관계를 밝히는 가장 좋은 방법

     - 개입집단(영향을 받는 집단) 과 비교집단(영향을 받지 않는 집단) 으로 나눌수 있어야 한다.

     - 집단은 무작위로 나누어야 한다

     - 집단에 충분한 표본수가 있어야 한다 

     - 인과관계를 분명히 보여준다는 장점이 있다.

     - 비용과 시간이 많이 들고 기관의 협력이 필요해서 쉽게 쓸수는 없다.


    3. 자연실험법

     - RCT를 사용할수 없는 경우의 대안 

     - RD 디자인은 RCT의 한 종류이다. 인과관계를 찾아가는 자연실험 기법

     - 경계선을 기준으로 한가지 요인(X)만 비 연속적으로 변하는 상황을 찾는다 

     - 위 가정이 서립하다면 경계선 부근에서 RCT실험법과 유사한 실험을 할 수 있음

     - 결과를 그래프로 표시 가능 (갑자기 그래프가 튀니까 분명하게 볼 수 있다)

     - 경계선을 기준으로 한가지 요인만 비 연속적으로 변한다는 '가정' 이 참인지 

       거짓인지 확인이 불가능 하다. 가정일뿐..


    4. 집군분석 

     - 계단식 인센티브를 사용할 수 있는 경우 

     - 분석하고 싶은 변수 만 계단식처럼 변할 경우 (세율처럼)

     - 경계선에서의 데이터 분포를 분석

     - 상위 가정이 성립한다면 경계선 부근에서 RCT와 같은 효과 산출 가능 

     - 계단식 인센티브에 반응한 대상에 대해서만 인과관계 분석 가능하다는 약점


    5. 패널 데이터 분석 

     - 복수의 집단에 대한 복수의 기간에 걸친 데이터가 있을경우 

     - 개입을 전후해서 개입집단 / 비교집단 양쪽의 데이터를 입수가능한지 확인 

     - 데이터가 확보되면 RD디자인, 집군분석과 같이 광범위하게 사용 가능

     - 개입집단 전체에 대한 효과를 분석할수 있어 분석 대한이 제한된 RD디자인이나 집군분석 보다 더 효과적

     

    6. 기타 

     - 기업은 전문 분석 기관에 데이터 분석 의뢰를 하는 것이 좋다

     - 기업내 분석가들은 업무량이 많아 새로운 시각에서 분석하는 것이 힘들다 

     - 신뢰가능한 분석가를 찾아서 가끔식 외부인의 시각에서 분석하는 것이 좋다!

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