책소개
소프트뱅크 테크놀로지의 현업 데이터 분석가 3인이 실제 프로젝트를 수행하며 경험한 쓰라린 실패와 좌절, 그리고 극복의 기록들분석 준비부터 분석 목적 수립, 인터뷰, 데이터 수집, 추가 데이터 확보, 모델 구축, 커뮤니케이션과 협업, 업무 인수인계, 보고서 작성, 깔끔한 보고와 마무리까지, 바로 현장에 투입되어야 하는 주니어 데이터 분석가는 물론, 서로 클라이언트나 타부서로서 혹은 팀내에서 함께 협업해야 할 시니어 분석가와 개발자, 기획자 들이 읽어야 할 필독서다.생성형 AI 시대, 끊임없이 쏟아지는 기술 습득만으로는 충분하지 않다. 데이터 분석 실력은 물론 조직 내 실무 역량까지 키우고 싶은 이들에게 유용한 책! 국내외 현업 데이터 분석가 5인의 인터뷰도 수록되어 있다.
저자소개
소프트뱅크 테크놀로지(주) 데이터 과학팀 시니어 컨설턴트.
내각부 및 컨설팅 기업 등을 거쳐 소프트뱅크 테크놀로지에 입사했다. 비즈니스 데이터를 활용한 사업 전략 및 마케팅 전략, 제품 개발, 마케팅 ROI, LTV, 통계 모델 구축 등에 대한 컨설팅을 하고 있다.
목차
1장 데이터 분석 프로젝트 3단계1.1 데이터 분석은 액션을 일으킬 수 있어야 한다____무엇을 위한 데이터 분석인가____액션이란 무엇인가____데이터 분석 프로젝트 3단계1.2 데이터 분석의 3가지 단계, 9가지 작업____단계1: 준비____단계2: 분석____단계3: 보고1.3 이왕 한 실패, 유의미하게 되살려보자2장 막힘없는 준비를 위한 솔루션 10사례 #1 분석 목적은 뒷전, 흥미 위주의 분석을 하고 있다사례 #2 인터뷰를 해도 분석 요청자가 진짜 바라는 게 뭔지 모르겠다사례 #3 분석 요청자와의 인터뷰가 정처 없이 늘어지고 있다사례 #4 나는 데이터 분석가인데 AI 전문가로도 신뢰받으려면사례 #5 데이터 분석 프로젝트의 전체 청사진을 그리지 못하고 있다사례 #6 프로젝트가 시작됐는데 구성원 간에 손발이 맞지 않는다사례 #7 필요한 데이터가 부족하다는 사실을 분석 도중에 깨달았다사례 #8 필요한 파일이 어디에 있는지 모른다사례 #9 정보 보안 체크에 은근히 시간을 빼앗기고 있다사례 #10 데이터 분석가끼리 커뮤니케이션이 잘 안 된다3장 원활한 분석을 위한 솔루션 20사례 #11 분석 요청자의 요구를 다 맞춰주려다 시간이 부족해졌다사례 #12 새로운 분석 기법에 도전하다 보니 시간이 모자란다사례 #13 불필요한 모델 구축에 시간도 돈도 다 허비했다사례 #14 데이터 현장을 상상하기도, 데이터를 이해하기도 어렵다사례 #15 분석에 필요한 계산을 처리하느라 시간이 너무 많이 걸렸다사례 #16 추가 데이터가 왜 필요한지를 설명할 수 없다사례 #17 분석 도구가 엑셀 파일을 읽어들이지 못한다사례 #18 데이터 항목이 무슨 의미인지 이해하기 어렵다사례 #19 최선을 다해 분석했는데도 보고 가능한 결론에 이르지 못했다사례 #20 통계 모델은 과학적이며 객관적이라고 믿는다사례 #21 다수의 현실 요인이 반영된 복잡한 모델을 만들려고 한다사례 #22 부적절한 독립변수를 사용했다사례 #23 필요한 정규화 처리를 하지 않은 채 데이터를 입력했다사례 #24 독립변수를 과하게 늘려서 분석이 불안해졌다사례 #25 과적합이 발생했다사례 #26 분석 요청자가 예상 외의 결과를 기대한다사례 #27 가독성이 낮은 분석 스크립트를 작성했다사례 #28 평가 지표가 비즈니스에 도움이 되지 않는다사례 #29 분석 요청자의 의도를 잘못 읽고 분석을 진행해버렸다사례 #30 분석 작업만이 데이터 분석가의 본분이라고 착각하고 있다4장 깔끔한 보고를 위한 솔루션 5사례 #31 보고서 내용을 정작 분석 요청자가 이해하지 못하고 있다사례 #32 보고용 슬라이드에 정보를 너무 많이 넣었다사례 #33 핵심을 놓친 보고서를 만들었다사례 #34 거듭 확인했는데도 보고서에 오탈자나 틀린 숫자가 있었다사례 #35 밤샘 여파로 결과 보고를 할 때 유의미한 토의를 하지 못했다5장 인터뷰: 5인의 데이터 분석가가 말하다소프트웨어 엔지니어, 데이터 과학자로 변신하다 _시라이시 타쿠야연구자를 꿈꾸던 물리학도, 데이터 분석가가 되다 _시미즈 아키에지루할 틈 없이 늘 새로운 데이터 분석의 세계 _권정민문제를 나누고 해결해 가는 데에서 얻는 데이터 분석의 매력 _추교영차곡차곡 데이터 분석 문화를 세워나가는 보람 _박옥희
