한빛미디어

인과추론의 기본개념, 비즈니스 문제를 추론으로 틀짓기, 편향과 인과추론 관계 이해 그리고 조정하기를 배울 수 있는 실무를 겸비한 충실한 이론서

업무를 수행할 때, 지금까지 업무를 수행한 결과와 성과들이 있고, 현재 내가 투입할 수 있는 자원들이 있을 때, 자원들과 성과 및 결과들에 대한 인과관계를 연결시켜 주는 일은 가장 기본적인 일이며 모든 사람들이 궁금해 하는 일일 것입니다.

이럴때 대부분의 담당자는 이렇게 해보고 또 저렇게 해봤을 때, 두 결과 중 좋은 결과에 투입한 자원과 방법을 선택합니다. 그리고 이런 것들이 쌓여 노하우와 직감이 됩니다. 이런 방법과 과정이 데이터를 기반하긴 했으니 데이터 기반의 의사결정이라고 생각했습니다. 물론 여기에 복잡한 기존의 통계학 방법들을 총 동원한다면 좋겠지만, 나는 이 분야에 대한 박사학위도 없고 전문가도 아니기도 하며, 상식적으로 충분한 의사결정 과정을 거쳤다고 생각했습니다. 이 책을 읽은 후, 내가 생각하는 방식이 A/B 테스트고, A/B 테스트를 하기에는 좋지 않은 사례며, 많은 오차가 포함될 수 있고, 이러한 오차에서 나오는 잡음을 제거하기 위해 CUPED나 FWL 같은 방법들이 있구나 라는걸 알게 되었습니다.

인과추론은 데이터과학과 비즈니스를 분석하는데 핵심 영역입니다. 온라인 마케팅에 투자하고 이를 추가 고객 유치로 이어지게 하는, 최적의 가격 전략을 수립하는데 기반이 되는 다양한 결정을 하는데 있어 근본적인 질문에 답을 하는데 중요한 근거와 역할을 합니다. 이 도서는 이런 주제, 어쩌면 기업에서 가장 중요하다고 할 수 있는 주제를 다루고 있으며, 파이썬을 사용하여 실제로 활용할 수 있는 방법을 배웁니다. 그리고, 개인적으로 너무 짧아 아쉽지만, 곳곳의 실제 사례 안내를 통해 비즈니스 문제에 적용하는 방법을 알려줍니다.

저자는 매우 실용적인 도서를 쓰려고 했지만, 이론을 충실히 설명하고 있기 때문에 독자에 따라 어렵게 느낄 수 있고, 실제 이해하기 위해서는 많은 노력과 추가 학습이 필요할 수 있습니다. 저자는 아마도 두꺼운 최신 이론이 총망라된 베개 책을 쓸 수도 있었는데, 이 도서를 그렇게 만들지는 않고, 대신 많은 참고할 수 있는 내용에 대한 짧은 설명을 많이 곁들였습니다. 인과추론에 흥미가 있는 개발자라면 과감히 읽어 보고, 데이터 과학자들이라면 읽어 보는 것을 추천해 드립니다.

본 도서는 다양한 인과추론 방법을 소개하고 있습니다. 실제 비즈니스상에서 발생할 수 있는 문제와 현상을 인과추론 문제로 구조화하고, 편향이 미치는 영향을 이해시키며, 다양한 상황에서 어떤 영향을 미치는지 친절하게 설명해 줍니다. 그리고 편향을 조정하고 상황에 따라 인과 효과가 달라지고, 어떻게, 어떤 방식으로 검토해야 하는지 다루고 있습니다.

인과추론의 필요성
데이터 기반의 의사결정을 하는 기업이라면 인과추론은 단순한 예측을 넘어서, 특정 결정이나 조치가 실제 비즈니스 결과에 미치는 영향을 정확하게 파악하고자 할 때 필수적인 절차 입니다. 추가적인 온라인 마케팅 지출이 실제로 얼마나 많은 고객을 유치하는지, 혹은 특정 고객이 할인 쿠폰을 받았을 때만 구매를 결정하는지 등의 질문에 답하기 위해서는 단순한 상관 관계 분석을 넘어 인과관계를 이해 해야합니다.

인과추론 방법론
저자는 인과추론의 기본기에 대해 설명하고, 다양한 편향 보정 방법에 대해 소개하며 이를 발전시켜 고려해야 될 다음의 문제들 그리고 이를 해결하는 방안에 대한 다양한 방법론을 소개합니다. 각 방법론은 실제 산업 사례를 통해 설명되어, 이론과 실무 사이의 간극을 메우는 데 중점을 두고 있습니다.

실용적 접근
이 도서는 Python과 Python 기반의 데이터 과학 라이브러리를 사용하여 인과추론을 실제 데이터 세트에 어떻게 적용할 수 있는지를 눈으로 확인시켜 줍니다. 이 책은 이론적 배경을 제공하는 동시에, 코드 예제와 함께 이론을 실제로 어떻게 적용할 수 있는지를 보여줍니다. 이런 접근 방식은 독자가 책에서 배운 내용을 자신의 작업에 직접 적용해 볼 수 있도록 합니다.

도전과제와 기회
책에서 다루는 사례 연구와 예제는 실제 기업에서 직면할 수 있는 지분히 사실적이면서 적나라하며 다양한 도전과제를 반영하고 있습니다. 예를들어, 추가적인 온라인 마케팅이 실제로 고객 유치에 얼마나 기여하는지, 또는 크레딧 라인 확장이 고객의 디폴트 확률에 어떤 영향을 미치는지 등을 파악하기 위해 인과추론이 어떻게 활용될 수 있는지를 보여주고 직관과 얼마나 차이가 나는지 확인해 줍니다.

결론
본 도서는 인과추론을 통해 데이터 기반 결정을 내리고자 하는 모든 이들에게 이론적인 충실한 배경지식을 제공해 주는 필수 자료입니다. 저자는 복잡할 수 있는 인과 추론의 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 설명하였고, 이를 통해 독자들이 자신의 비즈니스 문제에 인과추론을 적용할 수 있도록 도와줍니다. 이 책은 이론적 지식과 실용적 적용 사이의 균형을 잘 맞추도록 노력하고 있으나, 다수의 수식이 나오는 등 이론적인 부분에 조금 더 무게감이 있습니다. 데이터 과학자, 비즈니스 분석가, 그리고 의사 결정권자들이 복잡한 비즈니스 환경에서 보다 정확한 결정을 내리고 싶은 이들에게 추천합니다.

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