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한빛출판네트워크

데이터 드리븐 리포트

상사와 고객을 설득하는 데이터 기반의 의사결정 with 파이썬

한빛미디어

집필서

판매중

  • 저자 : 이상석
  • 출간 : 2023-10-31
  • 페이지 : 408 쪽
  • ISBN : 9791169211574
  • 물류코드 :11157
  • 초급 초중급 중급 중고급 고급
4.9점 (33명)
좋아요 : 2

무조건 안 된다는 상사, 데이터로 설득하라!

 

데이터를 근거로 의사소통해야 하는

모든 실무자를 위한 데이터 기반의 의사결정 가이드

 

경험 또는 직관만으로 의사결정자나 이해관계자를 설득할 확률은 0%에 가깝다. 상사나 고객을 설득하려면 데이터에 기반하여 소통해야 한다. 이 책은 데이터 분석을 실무적으로 다루며 방대한 데이터 속에서 핵심 인사이트를 찾아내 그 결과를 명확하게 전달하는 방법을 안내한다. 또한 데이터 분석 결과를 비즈니스에 성공적으로 적용한 여섯 가지 사례를 통해, 분석 목표 파악부터 데이터 유형에 따른 적절한 분석 기법 선택, 분석 결과를 바탕으로 의사결정자를 설득하는 실무 과정까지 익힐 수 있다. 데이터 기반의 의사결정 절차를 살펴보면서 데이터를 효율적으로 분석하고, 그 결과를 근거로 원활히 소통하는 전문 역량을 키워보자.

 

상세이미지(700)_데이터 드리븐 리포트.jpg

이상석 저자

이상석

어린 시절부터 사람에게 관심이 많던 저자는 자연스럽게 HR 분석가로 성장했다. 하지만 직관과 감, 경험으로 무장한 경영진을 설득하는 데 한계를 느꼈고 이 벽을 넘기 위해 미국 듀크 대학교 데이터 사이언스 석사 과정을 졸업했다. 그리고 데이터 과학자로서 공공기관에서는 최초로 HR 애널리틱스 분야에 뛰어들었다. 입사부터 퇴직까지의 HR 데이터를 데이터 레이크에 담아 채용, 승진, 이동, 평가 등을 종합적으로 분석하여 데이터 기반 HR 정책 효과성 측정 및 개선에 활용하고 있다. 또한 HR과 데이터 사이언스를 융합한 분야를 연구하며 기업의 HR 애널리틱스 도입 관련 자문 및 강사로도 활동 중이다. 감정 분류 모델, 인재 추천 시스템, HR 면접관 추천 시스템 등을 개발하여 특허를 출원했고 London Text Analytics, AI Summit Seoul, HR AI Forum 등의 콘퍼런스에서 발표하기도 했다. 그간 데이터에 기반한 의사소통과 보고를 하며 느낀 데이터의 힘을 나누고자 이 책을 썼다.

| 1장 |  데이터 드리븐 보고

 

1.1 일상의 보고 상황

 

1.2 데이터 드리븐 의사결정이란

_1.2.1 일상부터 비즈니스 의사결정까지

_1.2.2 데이터 드리븐 흐름

_1.2.3 데이터 드리븐 효과

 

1.3 데이터 드리븐 보고란

_1.3.1 데이터 드리븐 보고에 관한 오해들

_1.3.2 데이터 드리븐 보고의 여섯 가지 유형

_1.3.3 데이터 드리븐 보고가 나와 무슨 관계가 있을까?

 

1.4 데이터 드리븐 보고 5원칙

_1.4.1 설명 가능해야 한다

_1.4.2 데이터 드리븐 보고는 중립적이지 않다

_1.4.3 문제를 정의할 수 있어야 한다

_1.4.4 MVP부터 시작하라

_1.4.5 추론과 예측을 구분하라

 

| 2장 |  데이터 드리븐 보고 절차

 

2.1 데이터 드리븐 보고 전략

 

2.2 분석 전 알아야 하는 용어

_2.2.1 독립변수와 종속변수

_2.2.2 테이블, 행과 열

_2.2.3 데이터 분리

_2.2.4 모델링

 

2.3 분석 목표 설정

_2.3.1 분석 목표(가설)를 확실하게 정의하라

_2.3.2 의사결정자에게 최대한 많이 질문하라

 

2.4 계획서 작성

_2.4.1 분석 계획서의 필수 요소

 

2.5 데이터 선정

_2.5.1 데이터 수집

_2.5.2 EDA & 데이터 정제

 

2.6 분석 방법 결정 및 해석/검증

_2.6.1 기본 통계

_2.6.2 가설검정

_2.6.3 선형회귀분석

_2.6.4 분류예측모델

 

2.7 보고 대상자에 따른 보고 방식

_2.7.1 실무자용 보고

_2.7.2 의사결정자용 보고

 

| 3장 |  데이터 드리븐 보고 실전 사례 with 챗GPT

 

3.1 데이터와 친해지자: EDA & 기술통계

[사례] 행복에 영향을 미치는 변수와 국가별 행복지수 분석하기

_3.1.1 상황

_3.1.2 분석 목표 파악하기

_3.1.3 분석 계획 세우기

_3.1.4 데이터 선정하기

_3.1.5 EDA 수행하기

_3.1.6 해석하기

_3.1.7 보고하기

_3.1.8 챗GPT 활용하여 EDA 수행하기

 

3.2 데이터도 백문이 불여일견: 데이터 시각화

[사례] 회사의 중장기 인력구조 예측, 분석, 시각화하기

_3.2.1 상황

_3.2.2 분석 목표 파악하기

_3.2.3 분석 계획 세우기

_3.2.4 데이터 선정하기

_3.2.5 EDA 수행하기

_3.2.6 분석 및 예측 방법 결정하기

_3.2.7 시각화하기

_3.2.8 해석하기

_3.2.9 보고하기

_3.2.10 챗GPT 활용하여 시각화하기

 

3.3 당신의 질문에 데이터가 답한다: 가설검정

[사례] 마케팅 효과 분석 및 최적의 광고 플랫폼 찾기

_3.3.1 상황

_3.3.2 분석 목표 파악하기

_3.3.3 데이터 선정하기

_3.3.4 분석 방법 결정하기

_3.3.5 해석하기

_3.3.6 보고하기

_3.3.7 챗GPT 활용하여 가설검정하기

 

3.4 데이터에 맞는 직선을 찾아라: 선형회귀분석 

[사례] 유학 컨설팅을 위한 해외 대학 합격률 분석하기

_3.4.1 상황

_3.4.2 분석 목표 파악하기

_3.4.3 분석 계획서 작성하기

_3.4.4 데이터 선정하기

_3.4.5 EDA 수행하기

_3.4.6 분석하기

_3.4.7 해석하기

_3.4.8 컨설팅하기

_3.4.9 챗GPT 활용하여 회귀분석하기

 

3.5 합격이냐 불합격이냐: 분류예측

[사례] 당뇨병 예측모델 수립 및 사전 예방 솔루션 제공하기

_3.5.1 상황

_3.5.2 분석 목표 파악하기

_3.5.3 분석 계획서 작성하기

_3.5.4 데이터 확인하기

_3.5.5 EDA 수행하기

_3.5.6 분석하기

_3.5.7 해석하기 

_3.5.8 솔루션 제공하기

_3.5.9 챗GPT 활용하여 분류예측모델 만들기

 

3.6 대량의 텍스트 데이터를 이해하다: 토픽 모델링

[사례] 전 직원 대상 설문조사의 서술형 응답 분석하기

_3.6.1 상황

_3.6.2 결과물 미리 보기

_3.6.3 검증하기

_3.6.4 토픽 모델링 따라하기

_3.6.5 챗GPT 활용하여 워드 클라우드 만들기

 

| 4장 |  데이터 드리븐 커뮤니케이션

 

4.1 데이터 드리븐 커뮤니케이션의 필요성

_4.1.1 나의 연봉과 상사의 연봉이 다른 이유

_4.1.2 타이밍이 중요한 이유

 

4.2 데이터 드리븐 커뮤니케이션 구성 요소

_4.2.1 메시지

_4.2.2 시각화

_4.2.3 스토리

 

4.3 데이터 드리븐 커뮤니케이션 방법

_4.3.1 어떤 차트가 효과적인가

_4.3.2 어떤 도구를 써야 하는가

_4.3.3 어떤 전달 방식이 적합한가

 

4.4 스토리텔링

_4.4.1 스토리텔러의 핵심은 속임수?

_4.4.2 스토리 만들기

 

4.5 데이터 드리븐 커뮤니케이션 체크리스트

_4.5.1 내가 이해하는 만큼 상대방도 이해한다

_4.5.2 보고는 내가 하고 싶은 이야기를 전달하는 것이 아니다

_4.5.3 나보다 보고 주제를 더 잘 아는 사람은 없다

_4.5.4 보고의 성패를 가르는 사전 준비 질문

_4.5.5 보고가 끝났다고 모든 일이 끝난 것은 아니다

데이터 유형별 효과적인 분석 기법 선정부터

설득을 위한 커뮤니케이션까지


실무에 바로 써먹는 데이터 기반 보고의 모든 것

 

비즈니스 영역에서 데이터 분석의 궁극적인 목적은 이해관계자를 설득하여 효율적인 의사결정을 내리는 데 있다. 데이터를 분석하는 역량만으로는 모든 결과를 가치 있게 만들 수 없다. 복잡하고 화려한 분석 결과물을 얻더라도 의사결정자에게 설득력 있게 전달하지 못한다면 그 데이터는 의미가 없다. 

 

이 책은 문제 해결을 위한 올바른 문제 정의부터 데이터 수집, 정제, 분석 그리고 스토리텔링, 시각화까지의 과정을 통해 데이터로 이해관계자를 설득하는 데이터 드리븐(Data-Driven) 보고 능력을 키우는 방법을 상세하게 제시한다. 국가 공인 데이터분석전문가(ADP)이자 HR 데이터 과학자인 저자의 경험을 바탕으로 다양한 비즈니스 사례를 통해 상황별 가장 적합한 분석 기법을 어떻게 선택하는지 익힐 수 있다. 또한 방대한 양의 데이터에서 핵심 인사이트를 찾아내고 이를 설득력 있는 보고로 만들어내는 방법뿐만 아니라, 상대방이 가진 편향을 고려해 효과적으로 의사소통하는 방법까지 얻을 수 있다. 데이터 중심의 의사결정을 하고자 하는 데이터 분석가의 필독서로, 데이터 분석 사고의 폭을 넓히고 데이터를 기반으로 한 보고 방식에 대한 명쾌한 해답을 얻을 수 있을 것이다.

 

● 내용 구성

1장. 데이터 드리븐 보고

일상에서 데이터를 기반으로 의사결정하는 사례를 소개하고 데이터 드리븐 의사결정이 비즈니스에 어떻게 적용되는지 알아본다.

 

2장. 데이터 드리븐 보고 절차

성공적인 데이터 드리븐 보고를 위한 ON AIR 분석 절차를 단계별로 설명한다.

 

3장. 데이터 드리븐 보고 실전 사례 with 챗GPT

실제 비즈니스에 활용되는 데이터셋을 통해 데이터 형식과 보고 목적이 각각 다른 여섯 가지 사례를 실습한다.

- 행복에 영향을 미치는 변수와 국가별 행복지수 분석하기

- 회사의 중장기 인력구조 예측, 분석, 시각화하기

- 마케팅 효과 분석 및 최적의 광고 플랫폼 찾기

- 유학 컨설팅을 위한 해외 대학 합격률 분석하기

- 당뇨병 예측모델 수립 및 사전 예방 솔루션 제공하기

- 전 직원 대상 설문조사의 서술형 응답 분석하기

 

4장. 데이터 드리븐 커뮤니케이션

데이터를 기반으로 의사소통할 때 꼭 점검해야 할 체크리스트와 보고 대상자에 따른 맞춤형 커뮤니케이션 방법을 안내한다.

 

● 주요 내용

- 데이터에 기반한 보고 방법

- 보유한 데이터 특성에 따른 적절한 데이터 분석 기법 선정 방법

- 데이터 분석 결과물을 바탕으로 설득 대상에 따라 효과적으로 의사소통하는 방법

- 실제 분석 업무에 적용할 수 있는 단계별 실습 사례

- 구글 콜랩, 파이썬, 챗GPT를 실제 보고에 활용하는 방법

- 선형회귀분석을 통한 고객 설득 방법

- 수치형, 범주형 데이터에 적용하는 추론과 분류예측 방법

- 텍스트 데이터에 적용하는 워드 클라우드와 토픽 모델링 방법

 

● 대상 독자

- 파이썬 기초 문법을 알고 데이터 분석을 해본 적 있는 사람

- 데이터를 근거로 의사결정자 또는 이해관계자를 설득하고 싶은 사람

- 다양한 상황별로 적합하고 효율적인 분석 기법을 알고싶은 사람

- 분석 업무에 챗GPT를 활용하고 싶은 사람

- 데이터분석전문가(ADP), 빅데이터분석기사를 준비하는 사람

 

● 먼저 읽은 베타리더의 한 마디

- 비즈니스와 맞닿아 있는 신선한 사례들을 경험할 수 있고 실무에 적용하는 데 큰 도움을 준다. _김수현

- 데이터에 익숙하지 않은 주니어를 포함하여 이미 관련 경험이 있는 매니저급도 자신의 역량을 한 단계 끌어올릴 수 있을 것이다. _윤명식

- 데이터 분석, 시각화 코드 생성, 분석 결과를 보고서화하기 위한 챗GPT 프롬프트까지 알찬 내용만 담겨 있다. _윤세완

- 데이터 기반의 보고를 주저하는 직장인에게 자신감을 심어주고 끝내 보고할 수 있게 만든다. _정보영

- 편견과 인지 편향으로 가득한 상사를 설득하기 위한 체계적인 프레임워크를 제시한다. _조현석

- 데이터에 관심이 있고 분석을 할 줄 알아도, 이를 활용하는 방법 및 보고의 실체에 대해 감이 잡히지 않는다면 반드시 이 책을 읽어야 한다. _최철훈

1. 시작

 

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

 

2023년 11월달에 소개할 책은 「데이터 드리븐 리포트」입니다

 

 
                                                      <표지>



이 책은 데이터를 근거로 의사소통해야 하는 모든 실무자를 위한 데이터 기반의 의사결정 가이드입니다.

다음과 같은 내용을 다루고 있습니다.

 

  • 데이터를 기반으로 하는 보고의 5원칙
  • 실제 분석 업무에 적용할 수 있는 단계별 실습 사례
  • 데이터 유형별 적절한 분석 기법 선정 방법
  • 보고 대상자에 따른 맞춤형 커뮤니케이션 방법
  • 챗GPT를 활용한 노코딩 데이터 분석 실습
  • 선형회귀분석을 통한 고객 설득 방법


이 책의 내용을 더 알아보도록 하겠습니다.

 

2. 책의 구성

 

이 책은 총 4개의 장으로 구성되어 있습니다.

 

제 1장. 데이터 드리븐 보고

  • 일상에서 데이터를 기반으로 의사결정하는 사례를 소개하고 데이터 기반 의사결정이 비즈니스에 어떻게 활용되는지 알아본다. 데이터 드리븐 보고가 비즈니스에 어떻게 적용되는지 살펴본다

제 2장. 데이터 드리븐 보고 절차

  • 성공적인 데이터 드리븐 보고를 위한 ON AIR 분석 절차(목표 설정 - 데이터 선정 - 분석 방법 결정 - 해석 - 보고)를 단계별로 설명한다.

제 3장. 데이터 드리븐 보고 실전 사례 with 챗GPT

  • 실제 비즈니스에 활용되는 데이터셋을 통해 데이터 형식과 보고 목적이 각각 다른 여섯 가지 사례를 직접 실습한다. 사례별로 챗GPT를 활용하여 코딩에 대한 지식 없이도 파이썬 코드 작성할 수 있도록 했다.

제 4장. 데이터 드리븐 커뮤니케이션

  • 분석 결과로 상사 혹은 고객을 설득해 원하는 결과를 얻는 것은 분석 과정 만큼이나 중요하다. 데이터를 기반으로 의사소통할 때 꼭 점검해야 할 체크리스트를 안내한다.




3. 책의 내용

 

1) 데이터 드리븐 보고

데이터 기반의 의사결정(Data driven decision making, DDDM)을 위한 데이터 드리븐 보고(리포트)가 무엇인지? 데이터 드리븐 보고가 우리의 일상에서 어떻게 적용할 수 있는지? 비즈니스에서는 어떻게 가치를 창출하는지? 실제 기업에서 어떻게 활용하는지?를 알려준다. 데이터 드리븐 보고의 중요성을 깨닫길 바랍니다.

 

 

33페이지

 

 

 

 

35페이지

 



 

49페이지

 

 

 

 

2) 데이터 드리븐 보고 절차

제2장에서는 데이터 드리븐 보고의 전략적인 단계를 살펴보고 분석을 하기 전에 알아야 할 기본 용어, 개념을 이해하고, 목표 설정 -> 데이터 선정 -> 분석 방법 결정 -> 해석 및 검증 -> 보고(리포트) 까지 단계에 대해서 알려줍니다.

 

65페이지

 

 

 

140페이지

 

 



3) 데이터 드리븐 보고 실전 사례 with 챗GPT

실제 현장의 절차를 기반으로 데이터 드리븐 보고를 진행하는 것을 알려줍니다. 실제 비즈니스 적용 방법이 궁금한 실무자를 위한 내용을 다루고 있습니다. 

 

 

167페이지

 

 

 

 

179페이지

 



 

215페이지

 



 

276페이지

 



 

306페이지

 

 

4) 데이터 드리븐 커뮤니케이션

데이터 드리븐 보고의 마지막 절차인 ‘데이터 드리븐 커뮤니케이션'에 대해서 알려줍니다. 왜 데이터 드리븐 커뮤니케이션이 필요한지? 커뮤니케이션의 성공 기준부터 효과적인 메시지, 시각화, 스토리텔링까지 다양한 측면을 다루고 있습니다.

 

 

363페이지

 

 

 

 

371페이지

 



 

380페이지

 

 

4. 책을 읽은 후

데이터 분석은 정말 쉬운 분야가 아닙니다. 

분석의 80%는 기본 통계와 시각화를 통해 이뤄지고

20%는 고도화된 분석 도구를 사용할 수 있어야 합니다.

기본을 알고 있어야 고도화된 분석이 가능합니다.

데이터 분석관련 책이 어려운 이유입니다.

하지만 데이터 분석 책 가운데 실제 예시를 통한 전반적인 분석 절차에 대한 예시가 다양하고, 좀더 쉽게 접근하려는 저자의 의도를 볼 수 있습니다.

그리고 예시를 따라할 수 있도록 모든 소스코드는 GitHub에 공개를 하고 있습니다.

 

OpenAI 사의 ChatGPT가 출시되고 전세계에 지각 변동이 일어나고 있습니다.

‘AI는 당신을 대체하지 않는다. AI를 사용하는 사람이 당신을 대체할 것이다.’ 라고 산티아고 발다라마 가 말했습니다.

 

직장인의 생존 스킬, 지속가능한 비즈니스를 위한 필수적인 도구임에는 틀림이 없습니다. 

이 책을 통해서 고객을 설득하고, 상사를 설득할 수 있는 직장인, 분석가가 되기를 희망합니다. 



"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

 

감사합니다

 

회사생활을 하다 보면 업무와 직군 상관없이 굉장히 많은 자료를 만들게 된다. 그리고 그 자료의 목적이 상황마다 다르겠지만 기본적으로 내가 준비한 자료는 내가 말하고자 하는 것을 뒷받침할 때 사용된다. 사람은 객관적인 자료에 신뢰를 느낀다. 그리고 최근에 느낀 점인데 근거가 빈약하거나 잘못된 자료라 하더라도 그럴싸해 보이면 신기하게도 뭔가 신뢰를 느끼는 경우가 종종 있는 것 같다. 그렇기 때문에 자료의 근거와 출처를 꼼꼼히 확인하고 올바른 선택을 할 수 있도록, 이성적인 판단을 할 수 있도록 비판적으로 보는 시각이 필요한 것 같다.

 

내가 말하고자 하는 것은 보기 좋은 떡이 맛있다는 말도 있는 것처럼 내가 고생해서 얻은 자료와 지표에 더 힘을 실어주기 위해선 이를 위한 적절한 표현법이 필요다는 것이다. 아무런 정렬 없이 문장으로 나열하는 것보다는 리스트 형식으로 정리하는 것이 눈에 더 잘 들어온다. 하지만 여기서 조금 더 신경 써본다면 데이터의 성격에 따라서 적합한 표현법을 찾아 이것을 적용해 볼 수 있다. 이 책은 그런 것들을 파이썬 예제와 함께 실습해 볼 수 있는 내용을 담고 있다. 

 

최근에 발표자료를 몇 번 만들 일이 있었는데 고민이 많았다. 나는 디자이너는 아니지만 그럼에도 불구하여도 조금 더 내가 준비한 좋은 내용을 표현할 수 있는 알맞은 그릇이 없을까라는 생각을 했다. 이 책에서 제시하는 방법은 코드를 작성해야 한다는 점에서 허들은 있지만 개발자들에게는 굉장히 유용할 것 같다.

 

 

한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.

 

 

 

"데이터 드리븐 리포트"는 데이터 분석의 실무적 적용에 중점을 둔 책으로, 실무에서 데이터 분석에 고민하는 모든 이들을 위한 귀중한 자료이다. 이상석 저자는 이 책을 통해 데이터를 기반으로 한 의사결정의 필요성을 강조하며, 실제 비즈니스 상황에서 데이터를 효율적으로 활용하는 방법을 제시한다. 이 책은 단순히 데이터 분석의 이론적인 측면을 넘어서, 실무자들이 데이터 분석을 통해 의사결정을 내리고 이해관계자들을 설득하는 데 필요한 실질적인 지침을 제공한다.

 

 

저자는 상사나 고객을 설득하기 위해서는 데이터에 기반하여 소통해야 한다고 강조한다. 이 책에서는 방대한 데이터 속에서 핵심 인사이트를 찾아내고 그 결과를 명확하게 전달하는 방법을 상세하게 설명한다. 데이터 분석의 궁극적인 목적을 이해관계자를 설득하여 효율적인 의사결정을 내리는 것으로 정의하며, 이를 위한 구체적인 방법론을 제시한다.

실무자들이 직면하는 다양한 문제 상황을 고려하여, 데이터 유형별로 적절한 분석 기법을 선택하는 방법을 안내하는 이 책은, 데이터 분석가가 아닌 일반 실무자들도 쉽게 이해하고 적용할 수 있는 실질적인 지식을 제공한다. 예를 들어, 행복에 영향을 미치는 변수 분석, 회사의 중장기 인력구조 예측 등의 다양한 실습 사례를 통해 실무자들이 실제 업무에 적용할 수 있는 데이터 분석의 접근 방식을 배울 수 있다.

 

데이터 기반의 의사소통 기술에도 중점을 두고 있는 이 책은, 데이터 드리븐 보고의 절차와 실전 사례, 커뮤니케이션 방법에 대한 체크리스트를 제공하여 실무자들이 데이터를 통해 보다 설득력 있는 보고를 할 수 있도록 지원한다. 데이터 분석 결과를 비즈니스에 성공적으로 적용한 여러 사례를 통해 구체적인 학습 경험을 제공하며, 실무자들은 데이터 분석 사고의 폭을 넓히고 복잡한 데이터 분석 결과를 의사결정자에게 설득력 있게 전달하는 방법을 배울 수 있다.

"데이터 드리븐 리포트"는 데이터 분석의 기술적 측면뿐만 아니라, 실무에서의 응용과 커뮤니케이션 기술에 중점을 두는 독특한 접근 방식으로 구성된 책이다. 실무에서 데이터 분석에 고민하는 실무자들에게 필수적인 지식과 기술을 제공함으로써, 데이터 기반의 의사결정 과정을 강화하고, 보다 효과적인 결과를 도출할 수 있도록 돕는다. 이 책은 데이터 분석의 복잡한 세계를 구조적이고 체계적인 방식으로 탐구하며, 이를 통해 독자가 데이터 분석의 깊은 이해를 얻을 수 있게 돕는다. 실제로 이 책은 데이터를 '실제로 분석하면서 학습한다'는 목표를 더욱 효과적으로 달성할 수 있도록 도와주며, 이를 통해 독자는 데이터 분석 프로젝트를 성공적으로 수행할 수 있다. 또한 이 책은 최신 데이터 분석 도구와 기술 트렌드를 업데이트함으로써 데이터 분석 분야의 최신 동향을 파악할 수 있는 기회를 제공한다. 이 책은 또한 독자에게 실용적인 예제를 통해 데이터 분석의 다양한 적용 영역을 보여준다. 실제 실무에서 겪을 수 있는 문제를 해결하는 데 필요한 실질적인 지식과 능력을 제공함으로써, 독자에게 데이터 분석의 실제 적용에 대한 귀중한 통찰력을 제공한다. 이런 점에서 "데이터 드리븐 리포트"는 데이터 분석 분야에 깊이 있는 이해를 원하는 모든 이에게 권할만한 책이다.
"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

 

1.들어가며

 

창업동아리를 하다보면 자연스럽게 창업경진대회를 나가게 된다. 그럴땐 자신의 아이템이 왜 세상에 나와야하고, 어떻게 매출이 이루어지며, 지속 성장 방향 등을 설명하게 된다. 이때 처음 하는 사람들이 놓치는게 바로 '설득하는 데이터' 이다.

회사도 마찬가지이다. 보고를 할 때, 의사결정에 대한 근거가 필요하다. 일반적으로 의사결정, 협업등은 구두보다는 보고서로 이루어지며, 이때 필요한게 바로 데이터 드리븐 리포트이다.

 

 

2.중요 요소

-글보다는 숫자가 좋으며, 숫자가 없다면 1)수치화를 하거나 (설문조사가 대표적 예이다.) 2) 데이터를 시각화해서 보여줘야 한다.

-직관을 배제해서는 안된다. 시작 단계를 넘어가다보면, 100% 직관없는 보고서를 꿈꾸기도 한다. 직관자체가 나의 과거 경험들에 의한 산물이다. 비지니스 최종 선택은 직관적이여야한다. 즉, 직관으로만 결정이 되는게 아니라, 데이터가 양쪽 다 합리적인 경우, 시간관계상 데이터 드리븐을 빠르게 줄여 업무 효율성을 높여야 하는 경우, 과거 매우 흡사한 사례가 있던 경우가 직관을 사용할 수 있는 예이다.

-분석 도구는 화려한게 중요한게 아니라 의사 결정자의 판단에 도움을 주는게 본질이다. 추가 설명도 가능하면 없는게 중요하다. 뽑는 방식에 따라 추가설명이 필요한 경우에는, 직접 2차 가공화하여 한번에 알아 볼 수 있도록 하자.

-도메인 지식도 중요하다. 과거 kt엠하우스 데이터 분석대회에서 포기하는 팀들이 많았다. 이유는 제공된 데이터로 너무나 당연한 이야기만 도출되기 때문이다. 토익 스피킹으로 비유하면, 토익 스피킹 점수가 높은사람은 발음도, 문법도, 단어도 훌륭하다. 라는 너무 당연한 결과가 나온다. 분석의 관점을 설정이 잘못되서 그런거고, 관점을 제대로 잡으려면 도메인 지식이 필요하다. 토익 스피킹을 예시로 들자면, 만점에서 뭐가 부족할 수록 단계가 떨어지는지를 분석하는 관점으로 접근해야하는것이 그 예이다.

 

3. 활용 예시

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사진 설명을 입력하세요.

사진은 NIA(한국정보화 진흥원) 데이터 분석 대회에 참가했을때의 자료이다. 당시 KBO의 선수영입 모델을 주제로 발표를 했었다.

(위의 사진은 기록이 아닌, 키워드 중심 분석을 했던 자료이다)

1)LDA는 야구선수 관련 크롤링 키워드를 군집화하여 감정분석했던 방식이다.

2)군집화를 위해 KoNLPy 불용어 사전을 활용하여 불용어를 처리하고

KSNU 긍부정 사전 기반으로 감정분석을 하였다.

3)부정 키워드를 분석해본 결과 연봉, 코로나, 범죄 관련 키워드가 도출됐다.

 

image.png
 

사진 설명을 입력하세요.

(위의 분석은 타격, 수비 지표를 통해 분석한 자료이다.)

 

1)일반적으로 WAR중 타격은 굉장히 객관적이지만, 수비는 사이트에서 정의를 한다. 이유는 도전적 수비, 호수비를 노리지 않을경우 수비 스탯이 오르기 떄문에 불공정하기 때문이다.

해당 이유로 미국 논문을 참고하여 수비 요인(Factor)을 만들고 타자의 수비 가치를 분석한 자료이다.

 

이처럼 데이터 드리븐 리포트는 1.키워드 같은 정성적 데이터 2.야구 성적과 같은 정량적 데이터 모두 분석이 가능하며

설득을 위해서의 본질은 결국 '설득 하는 사람이 1)납득이 가고 2)쉽게 이해하도록 3)객관적으로 전달하는 것이다.

 

 

 

 

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

모든 조직에서 올바른 전략을 수립하고 계획을 실행하기 위해서는 의사 결정이 무엇보다 중요하다. 의사 결정에 이르는 과정이 적절하지 않고, 그로써 합리적인 결정이 도출되지 않는다면 조직은 당면 과제를 해결할 수 없고 결국엔 원하는 바를 이룰 수가 없다. 그렇기에 최선의 의사 결정을 돕는 훌륭한 도구가 필요한데, 바로 그 무기가 '데이터'이다. 데이터를 통해서 문제를 제대로 정의하고, 올바른 의사 결정이 뒷받침된다면 조직은 어떠한 문제라도 효율적으로 해결할 수 있고 종국적으로 소기의 목적을 달성할 수 있게 된다. 이렇게 데이터를 기반으로 또는 데이터 주도적(데이터 드리븐)으로 의사 결정하는 흐름이 하나의 트렌드로 부상했지만, 도처에서 올바른 방법으로 데이터 드리븐을 시도하거나 그러한 문화를 정착하는 데 많은 시행착오와 어려움을 겪는 것으로 전해진다. 너나 할 것 없이 데이터 드리븐의 중요성은 너무나 잘 알고 있지만, 막상 그것을 구현하고 실행해 나가는 데 있어 실질적으로 도움받을 만한 리소스가 충분하지 않은 실정이다. 이러한 와중에 데이터 드리븐 보고를 통해 조직이 올바른 방향으로 나아가게끔 안내해 주는 서적이 등장했다. 오늘 소개할 책은 '데이터 드리븐 리포트'라는 서적이다. 

 

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본 서적은 총 4개의 장으로 구성되어 있고, 첫 장은 데이터 드리븐 의사 결정의 정의와 데이터 드리븐 보고 그리고 그에 따른 5원칙을 설명하고 있다. 이를 통해 독자는 데이터 드리븐 보고의 첫 발을 내딛게 된다. 2장에서는 본격적으로 데이터 분석을 위해 필요한 핵심 용어 및 개념을 학습하게 되고 데이터 분석에 필요한 제반 절차, 이를테면 목표 설정, 계획서 작성, 데이터 선정, 분석 방법 결정 및 해석/검증, 보고 방식 등에 대한 각각의 요소를 상세하게 나열하면서 데이터 드리븐 보고의 초석을 다지게 된다. 

 

이윽고 3장에서는 데이터 드리븐 보고의 실전 사례를 파이썬 코드 및 ChatGPT의 일부 도움을 받아 실제 적용하는 학습을 진행하게 된다. EDA와 기술 통계, 데이터 시각화, 가설 검정, 선형 회귀 분석, 분류 예측, 토필 모델링 등의 총 6가지 사례를 2장에서 얻게 된 데이터 분석 절차를 통해 파이썬 코드로 구현하고, ChatGPT를 활용하여 완성도 높은 결과물을 이끌어 낸다. 

 

마지막 장에서는 데이터 드리븐 의사 소통에 대해 다루고 있는데, 데이터 드리븐 의사 소통의 필요성, 구성 요소, 방법, 스토리텔링과 체크리스트 등의 내용을 통해 효율적으로 데이터 분석 결과를 이해관계자에게 전달하고 궁극적으로 목적을 달성하기 위한 실질적인 팁과 노하우를 배울 수 있고, 이로써 데이터 드리븐 보고의 정수를 여실히 체험하게 된다. 

 

데이터 활용은 더할 나위 없이 중요해지고 있고, 모든 조직은 어떻게 데이터를 분석하느냐에 따라 그 결과를 기반으로 하여 최선의 의사 결정을 이루고 목적을 달성할 수 있다. 그런데 데이터 분석도 중요하지만, 문제는 그에 따른 결과를 어떻게 효율적으로 조직의 이해관계자에게 전달하고, 의사 결정권자가 올바른 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 과정 역시 굉장히 중요하다. 시중에는 데이터 분석에 관련된 서적이 편재해 있지만, 데이터 드리븐 보고에 대한 책은 아마 본 서적이 유일무이할 것이다. 3장에서 실제 사례를 파이썬 코드로 다루기 때문에, 이 책을 제대로 활용하기 위해서는 파이썬에 대한 기본 문법과 기초를 사전에 익히고 있어야 한다. 파이썬에 대한 기본을 갖추고 있는 상태라면, 조직의 올바른 의사 결정 과정을 지원하고 데이터를 기반으로 원하는 바를 이룰 수 있도록 하기 위해 당장 이 책과 함께 데이터 드리븐 보고의 여정을 시작해 보자. 데이터 드리븐 보고를 통해 조직의 성공을 위해서라면 주저하지 말고 이 책을 가이드로 삼아 앞으로 나아가 보자. 

 

P.S 한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다. 

AI 시대에 데이터 리터러시가 중요해졌다. '리터러시=문해력'으로, 이 경우엔 데이터를 읽고 이해하는 능력을 말한다.

AI와 데이터는 무슨 상관일까? 챗GPT를 보면 온라인상에 있는 엄청난 양의 데이터를 활용하고 있으며 사용자가 추가적인 데이터를 던져주면 나에게 맞춤형 결과를 내놓는다. 그야말로 개인 비서가 되는 셈. 데이터를 잘 가지고 놀 줄 알수록 직장에서, 세상에서 살아남기 수월해 지는 것이다.

지금 리뷰하는 '데이터 드리븐 리포트' 책 안에 이런 내용이 나온다.

"AI는 당신을 대체하지 않는다. AI를 사용하는 사람이 당신을 대체할 것이다."

밥벌이에 컴퓨터를 사용하는 직군이라면 앞으로는 데이터와 AI를 활용하지 않고는 생산성 차이를 극복할 수 없을지도 모른다.

책에서는 데이터 드리븐 리포트를 이렇게 정의한다. 올바른 문제 해결을 위한 문제 정의부터 데이터 수집, 정제, 분석을 거쳐 스토리텔링과 시각화로 설득을 끌어내는 일련의 과정이다.

데이터 문해력을 높였다면 최종적으로는 어떤 결과를 이끌어내야 할 것이다. 그것은 곧 (상사 또는 고객의) 의사결정이다. 실무자는 이들이 좀 더 쉽게 결정을 내릴 수 있게 데이터 중심의 보고서를 쓰는 것이 중요하다.

어떻게 쓸 수 있을까? 나는 데이터 중심으로 보고서를 써본 적이 없는데...!

책에 모든 실무적인 내용이 다 나와 있으니 걱정하지 않아도 된다.

대상 독자는 다음과 같다.

  • 파이썬 기초 문법을 알고 데이터 분석을 해본 적 있는 직장인
  • 상사와 고객을 설득해야 하는 데이터 분석가
  • 기존의 보고 방식을 뛰어넘어 예측 가능하고 선제적인 분석 기법을 알고 싶은 사람
  • '해봤는데 안 돼.' '예전에 검토해봤어' 등의 이유로 상사에게 거절당한 경험이 있는 사람
  • 분석 업무에 챗GPT를 활용하고 싶은 사람
  • 데이터 분석 자격증과 실무를 동시에 고민하고 있는 사람

출판사인 한빛미디어에서 책 분류를 '중급'으로 설정했다. 어느 정도의 수학 능력과 기본적인 파이썬, 최소한의 통계 지식이 필요하기 때문이다. 원래 데이터를 다루는 것 자체가 종합 예술이어서 육각형 인재가 되어야 이 분야의 전문가가 될 수 있다. 초급자가 처음부터 이 책을 이해하기는 쉽지 않겠지만 그만큼 실무에 도움되고 수준 높으며 흥미로운 내용으로 채워져있다.

구성은 모두 4장으로 되어 있다.

  • 1장 : 데이터 드리븐 보고
  • 2장 : 데이터 드리븐 보고 절차
  • 3장 : 데이터 드리븐 보고 실전 사례 with 챗GPT
  • 4장 : 데이터 드리븐 커뮤니케이션

1장과 4장은 술술 읽히는 재밌는 챕터이다. 데이터 드리븐 보고에 대한 기본 정의부터, 왜 우리가 이걸 해야 하는지, 상사(또는 고객)에게 잘 전달하려면 어떻게 해야 하는지 등의 내용이 있다. 저자가 독자인 우리가 이 책을 완독하게끔 설득하는 장이다.

2장은 데이터 분석을 하기 위해 필수로 알아야 할 기본적인 용어와 개념을 설명한다. 가설을 설정하고 데이터를 선정한 후 분석 방법을 결정 -> 해석과 검증을 하고 최종적으로 내가 설득할 대상에게 보고하는 데이터 드리븐 리포트의 절차가 나와 있다.

3장은 이 책의 핵심으로 실전 사례로 데이터 기반 보고를 학습한다. 가장 지면을 많이 차지하는 챕터이다. 여기서는 여러 상황이 주어진다. 각 상황은 아무렇게나 주어지는 건 아니고, 데이터 시각화나 가설검정, 선형회귀분석, 분류예측 등 데이터 드리븐 보고에 해당하는 여러 유형에 익숙해 질 수 있는 사례들이 나온다. 여기서 흥미로운 부분은 현실 문제를 해결하는 과정에서 챗GPT를 활용한다는 점이다. 창의성이 부족한 나는 이렇게 딱딱 알려주는 게 넘 좋다.ㅎㅎㅎ


책 '데이터 드리븐 리포트'를 다 보고 느낀 건 데이터의 활용가치가 참 높다는 거다. 기업들이 왜들 그렇게 사용자 데이터를 확보하려고 책을 읽다보면 느껴진다.

그리고 상사를 설득하기 위한 리포트 용도 뿐만 아니라 개인적으로 의사결정을 하는데에도 데이터가 도움이 될 것 같다. 매일매일이 선택의 연속이다 보니 가끔은 무지성으로 무언가를 선택하기도 하는데, 데이터 분석이 습관화 되면 이런 단점도 좀 고칠 수 있지 않을까^^;;

1장부터 4장까지 내용이 다 좋아서 버릴 부분이 없는, 종이 아깝지 않은 책이다. 3장 실전 사례는 따라하면서 데이터를 분석해 가는 과정이 특히 재밌었다. 데이터 자격증을 준비하는 사람이나 직무에 관심있는 사람, 현재 실무자인 사람 모두에게 도움이 도리 것이라 생각한다.

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"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."