한빛미디어

딥러닝이 대세가 되면서 많은 데이터 분석 분야에서 딥러닝 알고리즘을 활용한 데이터분석을 많이 시도하고 있습니다.

딥러닝 알고리즘은 장점 매우 많으나, 단점으로 그 결과가 왜 도출되었는 지에 대한 이유를 알 수 가 없기 때문에,

딥러닝만 사용하게 된다면 알고리즘에 너무 의존적이고 해당 결과에 대한 원인을 알 수 가 없습니다.

이 책은 예측방법이 아닌 "무엇이 행동을 유발하는가?"에 초점을 맞추고 있습니다.

단순히 최신의 더 좋은 알고리즘을 써서 데이터분석을 진행하는 것이 아닌

 - 데이터 자제를 목적으로 하기보다는 데이터를 인간의 심리와 행동을 들여다보는 렌즈로 바라보는 행동과학적인 사고방식

- 여러 요인 사이의 인과관계를 알아내고 관계썽이 얼마나 강한지 측정하는 인과관계분석 도구 모음

을 주제로 설명하고 있습니다.

저자는 위 주제를 "인과-행동 접근법" 또는 "프레임워크" 라고 부르고 있습니다.

이 책은 사용자의 비즈니스 데이터를 분석는 업무를하는 개발자들에게 적절한 책입니다.

최신알고리즘을 소개하는 책은 아니기도하고 알고리즘이 아닌 데이터 자체에 초점을 맞춘 책이어서

높은 수준의 언어이해도는 필요 없습니다.

R과 파이썬을 간단하게 다룰줄만 알면 이 책을 읽는데 큰 무리가 없을것입니다.

이 책은 크게 다섯부분으로 나뉘며

1부 행동의 이해 에서는 "인과-행동 프레임워크"에 대한 간단 설명을 통해 데이터에서 인과관계 추론과 데이터 사이의 관계성을 설명하고 있고,

2부 인과관계 다이어그램과 교란해소 에서는 데이터 교란의 개념을 소개하고 인과관계 다이어그램을 통해 데이터 분석시 교란을 해소하는 방법을 설명하고 있습니다.

3부 견고한 데이터분석 에서는 데이터 분석의 신뢰드를 높이기 위한 방법들을 설명하고 있으며, 데이터가 작거나 불규칙한 형태거나 이상치가 있거나 결측치가 있는 경우등에 대한 대처법을 알려주고 있습니다.

4부 실험 설계와 분석에서는 실험을 설계하고 분석하는 다양한 방법과 사례들을 알려주고 있으며,

마지막 5부 행동데이터 분석을 위한 고급 도구에서는 전체 내용을 종합하여 조절효과, 매개효과와 도구 변수를 설명하고 있습니다.

IT서적은 보통 필요한 부분만 골라서 읽어도 되는 책이 많지만, 이 책은 순서대로 차근차근 읽는걸 추천합니다.

단순히 알고리즘만 써서 데이터 분석에대한 결과만 딱 뽑는게 아닌, 데이터 자체에대한 인사이트를 얻고

데이터와 분석 결과간의 인과관계를 분석하고 싶은 데이터과학자들에게 추천하는 책입니다.

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