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'인과관계'는 일상에서도 자주 사용되는 단어이다. 하지만 이 인과관계라는 것은 생각보다 그렇게 만만히 볼 개념이 아니다. 예를 들어, 한 대형마트가 연말을 맞아 초특가 세일을 하는 경우를 살펴보자. 이러한 세일 이벤트를 진행하자 고객 수가 1.5배 증가했다면, 할인이 고객 수를 1.5배 증가시키는 '인과관계'가 있다고 이야기할 수 있을까? 조금 통찰력이 있는 사람들이라면 꼭 그렇진 않을 것이라는 답변을 했을 것이다. 연말 파티를 준비하기 위해 마트를 찾았을 수도 있고, 근처에서 연말 공연이 열려 공연을 본 김에 마트에 들러 물품을 샀을 수도 있다. 심지어는, 그날의 온도, 습도가 사람들을 마트로 가고 싶도록 만들었을 수도 있는 노릇이다! 즉, 정확한 인과관계를 알기 위해서는 해당 사건이 정확하게 같은 시간, 같은 공간, 같은 조건에서 딱 하나의 사건만이 바뀌어야 한다. 마치 우리가 중고등학교 때 배웠던 실험군과 대조군처럼 말이다.

하지만 이러한 것은 불가능하다. 어떻게 우리 집 앞 대형마트가 세일을 하는 상태와 세일을 하지 않는 상태가 공존한단말인가? 슈뢰딩거의 고양이도 아니고 말이다.. 그렇다면 우리는 이러한 '인과관계'를 어떻게 알 수 있을까? 세일이 고객 수 증가에 미치는 정확한 영향력을 어떻게 측정할 수 있을까? 이러한 물음들에 대한 답을 찾고자 하는 과정이 바로 '인과추론'이다.

이 책은 그러한 인과추론 단계를 수식과 파이썬 코드를 이용해서 이해하고, 계산해볼 수 있도록 하는 책이다. 하지만 이러한 이론과 동시에 실제 사례들 또한 함께 소개하며 독자의 이해를 돕는다. 데이터 엔지니어나 연구자는 물론이고, 기획자, 마케터 등 코딩과는 다소 거리가 멀어 보이는 직군에게도 강력한 인사이트를 주며 그 인사이트를 검증할 수 있는 인과추론이라는 강력한 도구를 쥐어준다. 이들은 이를 통해 마케팅 예산을 늘려달라고 상사를 설득할 수도 있고, 가격 책정 전략을 어떻게 수립해야 최대 효율의 수익을 올릴 수 있을지 알 수 있게 될 것이다.

다소 어려운 용어와 수식이 많이 나오지만 하나하나 뜯어서 쉽게 설명해주는 덕에 조금만 참고 보다 보면 문외한들에게도 그리 어렵지 않다. 그렇다고 마냥 쉽고 두리뭉실하지도 않아서 뜬구름 잡는 듯한 개념서와도 거리가 멀다. 이론과 실무 사이 적절한 지점을 정확히 짚어 깔끔하게 설명하고 있는 이 책은 연구 영역에서 주로 논의되던 인과추론의 개념을 좀 더 실무에 가까운 영역으로 끌어들였다. 이로써 우리는 인과추론이라는 개념에 좀 더 쉽게 접근할 수 있고 또 적절히 활용할 수 있게 되었다고 생각한다.

만약 당신이 어떤 형태로든 데이터 기반 사고가 필요한 직군에 있다면, 한번쯤은 꼭 읽어보면 좋을 것 같다.