빅데이터를 지배하는 통계의 힘 실무활용 편 - 쉽고, 빠르고, 정확한 통계 활용법
- 저자
- 나시우치 히로무
- 출판사
- 비전코리아
- 출판일
- 2015-09-22
- 등록일
- 2016-07-22
- 파일포맷
- EPUB
- 파일크기
- 16KB
- 공급사
- 우리전자책
- 지원기기
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책소개
실무에 바로 적용하는 통계의 모든 것
“통계를 구하고 해석하는 힘”
일본과 한국의 독자들에게 출간 즉시 큰 사랑을 받았던 《빅데이터를 지배하는 통계의 힘》이 실무활용 편으로 다시 돌아왔다.
이전 책이 빅데이터와 통계의 관계를 설명하고, 통계 마인드의 중요성과 통계학이 현대 사회에서 어떤 힘을 발휘하는지 알려주었다면, 이번에 출간된《빅데이터를 지배하는 통계의 힘-실무활용 편》은 어떤 통계 분석기법을 어떤 비즈니스 상황에 써야 알맞은지 실제 현장의 사례를 들어 자세히 제시한다. 이전 책을 다 읽었으나 어떻게 현장에서 통계를 사용해야 하는지 알 수 없었다며, 실용 편을 내달라는 독자들의 요청이 빗발쳤기 때문이다.
통계학은 빅데이터 시대에 가장 강력하고 유용한 도구이기 때문에 여러 학문에서 폭넓게 사용되는데, 각 분야의 특성에 따라 같은 분석기법이라도 적용과 설명 방법이 다르고 선호하는 기법도 천차만별이기에 비즈니스 현장에서 일하는 실무자가 일반 통계학 서적을 가지고 공부하기에는 어려운 점이 많았던 게 사실이다. 또한 기존의 통계학 서적에는 일반인들에게는 불필요한, 어려운 수식이나 증명이 많아 책을 읽을 엄두도 못 냈다.
그래서 저자 니시우치 히로무는 전공자가 아닌 일반인의 수준에 맞춰 최적화된 설명 방법을 채택하고 현장에서 꼭 필요한 분석기법만 제시해 제대로 된 비즈니스 통계학 활용서를 만들어보자는 생각으로 이 책《빅데이터를 지배하는 통계의 힘_실무활용 편》을 펴내게 되었다. 까다로운 수식이나 증명 없이 되도록 가능한 한 글과 그림으로 분석기법을 설명했으며 ‘사과는~’ 따위의 엉뚱한 사례가 아니라 비즈니스 현장에서 매일 일어나는 일들로 예를 들어 설명해 실무에서 ‘이럴 때는 이런 분석기법’을 바로바로 사용할 수 있도록 알려주어 쉽고 빠르고 정확하게 통계를 활용할 수 있도록 돕는다.
빅데이터 뒤의 숨겨진 인과관계를 고도의 통계 분석기법으로 찾아내면 어떤 업종이나 업무에서든 이익을 더 높이는 의사결정을 할 수 있게 된다. 단 1원의 차이라도 통계적으로 유효하다는 분석을 해냈다면 이것이 나중에 수억, 수천억의 매출로 연결될 수 있다.
통계학은 이미 답을 알고 있다. 나머지는 분석기법을 어떻게 적용하느냐에 달려 있다. 제대로 된 통계학의 활용이 비즈니스의 미래와 성공을 결정짓는다.
이 책의 특징
수식을 최대한 줄여 이해도를 높였다
이 책은 ‘현상 파악’을 위해 대다수 직장인이 사용하는 평균과 비율에서부터 데이터의 배후에 놓인 인과관계를 적절하게 통찰하기 위한 통계 분석방법을 설명하는데, 모든 설명은 수식 없이 문장과 그림만으로 이해할 수 있도록 꾸몄다. 본질적인 이해를 돕기 위해 어쩔 수 없이 수식을 등장시켜야 할 경우엔 가급적 정수나 분수를 사용해 초등학생도 이해할 수 있도록 최대한 배려하여 뒷부분의 [수학적 보충]을 읽지 않더라도 본문의 이해에는 전혀 영향을 받지 않도록 하였다.
꼭 필요한 통계 기법만 모았다
비즈니스 실무자를 위한 통계학 실용서인 만큼 그들의 입장에 맞는 설명 방식과 꼭 필요한 기법만으로 내용을 구성했다. 가령, 평균이 인과관계를 밝혀내는 통찰의 통계학에서 얼마나 중요한지 짚어주며 표준편차, 표준오차가 실제 비즈니스 현장에서 어떤 의미를 가지고 어떻게 활용되는지 알려준다. 또 가설이 올바른지 검증하게 해주는 t 검정, z 검정의 활용의 예를 통하여 그냥 아무렇게나 결정하는 덜렁이와 어떤 행동도 시도하지 못하는 멍청이가 되는 위험을 피하게 도와준다. 그뿐만 아니라 로지스틱 회귀분석과 인자분석, 군집분석 같은 일반적인 통계학 입문서에는 좀처럼 등장하지 않지만 비즈니스 분석에서는 가장 많이 쓰이는 내용도 필수로 다룬다. 이 책에 나오는 통계기법만 알면 비즈니스 현장에서 어떤 분석을 하더라도 곤란하지 않도록 엄선한 결과이다.
생활 속 현장 사례를 적용해 활용도를 높였다
고등학교 수학시간에 그냥 공식으로만 외운 표준편차, 표준오차, 분산 등도 고객과 매출이라는 현실 숫자를 적용하면 이해도가 확 높아진다. 그 밖에도 고객이 정규분포로 구성되어 있다는 게 어떤 의미인지, 내점횟수와 매출의 관계, 영업자와 방문횟수의 관계, 군집분석으로 어떻게 고객을 나누어놓을 것인지 등 현실감 있는 비즈니스 사례를 통해 까다로운 통계 분석기법을 일일이 설명해 실사용자의 활용도를 획기적으로 높였다.
