데이터 문해력 스터디

데이터 문해력 1~2장 까지의 내용

1.1) 기계가 해야할 일과 사람이 해야할 일

가치있는 결과를 도출하기 위해서는 데이터를 최대한 활용하고 가치있는 결과물을 도출하려면, 기계와 도구 조작법을 깊게 이해하는 것과 별개로, 우리가 직접 익혀야하는 고도로 가치있는 기술 즉 데이터 리터러시가 필요하기 때문입니다.

1.3 )  데이터를 먼저 보지마라 - 데이터 안에 답은 없다

데이터를 아무리 고성능의 통계와 분석방법을 동원한다 해도 데이터가 직접적인 답을 주는 경우는 없다. 다만 무엇을 알고 싶은지 무엇을 하고 싶은지, 그를 위해서는 어떤 데이터(지표)를 활용해야 하는지 판단하는 능력이 중요하다.

 

현상 발생 > 목적 및 문제 정의 > 지표 결정 > 현 사태 파악 > 평가 > 요인 분석 > 해결책 모색

1장 결론

데이터 분석 자체가 목적이 되기 십상이다. 하지만 데이터 분석은 하나의 도구와 같고 어떻게 활용하냐에 따라 결과는 달라지기 마련이다.

 

2.1) 데이터 활용에 실패하는 두 가지 이유

주요 원인

1. 풀고자 하는 문제가 명확하지 않다.
2. 정의한 문제와 사용하는 데이터가 일치하지 않는다.

적당히 데이터를 가공한다고 문제가 해결되지 않는다. 그러니 문제 극복을 하기 위한 원인이 되는 데이터를 잘 파악해야 한다.

 

2.2) 풀고자 하는 문제가 명확하지 않다.

절대적인 정답이 존재하지 않을 때, 여러분은 자신의 생각을 무엇으로 논리적이고 객관적으로 상대방에게 전달하고 이해시킬 수 있을까요? 자신의 결론으로 이끌어내는 이야기를 만드는 능력이 앞으로 더욱 중요해진다는 것은 더 말할 필요도 없습니다.

 

• 포인트1: 사용된 언어가 구체적이고 명확한가?
  어디 사는 누가 어떤 식으로 곤란에 처해 '문제'가 발생한 것인지, 이점을 명확하게 해야 합니다.
• 포인트2: '문제', '원인', '해결 방안'을 구분하고 있는가?
  해결하고자 하는 문제와 그 목적이 명확해야 할 필요가 있다.

항상 문제를 정의할 때 스스로에게 되물어보자.

나는 문제를 명확하게 정의해 풀고 있는가?

 

2.3) 정의한 문제와 사용하는 데이터가 일치하지 않는다.

짐작이나 추축보단 논리적인 설명을 통해 이용할 지표를 결정해야 합니다. 또한 지표를 반드시 하나만 정해야 하는 것도 아닙니다.

 

목적과 활용된 데이터가 일치하는가?

다양한 메뉴라는 주제를 놓고 생각해본다면 이 다양한이라는 관점이 구체적으로 어떤 것인지 정의를 할 필요가 있습니다. 단순히 가짓수가 많아지는 것 일 수 있고 계절이나 요일별로 메뉴가 변한다는 다양함이라면 메뉴의 변경을 지표로 사용해도 좋을 것 입니다.

 

2.4) 비즈니스 현장 사례 분석

나는 올바른 데이터(지표)를 활용하고 있는가?
예를 들어, 오늘 처음만난 외부인이나 제3자에게 데이터를 보여주면서, '제 고민은 이것입니다.', 이것이 문제입니다', 이것을 이해해주시면 좋겠습니다.'라고 말할 때, 어떤 데이터를 활용하겠습니까? 이에 대해서만 생각하면 됩니다.

 

2장 결론

데이터 활용에 성공하려면 먼저 문제가 명확히 정의되어야 하며, 그 문제에 적합한 데이터를 사용해야 합니다. 단순한 데이터 가공으로는 문제를 해결할 수 없으며, 논리적이고 객관적인 접근이 필요합니다. 문제를 정확히 파악하고 적절한 데이터를 활용하는 것이 데이터 리터러시의 핵심입니다.

 

결론:

하드 스킬도 물론 중요하지만, 그에 못지 않게 데이터를 분석하고 해석할 수 있는 능력, 즉 데이터 리터러시의 중요성을 강조하는 책이었습니다. 데이터 리터러시는 단순한 데이터 처리와 분석을 넘어서, 문제를 명확히 정의하고, 적절한 지표를 선택하며, 데이터를 기반으로 논리적이고 객관적인 결론을 도출하는 능력을 포함합니다.

 

데이터를 통해 의미 있는 인사이트를 얻고, 이를 기반으로 효과적인 의사결정을 내리는 과정에서 데이터 리터러시가 얼마나 중요한 역할을 하는지 보여줍니다. 데이터 분석의 성공은 단순한 기술적 능력이 아니라, 데이터를 통해 문제를 해결하고 목표를 달성하는 종합적인 역량에 달려 있음을 강조합니다.

 

데이터 문해력 도서를 다 읽고 그 중 인상깊었던 문구들과 느꼈던 부분 (독후감)

https://datalearn.tistory.com/18

데이터 문해력

 

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https://elice.io/ko/newsroom/data_literacy

데이터 리터러시란? 데이터 리터러시 역량을 기르는 방법 3단계