[데이터 문해력 3장] - 데이터를 평가하기 위한 방법

데이터 문해력 1~2장은 무작정 데이터를 수집하고 정의하는 것이 아닌, '문제 정의를 분명히 하는 것'에 초점을 맞추어 설명해주었다. 데이터 문해력 3장은 문제 정의를 한 후, 현재 상태를 파악하고 이를 '평가'하는 방법에 대해 이야기 해주고 있다.

 

데이터를 활용한다는 것은 결과를 설명해주는 것이 아니라 결론을 얘기해주는 것이라고 한다.

 

시사점을 제시해 줄 수 있어야한다는 것

 

그리고 이런 시사점을 제시해주려면 데이터를 '평가'할 줄 알아야한다. 하나의 데이터만 보아서는 이 데이터가 객관적으로 어떤 의미를 내포하고 있는지 파악하기 어렵다. 따라서, 자사 혹은 타사 등의 데이터와 함께 비교해야만 해당 데이터의 유의미한 평가가 이루어진다.

 

그리고 지금부터도 깊은 고민이 시작된다. 데이터를 평가하기 위해, 시사점을 제시해주기 위해 어떤 데이터를 추출할 것인지 말이다. 

 

작가는 여러 가지 문제 사례를 설명해주고 있다. 가장 먼저 나온 사례는 상품의 매출 실적을 비교하는 일이었다. 일차원적으로 생각하면 월 평균 상품들의 매출을 비교하게 된다. 하지만 여기에서 끝난다면  'A 상품의 매출이 가장 높습니다.' 라는 결과만이 도출된다. 데이터를 제대로 분석하기 위해서는 계속해서 다양한 데이터를 추출하고 분석해야한다. 매출 실적 추이와, 표준 편차를 고려하여 어떤 시기에 어떤 상품을 토대로 마케팅해야할지 시사점을 제시해주어야 하는 것이다.

 

1~2장에 비해서는 3장 읽는게 꽤나 어려웠다. 익숙지 않은 모양의 차트와 대학생 이후로 처음 보는 표준 편차..ㅎ 문장 한 번, 차트 한 번 보며 이게 이 뜻이구나 파악하기 빠듯했다. 그리고 데이터 분석 정말 쉽지 않구나 싶었다. ㅎㅎ

결국 어떤 데이터를 어떻게 활용할지를 끊임없이 고민해서 더 논리적이고 더 객관적인 시사점을 제시해주어야 한다.

작가의 사례들을 보며, 나는 기껏해야 1, 2 step의 생각밖에는 하지 못했다. 인구 추이를 보기 위해 주변 지역 인구 수 뿐 만 아니라 인접 구와 비교, 규모가 동등한 지역과 비교 등 비교해야 할 지표들이 굉장히 많았는데 보면서 쫓아가기 바빴다. 다시 한 번 많이 고민해보고 많이 해볼수밖에 없구나 싶었다 ㅎㅎ

 

데이터 문해력 3장

비교했지만 결과가 별 차이가 없을 수 있다. → 초기 가설이 틀렸거나 차이가 없다

 

가장 좋았던 글귀이다. 초기 가설을 잘 설정해야한다는 의미이기도 하면서 결과가 별 차이 없을 수 있으니 크게 의미 부여하기보다는 빠르게 다시 가설을 세우고 지표를 활용해야 한다 라는 의미인 것 같다.

 

'내가 틀릴 수 있고, 정답은 없다'

 

라는 마인드셋은 데이터 분석을 하는데 있어 중요한 부분인 것 같다. 3장을 읽으니 본격적으로 같이 데이터 분석을 시작하는 느낌이다. 한 번 읽고 온전히 이해하기란 쉽지 않아서 몇 번 더 반복해서 읽어야겠다