데이터 분석 오답 노트

데이터 분석 오답 노트 - 빅쿼리, 파이썬, 스프레드시트, 루커 스튜디오로 비즈니스 이해부터 문제 정의, 결과 전달까지
주정민.허현 지음 / 영진.com(영진닷컴) / 2026년 5월

"북유럽의 소개로 출판사로부터 책을 제공받아 주관적으로 작성한 글입니다"

AI와 데이터, 바이브 코딩이라는 말이 일상 대화에까지 끼어드는 시기입니다. 흐름은 빠른데 기본기를 어디서 다져야 할지는 막막했습니다. 그 막막함 때문에 집어 든 책이 <데이터 분석 오답 노트>였습니다. 북유럽 카페를 통해 받아 보게 됐는데, 손에 쥐자마자 두께부터 묵직했습니다. 예전에 봤던 엑셀 교재가 떠오를 만큼 판형도 크고, 펼치기 전부터 교과서 같은 단단함이 전해졌습니다.

제목에 먼저 눈이 갔습니다. 보통 이런 분야 책은 정답을 빠르게 쥐여주려 하는데, 이 책은 오답을 먼저 펼쳐 놓습니다. 누구나 한 번쯤 저지르는 실수를 앞세우고, 왜 그게 어긋난 결론으로 흘러가는지 짚은 다음에야 올바른 길을 보여줍니다. 틀린 문제를 다시 들여다보며 약점을 메우던 방식이 책 전체에 그대로 옮겨져 있었습니다.

이 접근이 가장 와닿은 건 빅쿼리를 다루는 초반이었습니다. 주문 테이블에서 고객 수를 세면 5만 건이 나오는데, 중복을 빼지 않은 탓에 매출이 부풀려져 보이는 사례가 나옵니다. DISTINCT 한 줄을 빠뜨린 것만으로 결론이 달라지는 셈입니다. 솔직히 저도 '이건 충분히 놓칠 만한데' 싶어 뜨끔했습니다. 작은 처리 하나가 비용과 성능까지 바꾼다는 걸 같은 질의가 5.31MB에서 687KB로 줄어드는 숫자로 보여줄 때는, 막연히 알던 걸 눈으로 확인한 기분이었습니다.

도구 이야기를 지나면 책의 무게중심이 사고법으로 넘어갑니다. 저자는 데이터가 목적이 아니라 수단일 뿐이라고 거듭 말합니다. 판단을 내릴 때 정말 데이터가 필요한 일인지부터 묻고, 정량과 정성, 도메인 전문가의 시각과 현장 확인을 함께 엮으라는 조언입니다. 분석의 기준도 하나로만 세우지 말고 시간, 기간, 지역, 사용자처럼 여러 축으로 들여다보라고 합니다.

특히 기억에 남은 건 두 장면입니다. 주간 활성 사용자가 줄었다고 곧장 리텐션 캠페인을 돌리기보다 왜 이탈했는지를 먼저 파악하라는 대목. 무엇이 일어났는가와 왜 일어났는가를 가르는 시선이 왜 중요한지 압축돼 있었습니다. 그리고 가설 없이 데이터를 들여다보는 일을 망망대해 한가운데서 낚시하는 것에 빗댄 비유. 이 두 가지는 책을 덮고도 한동안 남았습니다.

뒤로 갈수록 다루는 폭이 꽤 넓어집니다. 마케팅 예산 배분을 판단하는 기여도 분석 같은 묵직한 주제까지 이어지고, 마지막 지표 용어집에서는 AARRR 프레임워크와 산업별 지표를 사전처럼 정리해 둡니다. 신규 유저 수와 방문자 수, 전년 대비나 전월 대비 성장률 같은 용어를 예시와 함께 풀어 놓아, 현업에서 그때그때 펼쳐 볼 레퍼런스로 두기 좋겠다 싶었습니다.

솔직하게 덧붙이자면 아쉬운 점도 있습니다. 개발 업무나 언어가 익숙하지 않은 분에게는 코드가 많은 장이 진입 장벽처럼 느껴질 수 있습니다. 요즘은 막히면 AI에게 물어 가볍게 풀어내는 경우도 많은 터라, 틀린 곳을 하나하나 짚어 가는 이 책의 정공법이 누군가에게는 답답하게 다가올지도 모릅니다.

그래도 제목 그대로 정석을 차분히 보여준다는 점은 분명합니다. 데이터를 직접 다루는 실무자라면 곁에 두고 펼칠 기준이 되어 줄 책입니다. 비개발자나 입문자라면 도구 장을 한 번에 소화하려 들기보다, 사고법과 지표 부분부터 천천히 읽어 가는 편이 한결 수월할 듯합니다.

숫자가 좀처럼 전략으로 이어지지 않아 답답했던 분이라면, 이 책에서 가져갈 지점이 분명 있을 겁니다.

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