서평-공식을 넘어서는 데이터 마인드 셋(윤다영, 조선미 지음, 비제이퍼블릭, 비제이퍼블릭출

공식을 넘어서는 데이터 마인드셋 - 실무자를 위한 데이터 분석 실전 워크북
윤다영.조선미 지음 / 비제이퍼블릭 / 2023년 11월

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페이스북을 보다가 비제이 퍼블릭 출판사 페이스북에서 <공식을 넘어서는 데이터 마인드 셋>이라는 책의 서평 이벤트를 하고 있었다. 책의 내용을 확인해 보니 데이터분석과 통계와 관련된 책이었다. 데이터가 중요해지는 시대가 되면서 금융, 유통, 식품, 제조업, 해운업 등 다양한 산업과 분야에서 데이터 분석과 통계의 중요성이 커지고 있고 기업들도 데이터 분석과 통계에 능숙한 인재들을 많이 뽑고 있다. 그래서 나도 통계와 데이터 분석을 배우고 싶었는데 전공 서적 통계학책은 어려운 단어와 어려운 말이 많아 이해하기가 어려웠다. 이 책에는 비전공자를 위한 SQL 기초와 비전공자를 위한 통계 기초라는 별책이 수록되어 있어 통계학 비전공자인 내가 어려운 통계학을 이해하는 데 도움을 줄 수 있다고 생각해 책의 서평 이벤트를 신청했고 당첨되어서 책을 받게 되었다.

감사합니다.^^ 비제이퍼블릭 출판사님.^^

책의 저자-윤다영

서강대학교 커뮤니케이션학, 경영학을 최우등으로 졸업하고 현재 IT 업계에서 프로덕트 매니저로 일하고 있다. 결제와 물류 등 여러 도메인에서 고객을 감동시키는 서비스와 비즈니스 가치를 창출하기 위해 다양한 데이터를 다루고 있다. ‘데이터 마인드셋’이 있다면 누구나 데이터로 임팩트를 만들 수 있다고 생각한다. 2022년 TEDx 강연자로 [MZ세대가 행복하게 일하는 법, 몰입의 힘] 등에 대해 강연했다. 앞으로도 즐겁게 일하고, 폭넓게 배우며 삶을 경험하고 성장할 예정이다.

책의 저자-조선미

서강대학교 커뮤니케이션학과 소프트웨어학을 수석 졸업한 뒤, IT 서비스 기획자를 거쳐 데이터 사이언티스트가 되었다. 데이터를 깊이 있게 파고 들어 인사이트를 찾는 과정이 즐거워서 업으로 삼고 있다. 서비스 사이드에 있던 경험을 양분 삼아 비즈니스 관점에서 데이터 활용 전략을 세우고 있다. 지식과 경험의 공유를 위해 다양한 개인과 기업을 대상으로 강사로도 활동하고 있다. 새롭고 도전적인 시도를 멈추지 않고 싶은 프로 열정러이다.

책의 목차

들어가는 말

추천사

Chapter 1. 누구나 데이터를 분석하는 시대

1.1 데이터 분석가의 미래

1.2 우리 회사에는 어떤 데이터 분석이 필요할까?

1.3 데이터 분석을 활용하는 실무 사례

1.4 데이터 직군의 분류

1.5 비(非)데이터 직군의 데이터 분석

1.6 모두에게 데이터가 필요한 이유

Chapter 2. 공식이 아닌 관점을 탑재하라

2.1 데이터 분석에 통계 지식도, 하드 스킬도 중요하지 않은 이유

2.2 데이터 분석의 시작

2.3 데이터 분석으로 해결하고 싶은 비즈니스 문제 정의하기

2.4 데이터 마인드셋으로 가는 길

Chapter 3. 핵심 지표에 주목하라

3.1 내 손으로 괴물을 만들어버렸다!

3.2 좋은 지표란?

3.3 데이터 핵심 용어 백서 개념 백과사전

3.4 행동으로 이어질 수 없는 데이터는 쓰레기다

3.5 ‘수많은 지표’의 역설

Chapter 4. 실전 데이터 분석 6단계

4.1 획득 가능한 데이터 확인하기

4.2 가장 중요한 지표 정의하기: 북극성 지표, OMTM

4.3 진짜 지표를 찾아라

4.4 가장 적절한 데이터 주기 정의하기

4.5 비교 기준 정의하기

4.6 데이터 추출하기: 왜 SQL을 알아야 할까?

4.7 데이터를 분석하는 여러 프레임워크

4.8 회고하며 개선하기

4.9 데이터는 정직해야 한다

4.10 이제 성장이 시작된다

Chapter 5. 데이터 직군과 협업하는 방법

5.1 대표적인 3가지 데이터 직군: 데이터 분석가, 사이언티스트, 엔지니어

5.2 데이터 조직이 협업하는 방식

5.3 내가 요청한 업무는 어디로 갈까?

5.4 데이터 팀과 효율적으로 일하는 방법

5.5 데이터 직군과 점점 더 많이, 자주 일하게 될 미래

별책부록

1. 비전공자를 위한 SQL 기초

2. 비전공자를 위한 통계 기초

맺음말

책의 특징

이 책은 먼저 데이터 분석가의 중요성, 데이터 분석을 실무로 쓰는 기업들과 데이터 분석을 실무로 쓰는 기업들이 만들어낸 서비스, 제품을 소개한다. 또 데이터베이스 관리자, 데이터 엔지니어, 데이터 사이언티스트, 머신러닝 엔지니어, 데이터 분석가 등 데이터 관련 직종들의 하는 일과 다른 직종들과는 어떤 차이가 있는지 알려준다. 그리고 명품 산업, 유통업, e커머스와 같은 다양한 산업 분야에서 HR 애널리틱스, MD, 서비스기획자와 같은 다양한 직무들이 어떤 식으로 데이터 분석을 하는지를 알려준다. 그리고 데이터 분석을 하는 순서, 단계, 방법, 관점, 사고, 요령, 팁, 예시 등을 소개해 주고 데이터 분석에 사용되는 다양한 지표, 계량화할 수 있는 수치들의 종류와 수치들의 정의와 수치들의 의미, 수치들을 보면서 주의해야 할 점들을 알려준다. 그리고 데이터 관련 직종들과 협업하는 방법을 알려주고 마지막으로 비전공자를 위한 SQL 기초와 통계 기초를 알려주고 책을 끝맺는다.

책의 장점

데이터 분석과 통계와 관련된 책이라 어려운 수학 공식과 통계 지식이 나오는 게 아닐까라고 걱정했는데 이 책에는 어려운 수학 공식과 통계 공식이 나오지 않고 어려운 수학 공식과 통계 공식 없이 데이터를 분석하는 방법을 알려주어서 수학 포기자나 수학과 통계를 어려워하는 사람들도 손쉽게 읽을 수 있는 책이다. 그리고 이 책에는 경영과 비즈니스에서 사용하는 다양한 종류의 이해하기 어려운 지표들(ROAS, QoQ, MoM, CSAT, BEP, 외환차손, MCU, PV, UV, CPP, ARPU 등)를 표로 정리해 놓고 지표들의 뜻과 지표를 볼 때 주의해야 할 점을 알려주어서 다양하고 이해하기 어려운 지표들을 쉽게 이해할 수 있고 지표를 볼 때 조심해야 할 점, 유의해야 할 점을 알려주어서 지표를 올바르게 사용할 수 있는 방법을 익힐 수 있게 도와준다. 그리고 데이터 분석의 방법, 직무, 관점 등을 알려주어 데이터 분석을 전반적으로 알 수 있다. 마지막에 별책이 부록 되어 있어서 SQL 기초와 통계의 기초도 배울 수 있다. 책이 작고 가벼워 휴대하기가 쉬워 회사 책상에 올려놓거나 책장에 넣고 회사에서 실무를 하면서 기억이 나지 않아 까먹었던 지표들을 다시 찾아보기에 좋은 책이라는 생각이 든다.

책의 후기

이 책을 읽으면서 데이터 분석이라는 분야를 전반적으로 이해할 수 있었다. 데이터 분석의 중요성을 배우고 어떻게 사용해야 하는지도 알게 되었다. 가장 좋았던 점은 어렵고 다양한 지표들을 잘 정리해 놓아서 지표들의 의미와 주의해야 할 점을 알 수 있었던 것이고 지표들이 헷갈릴 때 찾아보기가 쉬워 다양하고 어려운 지표들을 헷갈리는 일은 이제 없을 것 같다. 컴퓨터가 더더욱 발달해 데이터의 시대가 되면서 다양한 산업과 직무에서도 데이터 분석을 필요로해 통계학 비전공자도 데이터를 분석하고 사용하는 방법을 배워야 한다. 그렇지 않으면 데이터 분석을 사용할 줄 아는 사람과 사용하지 못하는 사람의 격차는 점점 벌어질 것이다. 앞으로도 데이터와 데이터분석에 관련된 책들을 많이 찾아보고 많이 읽고 많이 공부해야겠다. 그리고 데이터 없이 뇌피셜로 근거 없이 생각하고 말하지 말고 데이터에 기반해서 사고하고 문제를 해결하는 습관을 길러야겠다.