독자리뷰
큰 그림을 그릴 수 있는 데이터 분석
ngni***
2013-05-26
Head First Data Analysis : 당신을 최고의 데이터 분석가로 이끌어줄 마법 같은 학습서
세상에는 수많은 데이터가 있고, 그것을 어떻게 이해하느냐는 당신의 몫입니다. 어디서부터 시작할까요? 『Head First Data Analysis』는 당신이 엑셀이나 오픈오피스, 나아가서는 R을 사용하여 데이터를 조직화하고, 산포도와 히스토그램에서 의미 있는 패턴을 찾아내고, 휴리스틱을 사용하여 결론을 도출하고, 실험과 가설 검정을 통해 미래를 예측하게 해줍니다. 또한 명쾌한 시각화를 통해 당신이 발견한 것을 보여줍니다. 혹시 새 제품의 성공 가능
- 저자 : 마이클 밀튼
- 번역 : 김경태
- 출간 : 2013-04-11
이번 도서는 빅데이터 시대가 부각이 되면서 중요시 되는 "데이터 분석"에 대한 책입니다. 빅데이터는 아래와 같은 특징을 가지면서 각 분야에서 비지니스 마케팅 전략부분에서 많은 관심을 가지고 있습니다.
* 빅데이터의 특징 ( 3V )
1) 대용량 ( Volume ) - 경제적 타당성으로 방대한 내용의 저장이 가능해짐
2) 다양성 ( Variety ) - 저장이 불가능 했던 다양한 것들이 디지털화 시켜서 저장되어진다 .
3) 빠른속도 ( Velocity ) - 고성능 분산병렬처리 기술의 보급
고객들에 의해서 자동으로 발생되는 로그 데이터, 임의의적으로 생성하는 데이터들 속에서 "의미 있는" 어떤 데이터를 찾는 것이 제일 중요한 부분입니다. 이런 데이터를 찾는데 필요한 인프라구축, 기술은 당연히 제일 중요한 부분입니다.
요근래 빅데이터에 대한 많은 책들이 등장을 하였습니다. 빅데이터에 대한 개념부터 시작을 해서 정치적인 부분, 사회적인 부분, IT기술 분야에서의 사례들이 많이 포함되어 있었습니다. 그리고 그 안에서 사용되는 기술 - 하둡, 맵리듀스, R프로그래밍 등에 대해서도 각각 주제를 선택하여 책으로 나왔습니다. 하지만, 이런 기술들 익히는데는 인프라를 구축하는데(환경을 구성하는데) 많은 시간을 소비해야 하며, 일반 사람들에게 접근하기는 매우 어려움이 있습니다.
이 책은 이런 문제점들을 해소하면서 매우 쉽게 풀이한 책입니다. "Head First"는 입문자를 대상으로 쓰여지며, 흐름도 및 프로세스를 그림으로 모두 표현을 하여 이해를 높입니다. 어떤 어려운 주제가 나올지라도 우선은 입문자 레벨에서 중급레벨까지 갈 수 있는 길을 열어줍니다.
이 책도 전문IT서적에서 어렵게 설명하는 부분을 단계별로 쉽게 설명을 해놓았습니다.
데이터의 중요성이 어떤 것이지, 이런 데이터들이 비지니스 경영입장에서 어떤 중요성을 가지고 있는지 설명을 하고 있으며, 이런 수많은 데이터들의 관계성을 RDBMS를 통해서 어떻게 연결성을 찾을 수 있을지 고민하고 있습니다. 그리고 마지막는 빅데이터 분석에서 개인 사용자들이 응용할 수 있는 R프로그래밍에 대해 간단하게설명이 되고 있습니다.
책 구성은 샘플 사진을 보듯이, 글보다는 그림들이 페이지에서 더 차지하고 있습니다. 상세한 환경분석을 구성하는 엔지니어링에게는 참고자료로 활용할 수 있으며, 입문자들에게는 그림을 통해 기억을 오랫동안 할 수 있으며 응용을 할 수 있는 기회를 줍니다. 다른 사람들에게 "데이터 분석"에 대한 설명을 할 시에 이 그림들을 샘플로 사용한다면 좋은 전달자가 되지 않을까 싶습니다.
* 빅데이터의 특징 ( 3V )
1) 대용량 ( Volume ) - 경제적 타당성으로 방대한 내용의 저장이 가능해짐
2) 다양성 ( Variety ) - 저장이 불가능 했던 다양한 것들이 디지털화 시켜서 저장되어진다 .
3) 빠른속도 ( Velocity ) - 고성능 분산병렬처리 기술의 보급
고객들에 의해서 자동으로 발생되는 로그 데이터, 임의의적으로 생성하는 데이터들 속에서 "의미 있는" 어떤 데이터를 찾는 것이 제일 중요한 부분입니다. 이런 데이터를 찾는데 필요한 인프라구축, 기술은 당연히 제일 중요한 부분입니다.
요근래 빅데이터에 대한 많은 책들이 등장을 하였습니다. 빅데이터에 대한 개념부터 시작을 해서 정치적인 부분, 사회적인 부분, IT기술 분야에서의 사례들이 많이 포함되어 있었습니다. 그리고 그 안에서 사용되는 기술 - 하둡, 맵리듀스, R프로그래밍 등에 대해서도 각각 주제를 선택하여 책으로 나왔습니다. 하지만, 이런 기술들 익히는데는 인프라를 구축하는데(환경을 구성하는데) 많은 시간을 소비해야 하며, 일반 사람들에게 접근하기는 매우 어려움이 있습니다.
이 책은 이런 문제점들을 해소하면서 매우 쉽게 풀이한 책입니다. "Head First"는 입문자를 대상으로 쓰여지며, 흐름도 및 프로세스를 그림으로 모두 표현을 하여 이해를 높입니다. 어떤 어려운 주제가 나올지라도 우선은 입문자 레벨에서 중급레벨까지 갈 수 있는 길을 열어줍니다.
이 책도 전문IT서적에서 어렵게 설명하는 부분을 단계별로 쉽게 설명을 해놓았습니다.
데이터의 중요성이 어떤 것이지, 이런 데이터들이 비지니스 경영입장에서 어떤 중요성을 가지고 있는지 설명을 하고 있으며, 이런 수많은 데이터들의 관계성을 RDBMS를 통해서 어떻게 연결성을 찾을 수 있을지 고민하고 있습니다. 그리고 마지막는 빅데이터 분석에서 개인 사용자들이 응용할 수 있는 R프로그래밍에 대해 간단하게설명이 되고 있습니다.
책 구성은 샘플 사진을 보듯이, 글보다는 그림들이 페이지에서 더 차지하고 있습니다. 상세한 환경분석을 구성하는 엔지니어링에게는 참고자료로 활용할 수 있으며, 입문자들에게는 그림을 통해 기억을 오랫동안 할 수 있으며 응용을 할 수 있는 기회를 줍니다. 다른 사람들에게 "데이터 분석"에 대한 설명을 할 시에 이 그림들을 샘플로 사용한다면 좋은 전달자가 되지 않을까 싶습니다.
