데이터 분석

데이터 분석의 힘 - 그 많은 숫자들은 어떻게 전략이 되는가
이토 고이치로 지음, 전선영 옮김, 이학배 감수 / 인플루엔셜(주) / 2018년 8월

 학교에서 양적 연구 방법과 질적 연구 방법을 공부한 적이 있다. 그리고 이 둘은 대치되는 관계가 아니라 상호보완적 관계였다. 이 책에 나오는 RCT 방법과 RD디자인 & 집군분석도 이와 유사했다. 서로 상호보완적인 관계였던 것이다. 또한, 양적 연구 방법과 질적 연구 방법이 상호보완적 관계일지라도 양적 연구 방법이 연구 방식의 대세를 이루듯, 데이터 분석에서도 RCT 방법이 대세를 이뤄 공통점을 또 이루었다. 문득 깨달은 '방법'의 발달 과정이었다.

 한편, 책 내용을 읽으면서 데이터 분석법도 배우고 그와 관련된 여러 실제 사례들을 알 수 있었다. 첫 번째로 어떤 데이터 분석법을 배웠냐 하면, 앞에서 말했듯 RCT 방법, RD디자인, 집군분석, 패널 데이터 분석이 있었다. 가지 수가 4개밖에 되지 않아서 이해하기도 편했다. 두 번째로는 데이터 분석과 관련된 여러 실제 사례들을 알게 되었다. 사실 여러 데이터에 접근하기 쉽지 않은 나에겐 이 많은 사례들이 데이터 분석의 이해와 적용에 많은 도움이 되었다. 예를 들어, 나는 구글의 G가 RCT란 방법을 통해서 통계적으로 결정된 색깔인지 알지 못했었다. 그리고 오바마 전 미국 대통령도 대선 때 RCT 방법을 사용해서 큰 도움을 얻었다는 것도 알지 못했었다. 나아가 이 사례를 알기만 한 것만이 아니라 작가가 RCT 방법을 이 사례들에 차근차근 작용하는 과정을 알려줘 RCT 방법을 잘 이해할 수 있었다.

 4차 산업 시대에 빅데이터가 쏟아지고 있다. 비록 내가 찾지 못하는 것인지 모르겠지만 현재로썬 접근할 수 있는 데이터가 별로 없다고 판단된다. 하지만 앞으로 내 미래에 대비하여 데이터 분석법을 알아보았다. 비록 이 책을 읽었더라도 실제로 데이터도 별로 없는 내가 데이터 분석을 할 수 있을지는 모르겠다. 하지만 어떤 사람이 데이터 분석을 잘했는지 어느 정도 판단할 수 있는 능력을 기를 수 있었던 것 같다.