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이 책에서 정의하는 ‘데이터 드리분 보고’란 올바른 문제 해결을 위한 문제 정의부터 데이터 수집, 정제, 분석을 거쳐 스토리텔링과 시각화로 설득을 끌어내는 일련의 과정을 말한다.

10쪽, 데이터 드리븐 리포트.

 기업에서의 데이터 분석은 점점 더 중요한 위치를 차지하고 있다. 어떤 직급과 업무이든 간에 유의미한 토대가 되지만 상사에게 보고를 하며 설득하는데 있어 중요한 역할을 하는 것이 데이터 분석 결과이기도 하다. ‘데이터 드리븐 리포트’는 단순히 분석을 하는 것뿐 아니라 어떤 데이터를 가지고 어떻게 분석할 것인지, 또 어떻게 해석할 것인지에 대해 설명하고 있다. 보고를 하는 과정에서 필요한 데이터 분석 방식과 커뮤니케이션에 중점을 두고 있다. 데이터 관련 종사자보다는 그 외의 부서에서 데이터를 기반으로 하는 보고를 수행하는 이들이 읽으면 좋겠다는 생각이 든다. 데이터 사이언티스트 독자라면 커뮤니케이션 요소를 주목하는 것도 도움이 될 것이다. 

 각 장에서는 실제 회사에서의 데이터 활용 사례와 올바른 접근 방법에 대해 설명한다. 1장 데이터 드리븐 보고에서는 데이터 기반 의사결정 활용 사례에 대해 설명하고, 2장 데이터 드리븐 보고 절차에서는 성공적인 데이터 드리븐 보고를 위한 ON AIR 분석 절차( 목표 설정 - 데이터 설정 - 분석 방법 결정 - 해석 - 보고)를 단계별로 설명한다. 3장 데이터 드리븐 보고 실전 사례 with Chat GPT에서는 실제 비즈니스에 활용되는 데이터셋으로 직접 실습하고 Chat GPT를 통해 파이썬 코드를 작성한다. 4장 데이터 드리븐 커뮤니케이션에서는 설득해야할 대상과의 의사소통 시 점검해야할 체크리스트를 확인한다.

과거에는 고려하지 않았던 데이터가 현재는 의사결정에 반영되면서 복잡성이 높아졌다. 글로벌 기업들은 이 복잡성을 관리하고 분석할 수 있는 데이터 드리븐 능력을 앞으로의 시장을 선점하기 위한 가장 중요한 요인으로 보고, 데이터 드리븐 의사결정을 하기 위한 트랜스포메이션을 위해 수조 달러를 투자해왔다.

33쪽, 데이터 드리븐 리포트.

데이터 드리븐 보고는 비즈니스에서 데이터 드리븐 방식으로 의사결정하기 위해 보고하는 절차와 커뮤니케이션을 말한다.

36쪽, 데이터 드리븐 리포트.

 데이터 드리븐 보고에는 여섯 가지 유형이 있다. 기초통계, 시각화, 가설검정, 선형회귀분석, 분류예측, 토픽 모델링의 개념을 소개한다. 이후 독립변수와 종속변수, 테이블의 행과 열, 데이터 분리 등 이론적 통계와 분석 시 필요한 개념을 설명한다.

 기본 용어 설명과 더불어 파이썬으로 라이브러리를 import하여 데이터셋을 가져와 최댓값 최솟값, 첨도, 왜도 값을 구하는 기본 통계를 실습한다. 상관분석이나 t-검정, 선형회귀분석 등 기본 통계의 간단한 분석들을 살펴본다. 구글 colab을 통한 실습이라 파이썬이나 R을 설치할 필요가 없어 실습을 용이하게 진행할 수 있다.

 기본 통계를 살펴본 후 EDA를 수행하여 EDA상에서의 시각화, 결측치/이상치 처리 등에 대해 언급한다. 요즘 핫한 Chat GPT를 활용하여 EDA를 수행하는 방법(히스토그램, xy 플롯 생성 등)에 대해서도 설명하는데 사용자 입장에서 데이터 분석 코드를 받기 타이핑 해야할 문장과 예상 답변을 제공한다. QR코드로 프롬프트 및 결과 또한 설명하여 이해하기에는 어려움이 없었다. Chat GPT로 코드를 받아 활용할 수는 있겠지만 제대로 된 데이터를 받기 위해 잘 유도해야겠다는 생각이 든다.

책의 가이드 대로 git에 있는 데이터를 불러왔다. pandas 라이브러리를 import하고 데이터프레임을 살펴보았다. 아래 도표는 따로 그린 것이 아니라 colab에서 제공해준 것이라 신기하기도 하고 편리하기도 했다. 

Chat GPT에서는 간단한 데이터를 제시한 뒤 정규성 검증을 요구했다. 

알아서 분석부터 print까지 짠 Chat GPT... GPT에서 받은 코드를 colab에서 돌리고 colab에서 받은 결과를 다시 실행시키면 결과도 받을 수 있다. 

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