데이터 분석의 힘, 이토 고이치로

 

1.

이 책은 대학원 동아리 내 독서모임 덕분에 읽게 되었다.

이 책은 일본 사람이 적었다. 혹자는 싫어할 지도 모르겠다.

하지만 경험상 일본 책이 맘에 든다. 내용이 쉽다. 그래서 이해가 빠르다.

이런 책으로 개념을 잡기 좋다. 기초 내용 파악에 용이하다.

 

2.

이 책의 주요 골자는 '인과관계'이다.

데이터를 분석하면 다양한 상관관계가 나온다. 하지만 상관관계를 파악해서는 대처가 어렵다. 인과관계를 파악해야 한다.

책에서는 여러 방법을 소개한다.

(1) RCT, 무작위대조시험, A/B Test : 두 개의 집단에 특정 변수만 다르게 노출해서 비교
; 적절하게 집단을 나누어야 한다. 집단은 반드시 무작위로 나누어야 한다. 집단별로 충분한 표본수를 채워야 한다. 

(2) RD디자인, 회귀불연속설계법 : 비연속적인 트렌드 변화 확인

(3) 집군분석 : X값 변동에 따른 계단식 변동 확인

(4) 패널데이터분석 : 트렌드를 평행하게 움직인 후 트렌드 확인
; 평행트렌드가정

 

3.

사업의 모든 변수를 통제, 확인할 가능성이 없다. 데이터 분석으로 인과관계 확인은 사실상 불가능하다.

그래서 짧은 사견이지만, 위와 같은 분석의 목적은 확률 높이기에 있다고 본다.

주어진 상황 내에서 가장 인과관계가 있을 확률을 높인다. 가정을 최소화 하면서 '인과관계가 있을 확률'을 높인다.

이는 Lean Startup과도 일맥상통하다. 상황에 따라 즉각적으로 대응한다.

 

그런데 이 방법에는 단점이 있다. 잘못 결정할 확률이 존재한다.

스타트업은 이런 확률의 위험을 오너가 진다. 반면 대기업은 그 위험이 분산된다.

이러다 보니 아무래도 대기업보다는 스타트업이 빠르다. 강점이 된다.