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[꾸러미] 일본사람들이 일하는 법 - 구성상품 총 3권

  • 분야 : 자기계발 > 비즈니스능력계발
  • 저자 :
  • 출판사 :인플루엔셜
일본사람들이 일하는 법
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책소개

1월 2주 sam통북통은 일본사람들의 일하는 법입니다. 일본 사람들 특유의 디테일과 공식 찾기, 도구적 사고를 통한 해결 과정을 다룬 책들을 모았습니다. 


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목차

1. 데이터 분석의 힘



2. 영어는 세 단어로



3. 생각 천재가 되는 단 세 가지 도구


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출판사 서평

복잡한 통계학 지식 없이 데이터 분석 이론의 개념과 원리를 이해한다!



의미 없는 숫자의 나열에 불과해 보이는 데이터가 어떻게 똑똑한 전략, 세상을 바꾸는 정책으로 진화하게 되는지 생생하게 보여주는 『데이터 분석의 힘』. 미국 시카고대학교 해리스스쿨(공공정책대학원)의 촉망 받는 경제학자 이토 고이치로 교수가 최신 데이터 분석 이론을 수식 없이 쉽게 풀어낸, 빅데이터 시대를 위한 데이터 분석 입문서이다.



인과 분석에 관한 데이터 분석의 최신 이론들, 즉 RCT · RD디자인 · 집군 분석 · 패널 데이터 분석법 등 듣기만 해도 어려운 데이터 분석 이론들을 구글, 우버, 페이스북 등 미래 지형을 바꾸는 기업들이 데이터를 어떻게 읽어내고 그것을 비즈니스의 기회로 만들어낸 사례를 통해 전문가가 아니어도 쉽게 이해할 수 있도록 도와준다


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저자소개

이토 고이치로 외


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  • 빅데이터 입문서 '데이터 분석의 힘'
    • 평점 5점 만점에 5점
    • mea******
    • 2018.09.13




    요즘 경제경영부분에 신간들을 보면 온통 4차 산업혁명 이야기다. 심지어 자기계발 분야에도 4차 산업혁명의 독서법, 마케팅, 컴퓨터 개론, 경영, 교육 등 정말 이게 뭐지? 하는 책들이 전기되어 있다. 아무튼 누구나 4차 산업혁명에 관심을 가지고 이해하기 위해 노력하는 시대에 살고 있다. 그중 가장 밀접한 분야를 뽑는다면 빅데이터라고 할 수 있다.


    사실 빅데이터 입문서를 찾는 것은 쉽지 않다. 통계학과 밀접한 분야이고 일반인이 쉽게 이해할 수 없는 수학 용어가 난무하기 때문이다. 경제입문서와 다르게 통계입문서는 수학 용어가 나올 수밖에 없다. 그런데 경제학 또는 통계학에 대한 전문 지식이 없는 일반 독자도 읽을 수 있는 빅데이터 시대를 위한 데이터 분석 입문서가 나왔다.


    <데이터 분석의 힘>은 출간 직후 일본 아마존 경제 분야 1위를 달성했다. 보통 이렇게 순위에 집착하는 건 아니지만 통계학과 관련된 책이 베스트셀러가 되는 건 쉽지 않은 일이다. 이유를 생각해 보면 저자 이토 고이치로의 말대로 '수식을 사용하지 않은', '고등학생도 거뜬히 읽을 수 있는', '일상에서도 데이터 분석이 필요해졌다' 등의 이유가 맞는 듯하다.


    <데이터 분석의 힘> 데이터 분석을 통해 기업들이 어떻게 수익을 창출하는지, 대선 캠프가 어떻게 데이터를 활용해 후원금을 모으는지, 정부의 전기 요금 정책이 효과를 발휘하기 위해서 어떻게 실험 분석을 해 데이터를 모으는지 등 다양한 사례를 통해 데이터 분석의 힘을 강조한다.


    많은 흥미로운 이야기가 담겨 있지만 나에게 영감을 준 내용은 확증편향에 관련된 내용이다. 확증편향에 대해 설명하자면 좋은 사례가 하나 있다.



    2차 세계대전 당시 미군 전투기가 격추되는 것을 방지하기 위해 전장에서 살아남은 전투기들의 외상을 분석해 보강하는 계획을 세웠다. 분석 결과 비행기의 외상 대부분은 날개와 꼬리 부분에 집중되어 있었고 데이터 분석 연구원은 날개와 꼬리에 추가로 보강해야 한다고 주장했다. 그런데 다른 데이터 분석 연구원이 다른 주장을 했다. 이 전투기가 추락을 하지 않고 살아 돌아온 것은 날개와 꼬리의 손상 문제가 아닌 조종석과 엔진 부분에 손상이 없기 때문에 살아 돌아올 수 있었다는 것.


    이렇게 잘못된 데이터 분석을 생존자 편향의 오류라고 하고 일반인들이 쉽게 이해할 수 있는 용어로 표현하면 
    잘못된 인과관계를 도출한 것이다.


    저자는 이런 오류를 방지하기 위해 사용하는 데이터 분석 방법으로 RCT(무작위비교시행)과 자연실험기법, RD디자인(희귀불연속설계법) 등을 소개한다. 모두 올바른 인과관계를 도출하는데 사용되는 방법이다. 어떤 방법인지 설명하기는 쉽지 않기 때문에 책을 통해 알아보고 저자가 강조하는 건 
    '인과관계'이다.


    잘못된 인과관계로 위의 사례처럼 전혀 다른 혹은 잘못된 결과를 창출해 막대한 피해를 입을 수 있다. 결국 데이터 분석이란 4차 산업혁명 빅데이터 시대에 너무나 많은 데이터들 속에서 올바른 인과관계를 도출해 내는 최고의 도구인 것이다. 
    시중에 데이터 관련 책을 찾기가 쉽지 않은데 새로운 관점을 제공해 주는 좋은 책이었다.

  • 데이터 분석의 힘
    • 평점 5점 만점에 5점
    • kka*****
    • 2018.09.13
    10년전만 해도 과학은 과학자에게, 수학은 수학자에게, 경제는 졍제학자에게, 법률은 변호사, 판사,검사에게 물어보는 게 정상이었다. 그것이 우리 사회 시스템 안에 존재하는 전문가에 대해 존중하는 것이며, 관례라고 생각해왔다. 하…
    10년전만 해도 과학은 과학자에게, 수학은 수학자에게, 경제는 졍제학자에게, 법률은 변호사, 판사,검사에게 물어보는 게 정상이었다. 그것이 우리 사회 시스템 안에 존재하는 전문가에 대해 존중하는 것이며, 관례라고 생각해왔다. 하지만 지금은 세상이 달라지고 있다. 융합과 통섭, 더 나아가 어떤 분야에 전문가가 아니더라도, 그에 대해 기본적인 지식을 가지고 있어야 한다. 특히 기업이나 정치에 있어서 높은 자리에 잇는 경우라면 특히 그렇다. 선택하고, 결정하고, 판단하는데 잇어서 그 분야에 대해 정통해야 하는게 지금 우리 사회가 요구하는 지도자의 자질이다. 그렇다면 제4차산업혁명을 앞두고 지도자에게 필요한 또다른 자질은 무엇이냐 하면, 빅데이터 전문가이다. 여기서 빅데이터 전문가란 텀퓨터에 댜한 햐박한 지식과 통계에 대한 정보들을 아는 것이며, 그것을 알고 잇다면 새로운 정책을 내 놓는데 있어서 큰 오류를 범하지 않게 되고, 국민들의 신뢰를 얻을 수 있게 된다.


    이 책은 데이터 전문가로서 입문서이다. 수학에서 항상 부딪치는 수학적인 계산 없이 데이터 분석에 대해서 설명하고 있으며, 대학 전공에 준하는 지적인 교양을 가지고 있다면, 이 책은 쉽게 이해할 수 있으며,빅데이터 전문가는 우리 사회를 어떻게 바꿔 나가고, 실제로 빅데이터 전문가는 어떤 일을 하는지 알게 된다.더 나아가 그들은 우리 사회 안에 일어나는 많은 일들에 대해서 예측하고 분석하고, 새로운 결과를 내 놓게 된다.


    책에는 인과 관계, 상관관계,RCT(무작위비교시행),RD디자인,집군분석,패널 데이터 분석, 자연 실험 기법의 특징을 설명하고 있다. 제일 먼저 인과관계와 상관관계는 익히 들어와서 쉽게 이해할 수 있다. 1+1=2 라는 결과를 도출할 때 1과 1이 더하면 2라는 결과가 도출되고, 그것을 원인과 결과의 관계, 즉 인과관계라 부른다. 상관관계란 2라는 결과를 도출하기 위해서 분석해 보니,1과 1을 더했더니 2가 나올 수 있다고 역으로 분석하는 기법이다. 대체로 사람들은 이 두가지를 애매하게 생각하는 오류를 범하게 되는데, 수많은 자기계발서가 상관관계를 인과관계인양 둔갑해서 책을 소개한다. 즉 누군가 어떤 분야에 대해 성공비결을 분석하였더니 이런 원인이 나오더라고 말하는 것이 바로 상관관계이며, 실제로 상관관계를 소개한 책들을 그대로 실천한다고 해서 그들처럼 부자가 될 수 있다고는 그 누구도 장담할 수 없다. 그건 상관관계가 가지고 있는 한계점이며 수많은 변수들을 모두 다 생각하지 않고 데이터 분석을 하기 때문이다.


    인과관계와 상관관계가 가지는 문제점을 보완하기 위해서 RCT 기법, RD 디자인,집군 분석,패널 데이터 분석, 자연실험 기법이 소개되고 있으며, 정부가 어떤 정책을 시행할 때 발생하는 결과를 정확하게 예측하기 위한 도구로서 존재하고 있다. 즉 문재인 정부에서 최저 임금을 올리면 어떤 결과가 도출되고, 그 결과로 인한 부작용은 무엇인지 예측할 수 있다면, 그 부작용에 대해 대응할 수 있는 보완장치를 만들어 나갈 수 있는 것이다. 즉 데이터 분석은 한 나라의 지도자나 기업의 CEO에게 필수적인 자질이 된다. 데이터 분석에 실패하게 되면, 예측에 있어서 오류를 잉태하게 되고, 기업은 기업 수익률 악화, 정부는 세금 낭비와 같은 문제점을 낳게 된며, 실제로 자신이 의도하지 않는 결과를 만들어 냄으로서 신뢰를 잃어버리는 문제점을 만들 수 있기 때문이다.
  • 데이터 분석의 ㅣㅁ
    • 평점 5점 만점에 5점
    • 153*****
    • 2018.09.13


    []데이터 분석의 힘.JPG


    []데이터 분석의 힘.JPG


     

     


    1. 2018년, 제습기 광고에 1억원을 사용했다.
    2. 2018년, 매출액 전년대비 20억원 증가했다.

    이 2가지의 결과를 가지고 ‘광고비 1억원을 사용하니 매출이 20억원 증가했다.’라고 단정 지을 수 있을까? 혹은 ‘광고비 1억 = 매출액 20억원’이라는 공식을 사용할 수 있을까?

     

    아니다. 단정 지을 수 없다.

     

    데이터 분석의 목적은 대개 ‘어떤 요인 X가 결과 Y에 영향을 미쳤는가?를 확인하는 것이다.
    그런데 사실 데이터에서 인과관계, 즉 원인과 결과를 정확하게 이끌어 내기는 것은 상당히 어렵다.
    우리는 인과관계와 상관관계를 혼동하는 경우가 많다.
    그러나 인과관계는 상관관계와는 완전히 다르다. 상관관계는 X와 Y가 서로 관계가 있음을 의미할 뿐이다. 원인과 결과가 아니다.

     

     

    인과관계의 분석은 너무나 중요하다.
    비즈니스 현장이나 정책 형성 과정에서 인과관계를 잘못 파악하면 효과가 좋으리라고 생각했던 판단이 예측하지 못했던 결과를 가져왔거나, 거꾸로 효과가 작으리라 생각했던 정책이 실제로는 큰 효과를 가져오는 등의 오류로 이어져 큰 손실이나 세금 낭비를 초래하게 되기 때문이다.

     

     

    앞서 “2018년, 제습기 광고에 1억원을 사용했다.”는 사실과 “2018년, 매출액 전년대비 20억원 증가했다.”는 사실을 인과관계로 보면 왜 안될까?
    광고와 매출이라는 중간에 다른 요인이 있을 수 있기 때문이다.

     

     

    예를 들어 2018년이 전년에 비해 유난히 습하고 무더웠으며 그 기간이 또한 길었다면 오직 광고비만의 효과로 매출액이 20억원씩 증가했다고 볼 수 없다. 만약 무더운 기간이 짧았다면 아무리 광고비를 많이 투입했다 하더라도 매출액이 크게 증가될 수는 없기 때문이다.
    혹은 매출액이 20억 증가했기 때문에 이 매출을 기반으로 광고비 1억원을 지불한 것 일 수도 있기 때문이다.

     

     

    그러나 현실은 이러한 것을 인과관계로 판단하는 오류를 쉽게 범한다.

    인과관계를 밝히는 가장 좋은 방법은 RCT(무작위비교시행)법이다.
    무작위비교시행법(이하 RCT)은 개인집단과 비교집단을 나누어 비교하는 방법이다.

     

     

     

    RCT 방법을 사용하기 위해선
    1. 인과관계를 밝히기 위해 적절하게 집단을 만들어야 한다.(또한 반드시 비교집단을 만들어야 한다.)
    2. 집단은 반드시 무작위로 나눈다.
    3. 각 집단에 충분한 표본수를 배정한다.는 원칙이 있다.

     

    RCT 방법을 사용하면 인과관계를 과학적으로 보여주며, 분석 기법과 결과가 투명하다는 장점이 있으나 비용과 시간, 노력 등이 많이 들어간다는 단점도 존재한다.

    다행스럽게도 이 책에서는 RCT 방법이 어려울 경우 이를 대신하여 사용하는 다양한 방법도 제시하고 있다.

     

     

    빅데이터를 다루기 위해선 통계학이나 계량경제학을 알아야 한다는 편견이 있었으나 이 책은 그런 것을 모르더라도 빅데이터의 유용성이나 분석의 힘에 대한 필요성을 충분히 느끼게 해주고 있다.

  • [서평]데이터분석의 힘
    • 평점 5점 만점에 5점
    • eli******
    • 2018.09.11
    9/10일부터 사내 bi 구축 프로젝트를 개시했다.

    현재 데이터를 분석하고 컨설팅까지 4개월동안 진행하여 비정형데이터를 정형화데이터로 하고 외국산 bi 솔루션을 적용하여
    데시보드를 활용하여 데이터를 비쥬얼하게 보여준다고 한다.
    9/10일부터 사내 bi 구축 프로젝트를 개시했다.

    현재 데이터를 분석하고 컨설팅까지 4개월동안 진행하여 비정형데이터를 정형화데이터로 하고 외국산 bi 솔루션을 적용하여 
    데시보드를 활용하여 데이터를 비쥬얼하게 보여준다고 한다. 

    그런데 회장님 AI까지 되는거냐고 한다. 한숨을 절로 나오다 bi,ai 개념도 모르고 bi하면 ai까지 다되는 현상
    ibm, 오라클 등 업체 광고가 너무 과장되지 않았나 싶다 

    마치 상업용 광고와 실제 상품이 캡이 있듯이 눈높이만 높여놓고 실제는 1개 상품을 여러 기능으로 슬라이스해서 
    컨설팅비, 프리미엄상품, 언터프라이즈상품 등등 아직가지 우리나라 si업체들은 선진화가 멀리 인는듯하다.

    스스로를 가볍게 만들고 저평가 시키고 있으면서 나잘났다는 si업체는 클라이언트가 전문지식이 없다고 
    이래도 흥 저래도 흥 하는 존재로 단지 돈, 물주로 보는 시각 

    이런 현상들이 아직까지 우리나라가 IT 강국이라고 하는데 타이틀과 중소기업이 느끼는 현실은 캡이 있다

    오바마 선거캠프, 우버의 최적의 요금 , 구글 완벽한 파란색 , 우수 인력을 유치하기 위한 덴마크 파격적인 소둑세 개혁
    등등 과의 성공사례는 그냥 말그대로 그림의 떡이다. 

    그러나 중요한것 한마디 아무리 빅데이터 시대라 하더라도 데이터를 잘 읽는자가 새로운 인재상이라 하더라도
    결론은 사람 ,,,,,,,,,,,,사람이 결정하는 것이다 ...........라는 생각이 더욱더 들었다.

    주변에서 bi,ai 한다고 하면 저는 먼저 왜 하려는것인지 "why?" 가 명확하게 해야한다. 라고 제일먼저 이야기 하고 싶다


     
  • [서평] "데이터 분석의 힘" 인플루엔셜
    • 평점 5점 만점에 5점
    • moo**
    • 2018.09.11

    "

    그 많은 숫자들은 어떻게 전략이 되는가

    "

    그 많은 숫자들은 어떻게 전략이 되는가

    "


    출간 직후 일본 아마존 경제분야 1위,
    제39회 산토리 학예상,
    제60회 닛케이경제도서문화상 동시수상!
    학계와 대중으로부터 뜨거운 관심을 받은 화제의 신간!


    화려한 수상경력으로 이미 본 서적을 받아보기 전부터
    두근거림을 감출 수 없었다.

    데이터 분석의 힘이 대두된 것은 지난 2007년 미국발 금융위기 가운데
    미리 위기를 감지하고 데이터를 적절히 분석하고 활용한 결과
    리스크를 헤지한 '골드만 삭스'사의 사례에서 찾아볼 수 있다.

    나는 막연하게도 데이터 분석이란 컴퓨터 프로그램을 통해 검색된
    엄청난 양의 빅데이터 가운데 유용하고 값어치 있는 정보를 추출하고,
     도출된 특정 패턴을
    미래에 접목시켜 수익 또는 성과를 창출하는
    막연한 정의를 떠올렸다.

    또한 빅데이터는 수학적 접근을 토대로하는 통계학이나 IT 전공자에게
    특화된 분야라는 생각에 접근장벽이 높았고, 관련 서적을
    찾아보는 일 또한
    드문것도 사실임을 반성한다.


    본 책의 서두는 다음과 같이 서술한다.

     빅데이터에서 수학 공식과 IT 기술보다 중요한 것은
    산더미같이 많은 자료 사이에서 옥석을 가리는 것이라고 하였다.

    다양한 재료도 장인의 칼솜씨를 거쳐야 제맛!

    데이터 분석을 장인의 초밥에 비유하는 센스!
    얼마나 쉬운 예시인가ㅎㅎ

    훌륭한 재료는 누구나 구할 수 있다. 하지만 특별한 감칠맛을 내는것은
    훌륭한 칼솜씨(데이터 분석기술)이 가미되어야 하는법이다.

    인과관계의 중요성

    또한 광고와 아이스크림 매출의 상관관계가 있다고하여
    인과관계가 반드시 있음이 아님을
    날카롭게 지적한다.

    편견과 주관이 배제되지 않은 데이터 분석의 오류속에서
    수천억대의 정부예산 및 기업의 광고비 낭비,
    매출전략도 하염없이 무너져 내린다.


    보기쉽고 이해하기 쉬운 지표를 통한 데이터 분석이
    오류와 조작에 근거한 거짓이 아닌지
    경계심을 불러일으키게 한다.


    반면 미국 오바마 캠프가 데이터 분석을 통해 후원금 모금을 성공적으로 이끌고,
    우버와 구글의 매출상향 등 사례에서
    데이터 분석의 숨은 재미를 보여준다.

    복잡한 수학식을 배제하고 생활속에서 흔히 범하는 실수와 오류를
    되짚어 보고,
     비전문가도 누구나 쉽게 이해할 있는
    기초 입문 서적이자 가이드이다.

책속의 한문장

8

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  • 어떤가? 수동태를 사용한 첫 번째 문장은 단어 수가 많고 약한 인상을 준다. 반면 능동태를 사용한 문장은 짧고 쉬우면서 강한 인상을 준다. 계속 비교하면서 수동태에서 능동태로의 변환을 연습해보자. 수동태에서 능동태로의 변환이 어렵다고 느끼는 사람도 사실 전혀 겁먹을 필요가 없다.

      

      실제로 영문을 만들 때…

    • par******
    • 2018-11-09 16:17
  • 이런 이미지를 떠올리는 데는 인터넷 검색엔진 Google의 이미지 검색이 효과적이다. 검색창에 explore라고 쓰고 이미지 검색을 클릭하면 explore에 맞는 다양한 이미지가 나온다. 한 번 훑어보기만 해도 그 단어가 가진 의미를 대략적으로 파악할 수 있다.

        

        

        

        참고로 explore라는 단어는 일상적인 상황…

    • par******
    • 2018-11-09 16:13
  • 단어와 해석을 1대 1 대응으로 외우지 말고 이미지로 파악하라.

        &lsquo;영어 단어를 억지로 외우지 않아도 된다&rsquo;고 앞에서 말했다. 다만 자주 사용할 만한 단어나 필요하다고 생각되는 단어는 잊어버리지 않고 기억하고 싶을 것이다. 그럴 때는 &lsquo;외우기&rsquo;보다 &lsquo;이미지를 기억하는&rsquo; 편이…

    • par******
    • 2018-11-09 16:13
  • I enter university. 나는 대학에 들어갑니다.

      

      enter (~에 들어가다)는 자동사로 쓰이기도 타동사로 쓰이기도 하는 동사이다. 이 동사는 &ldquo;I enter university. (나는 대학에 들어간다)&rdquo;처럼 동사 바로 뒤에 동작의 대상이 되는 university가 올 수 있다.

      다시 말하지만 자동사란 스스로[自]만으로 동…

    • par******
    • 2018-11-09 16:09
  • to university. (대학에)&rdquo;처럼 내용을 덧붙일 수 있다. 이때 &ldquo;I go university.&rdquo;라고는 하지 않는다. 동사 go에게 university는 동작의 대상이 아니기 때문이다.

      

    • par******
    • 2018-11-09 16:08

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