"앞으로의 시대에 꼭 필요한 당신의 데이터 문해력" 왜 분석 방법이 아니라 활용 능력이 필요한가? 나완 상관없을 것 같았던 인공지능부터 시작해 데이터와 관련된 수많은 이야기가 주변에서 쏟아져 나옵니다. 모르면 뒤처지지 않을까? 하는 걱정부터 앞섭니다. 데이터 활용 능력은 지금보다 앞으로가 더 중요해질 것입니다. 통계나 분석학과 같은 학문부터 파이썬, R과 같은 프로그래밍까지, 이러한 지식이나 기술을 모른다면 정말 아무것도 할 수 없을까요? 이미 기계가 압도적으로 잘하는 일이 많은 세상입니다. 하지만, 기계가 할 수 있는 것과 할 수 없는 것이 있습니다. 오늘 처음 만난 상대에게 광범위하고 객관적인 주장을 합리적으로 전달할 수 있는 효과적인 도구가 바로 데이터입니다. 절대적인 정답이 존재하지 않을 때, 당신은 어떻게 자신이 생각하는 바를 상대에게 전달하고 이해시킬 수 있을까요? 데이터에서 찾아낸 인사이트를 자신의 결론으로 이끄는 이야기로 만드는 능력이 바로 데이터 문해력입니다. 목적과 문제를 올바른 데이터와 연결해서 가치 있는 결론을 낼 수 있도록 하는 사고방식과 기술을 안내합니다.

들어가며 1장 앞으로 필요한 건 데이터 문해력: 분석보다 활용 _1.1 기계가 할 일과 사람이 할 일 __기계가 압도적으로 잘하는 일이 훨씬 많은 세상에서 __중요한 것은 앞으로 자신에게 필요한 기술이 무엇인지 아는 것 __가치 있는 결과를 도출하기 위해서 _1.2 통계를 배워도 왜 활용하지 못하나? __가치 있는 기술이란 __반드시 습득해야 하는 기술이 무엇인지 다시 확인한다 _1.3 데이터를 먼저 보지 마라 - 데이터 안에 답은 없다 __‘데이터 활용을 못 하는’ 사람들의 공통적인 과제, 문제점 __미래에 정말 필요한 지식이란? __이 책에서 전하고자 하는 메시지 2장 올바른 데이터로 올바른 문제를 풀고 있는가? ~목적 사고력: 목적에 맞게 문제와 데이터를 연결하기~ _2.1 데이터 활용에 실패하는 두 가지 이유! _2.2 주요 원인 1: 풀고자 하는 문제가 명확하지 않다 (Are you solving the right problem?) __가장 먼저 해야 하는 작업은 ‘목적과 문제에 대한 정의’ __포인트 1: 사용된 언어가 구체적이고 명확한가? __포인트 2: ‘문제’, ‘원인’, ‘해결 방안’을 구분하고 있는가? __‘문제 정의’에 대한 사례 _2.3 주요 원인 2: 정의한 문제와 사용하는 데이터가 일치하지 않는다 (Are you using the right data?) __‘지표 불일치’ 문제: 와키마치 고등학교의 사례 __‘지표 불일치’ 문제: 요코하마 국립대학의 사례 _2.4 비즈니스 현장 사례 분석 __사외와 관계된 문제 __사내에 존재하는 문제 __지자체 및 행정과 관계된 문제 __더 나은 목적 · 문제를 정의하기 제3장 ‘이것이 문제다’ 데이터로 말하는 방법 ~현상 파악 및 평가력: 문제를 표현하는 힘~ _3.1 결과와 평가는 다르다 __가치있는 정보란 무엇인가? __평가와 우선순위의 관계 _3.2 비교할 때는 관점이 중요하다 __결론이 데이터와 일치하는가? __비교할 때 체크포인트 _3.3 비교의 기술 __평균을 사용한 흔한 분석 패턴 __추이와 변화를 본다 __편차를 고려한다 __평가 기준의 정리 _3.4 비교 사례 분석 __인구 문제를 다룬 경우 __고객 만족도를 다룬 경우 __노동 시간, 시간 외 근무 시간을 다룬 경우 __공영 시설 이용 현황을 다룬 경우 __비교 총정리 4장 결과가 나왔다고 끝난 것은 아니다 ~원인 파악력: 행동으로 이어지는 힘~ _4.1 최종 목표는 ‘행동과 판단’ __‘데이터 정리’로 끝내고 있지 않나요? __해결 방안은 원인에 실행되어야 한다는 것을 알고 있나요? _4.2 데이터에서 원인을 찾는 사고방식과 방법 __원인 후보를 이끌어 내는 방법과 지표를 특정하는 방식 __문제와 원인, 그 관련성 유무를 확인하는 방법 __산포도와 상관계수를 활용한 분석 사례 _4.3 알아두어야 할 주의 사항 __직접적인 관계인지, 간접적인 관계인지? __원인은 한 가지가 아니라, 여럿이거나 복잡할 수도 있다 __선형이 아닌 관계성도 존재한다 __상관관계는 인과관계를 나타내는 것이 아니다 5장 기법에 집착하지 마라~전체 구성력: 스토리(논리)를 만드는 힘~ _5.1 자꾸만 늘어가는 ‘방법맨’이란 __문제 해결 프로세스 재확인 __문제 해결 프로세스에서 누구나 하는 실수 __결과와 유효성에 차이가 생기는 ‘원인’ 파악 유무 _5.2 방법맨이 돼버리는 구조 ~‘생각한다’의 두 가지 의미~ __프로세스를 잊어버리기 십상 __평가 기준이 애매하다? __당신의 ‘생각한다’는 어느 쪽? _5.3 ‘왜(원인)’ 그런지 끈질기게 생각하라 __‘원인’의 구조는 단순하게만 볼 수 없다 __얼마나 ‘왜?’를 반복하면 될까? 5.4 도전 문제! 6장 ‘결론은 이것이다’ 정보를 요약하라 ~정보 집약력: 정보를 수집하고 결론을 이끌어 내는 힘~ _6.1 결과와 결론은 다르다 __‘결과’와 ‘결론’의 차이: 목적을 이해하지 못하는 사례 _6.2 ‘결과’와 ‘결론’의 차이: 데이터를 너무 단순하게 이해한 사례 __그래프를 효과적으로 사용해 결론을 내린 사례 __그래프를 활용한 결론의 예 __그래프 그 자체로 결론을 설명할 수 있는 예 _6.3 결론을 낼 때 주의해야 할 점 __데이터로 설명 가능한 범위인가? __인지 편향(선입견) __정답은 역시 한 가지가 아니다 7장 ‘데이터로 문제를 해결할 수 있다’는 착각 ~시야확대력: 데이터로부터 시야를 넓히는 힘~ _7.1 데이터 안에는 답이 없다고 생각하라 __데이터를 다루는 기술을 익히려면 극복해야 할 것들 __가장 적합한 해답을 찾기 위한 논리적인 사고방식이란 __분석 범위와 이용해야 할 데이터를 적절히 논리적으로 검토한 프로세스 _7.2 시야를 넓히면 분석의 폭도 넓어진다 __논리 사고로 문제를 구조화한다 _7.3 ‘보이지 않던 것’을 보이게 만드는 힘 __짝짓기 __자기 부정 7.4 지금 그리고 앞으로 필요한 ‘살아남는 능력’이란 8장 개인과 조직의 데이터 활용 능력을 높이는 방법 ~실행력: 문해력을 실현하는 힘~ _8.1 데이터를 활용할 ‘환경’은 적절한가요? _8.2 잘 나가는 개인과 조직은 무엇이 다른가 __공통점 1: 선생님과 팀장, 파트장 등의 리더십, 책무로 확립되다 __공통점 2: 목적이 명확하다 __공통점 3: ‘생각’과 ‘작업’의 차이와 가치를 이해한다 __공통점 4: 결과물을 적절하게 평가할 수 있는 사람이 있다 __데이터 문해력에 뛰어난 사람이 되려면 끝으로