데이터 드리븐 리포트

도서명 :  데이터 드리븐 리포트(상사와 고객을 설득하는 데이터 기반의 의사결정 with 파이썬)

출판사 : 한빛미디어

 

지은이 : 이상석 지음

 

독서 기간 : 2023-11-10 ~ 2022-11-22

 

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

 

우선 목차 부터 확인해보자.

 

｜1장 ｜ 데이터 드리븐 보고
1.1 일상의 보고 상황
1.2 데이터 드리븐 의사결정이란
1.3 데이터 드리븐 보고란
1.4 데이터 드리븐 보고 5원칙

｜2장 ｜ 데이터 드리븐 보고 절차
2.1 데이터 드리븐 보고 전략
2.2 분석 전 알아야 하는 용어
2.3 분석 목표 설정
2.4 계획서 작성
2.5 데이터 선정
2.6 분석 방법 결정 및 해석/검증
2.7 보고 대상자에 따른 보고 방식

｜3장 ｜ 데이터 드리븐 보고 실전 사례 with 챗GPT
3.1 데이터와 친해지자: EDA & 기술통계
3.2 데이터도 백문이 불여일견: 데이터 시각화
3.3 당신의 질문에 데이터가 답한다: 가설검정
3.4 데이터에 맞는 직선을 찾아라: 선형회귀분석
3.5 합격이냐 불합격이냐: 분류예측
3.6 대량의 텍스트 데이터를 이해하다: 토픽 모델링

｜4장 ｜ 데이터 드리븐 커뮤니케이션
4.1 데이터 드리븐 커뮤니케이션의 필요성
4.2 데이터 드리븐 커뮤니케이션 구성 요소
4.3 데이터 드리븐 커뮤니케이션 방법
4.4 스토리텔링
4.5 데이터 드리븐 커뮤니케이션 체크리스트

 

위와 같이 구성되어있다. 해당 도서를 이번에 고른 이유는 내 첫 직장에서 일일 보고 리포팅을 굉장히 자주 했었다.

 

이를 수동으로 작성하는 작업자들이 있었고 이를 자동화 하는 업무를 중점적으로 일을 시작했던 기억이 있다.

 

하지만, 의사결정권자 분들이 원했던 일일 보고 데이터들은 과연 유의미한 데이터를 보고자 했던 것일까? 이러한 의문이 들고 데이터 드리븐이라는 말을 많이 들어보았지만 정확히 어떤 의미인지 모르는 상황에 좀 흥미로운 도서가 될 것 같아서 신청했다.

 

먼저, 데이터 드리븐 보고는 확증 편향을 제거하고 데이터를 기반으로 한 의사결정을 위한 보고 체계 또는 보고 프로세스라고 설명이 나와 있다.

 

데이터 드리븐 보고의 원칙 중 가장 인상 깊었던 부분은 '설명 가능성' 부분이었다.  AI를 조금 아는 사람들은 다 알만한 사실인데, 모델을 개발하고 모델의 결과가 어떻게 이 결과를 도출했는지에 대한 해설 즉, 설명이 불가능한 점이 존재한다.

 

이를 블랙박스라 표현하고 블랙박스와 같은 부분이 존재하는 것은 지양하게 되는 것이 데이터 드리븐 보고이다. 그렇기에, 설명 불가능한 딥러닝 모델은 데이터 드리븐 보고에는 적합하지 않다고 나와있다.

 

하지만, 조금은 열려있게 생각해야 된다고 생각한다. 데이터를 기반으로 한 의사결정을 위해 보고를 진행하는 것인데, 딥러닝의 결과는 보통 의사결정을 위한 참고자료로도 많이 사용된다. 그렇기에 나는 해당 부분이 의사결정권자가 원한다면 조금은 필요한 부분이라고도 생각이 된다.

 

그리고 생각보다 리포팅에 필요한 구성요소들에 대한 설명들이 잘 나와있었다. 기본 통계적 분석부터 시작해서 EDA에 관한 부분까지 나와있고 심지어 파이썬 코드도 잘 나와있는 부분이 인상적이었다.

 

그리고 보고서를 작성하는 프로세스다 보니 설계 부터 시작해서 체계적인 리포팅이 구성된다. 그리고 챕터 3 부터는 설명가능한 ML모델링도 모델링을 모르는 사람도 가볍게 보기 좋은 느낌이다.

 

각 사례들도 나오며 최신 책이라 그런지 챗 지피티로 EDA 를 하는 방법도 나와있는게 신기했다.

참고로 나도 EDA를 챗지피티로 귀찮은 코드나 시각화 코드 같은 것을 질의하며 진행한 적이 있기에 해당 방법을 추천하는 편이다.\

 

물론, 답으로 받은 코드에 대한 해석이 가능한 능력이 되었을 때 해당 방법을 추천한다.

이유는 해당 코드가 옳고 그름을 판단할 수 있는 역량이 되어야 올바르게 사용할 수 있기 때문이다.