데이터리터러시란, 데이터를 언어처럼 읽고 쓰고 말할 수 있는 능력이다.
이제 데이터는 통계학을 전공한 사람들 만의 것이 아니다. 우리가 단 한 시간만 움직여도 활동 내역이 모바일에 데이터로 쌓이고, 자동차를 운행해도 블랙박스의 영상데이터부터 지도위치가 발생하고 그 양도 어마어마 하다. 매일 지하철을 이용하는 승객 데이터는 시간대별, 역별로 승하차 인원 통계가 발생한다.
지금은 국가가 누구나 이용가능하도록 국가통계포털, 공공데이터포털 사이트 등을 통해서 표준화된 형태로 제공하는 시대이다. 그러니 중학생까지도 이런 데이터를 활용해서 확인해 보거나 크롤링기법을 이용해서 재수집하고 이용할 수 있는 시대이다.
이책은 비전공자를 위한 노코드 데이터 교육전문으로 유명한 에이블런의 작품이다. 에이블런은 데이터 교육과정의 최신 트렌드를 연구하고 디지털 트렌드포멩션 시대의 누구나 배울 수 있는 데이터 활용 교육을 제공하는 것을 모토로 하고 있다.
나는 비전공자로써 지난 25년간을 IT의 중심에서 경험했었기 때문에 실무에 곧장 적용할 수 있는 기술서적을 좋아하는 편이다. 특히 데이터 분석 분야는 통계학적 백그라운드가 없으면 결과를 해석함에 있어서 어려움이 있다. 그리고 어떻게 분석하는 것이 효과적인지 다양하게 시도해 보아야 한다.
<일잘러의 엑셀데이터분석>은 문이과를 막론하고 데이터를 다루는 이 시대의 필수기술을 어떻게 설명해 나갈지 기대하면서 책을 보았다. 그리고 그동안 제이펍에서 출판되는 도서들을 보면 매우 실용적이고 당장 적용가능한 기술들을 다루는 책들이 많다. 그래서 이번에는 데이터 분석 관련해서, 그것도 대부분의 사람들이 접근가능한 가능한 프로그램인 엑셀을 이용해서 어떤 기법을 소개할지 읽기 전부터 기대가 되었고 역시나 기대이상이었다.
데이터를 분석할 때 가장 중요한 것은 데이터의 출처가 어디인지이다.
신뢰할 수 없는 데이터로 분석한 결과는 무용지물이다.
그러기에 2장에서는 믿고 사용 가능한 공공데이터에 대해서 설명하고 있다. 공공데이터는 국가에서 품질을 관리하는 것으로, 특히 통계청에 등록된 데이터는 승인통계로써 시계열 분석까지 가능하도록 엄격하게 관리가 된다.
3장에서는 데이터 가공의 중요성과, 전처리 과정에서 자주 사용하는 기법을 소개하고 있다.
4장에서는 기술 통계의 의미와 엑셀로 할 수 있는 방법을 설명한다.
데이터 분석할 때 가장 어려운 것은 해석이다.
5장은 비교하고 유의미한 차이를 알아내는 기술! Z검정, T검정, 정규화와 표준화 핵심 개념을 다루고 있다.
6장은 상관분석과 회귀 분석을 통해 변수의 관계를 찾는 방법을 설명한다.
마지막 7장에서는 이를 시각화하는 방법으로 유용한 차트 기법을 설명한다. 차트도 종류가 아주 많은데 필수적인 것만 쏙쏙 뽑아서 다루고 있다.
데이터를 알면 보이는 그대로를 믿지 않게 된다.
신문의 차트만 보아도 무엇을 이야기하고 싶어서 그런 차트 종류를 선택했는지, y축을 그렇게 설정했는지 유추해 볼 수 있다.
지금 우리가 사는 시대는 데이터가 부족한 것이 아니고 활용하는 기술방법이 부족하다. 활용을 해 봐야 어떤 데이터가 더 필요한지도 알 수 있다. 지금도 비즈니스 시장에서 보면 데이터 활용능력을 가진 사람들이 부족하다고 아우성이다. 이 책에서 이야기 한 것처럼 데이터를 전문적으로 다루는 직무가 아니더라도 모든 직장인은 데이터를 읽고, 쓰고, 이해하는 제3의 언어가 될 것이다.
학생들과 함께하는 수업에 단계적으로 적용해 보고 싶다.