[나는리뷰어다] 어쩌다 데이터 분석 with 파이썬

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

어쩌다 데이터 분석 with 파이썬

지금 우리는 그야말로 데이터가 넘치는 시대에 살고 있다. 핸드폰이나 태블릿, 스마트 워치와 같은 전자기기들은 우리의 정보를 실시간으로 기록하고 있고, 인터넷은 우리가 선택한 모든 것을 '로그'로 수집하고 있다. 대체로 이런 데이터들은 매우 단순한 몇 가지 정보만 담고 있어 하나의 데이터는 전혀 가치가 없어 보인다. 하지만, 이런 기록들이 쌓여가기 시작해 통계적인 의미를 갖기 시작한다면 쓸모없어 보이던 데이터 저장소는 그야말로 금광이 되어 버린다. 최신 아이폰에선 실시간으로 관측되는 데이터를 통해 차량 사고를 감지하기도 하고, 수 많은 온라인 쇼핑몰은 몇 번 클릭을 하지도 않은 것 같은데 나의 취향에 맞는 수많은 상품들을 진열해 놓기도 한다.

데이터의 가치를 정확히 발견하기 위해서는 당연히 데이터를 다룰 수 있어야 한다. 심지어 데이터가 내포하고 있는 특별한 정보를 잘 찾아내는 것 뿐만이 아니라 결과를 시각적으로 돋보일 수 있게 만들어 다른 사람을 설득하는데 힘을 실어줄 수 있어야 한다. 이 모든 것을 해내기 위해선 적절한 도구가 필요한데, 개인적으로 아주 유용하다고 생각하는 것은 프로그래밍 언어 중 하나인 파이썬(Python)과 파이썬의 라이브러리인 판다스(Pandas)와 맷플롯립(Matplotlib)을 함께 활용하는 것이다.

지금까지도 본격적으로 업무의 영역에서 데이터 분석을 다룰일이 없어 겉핥기식으로 판다스와 맷플롯립을 사용해보고 있었다. 이 라이브러리들은 기본적인 기능은 단순하고 익히기 쉬워 몇 가지 함수만 사용하여 데이터 분석에 발을 들이는 것은 가능하다. 하지만, 모든 고인물의 세계가 그렇듯이 "진짜"가 되기 위해 가야 할 길은 너무나 멀다. 만약 발을 들이는 것에는 성공했다면, 김유지 작가님의 <어쩌다 데이터 분석 with 파이썬>이라는 책은 파이썬을 활용한 데이터 분석에 기초를 다지기 아주 좋을 것이다. 심지어 파이썬을 전혀 모르는 상태에서 데이터 분석을 시작한다 하더라도 아주 좋은 선택이다. 8개의 챕터 중 무려 2개의 챕터에 걸쳐 기본적인 파이썬의 활용법이나 라이브러리의 기초 내용에 대해 핵심만 짚어주고 넘어간다.

본격적인 데이터 분석의 이론은 4개의 챕터를 통해 설명한다. 데이터를 처음 마주하였을 때 쓸데없이 하드 디스크의 용량만 차지하는 비트 덩어리를 어떻게 처리하면 쓸모있는 정보가 될 수 있는지 설명해 준다. 특히 판다스에서 사용하기는 어렵지만 아주 강력한 기능들이라 생각되는 병합이나 그룹화 같은 것들을 상세히 다룬다. 

마지막으로 남은 두개의 챕터에서는 각각 데이터 시각화 방법과 앞서 배운 내용을 총망라하는 실습이 들어 있다. 데이터 시각화에서는 이전 챕터에서부터 책의 마지막까지 사용하고 있는 다양한 시각화 그래프들을 만드는 방법들을 상세히 다루어 주고 있다. 마지막 실습에서는 하나의 데이터 셋을 통해 "탐험적 데이터 분석(Exploratory Data Analysis)"을 수행한다. EDA를 한 단계씩 수행할 때마다 실습 데이터 셋에 숨어 있던 정보들을 하나씩 찾아가는 재미도 나름 쏠쏠하다.

<어쩌다 데이터 분석 with 파이썬>은 책 전반에 걸쳐 글이 전혀 부담으로 다가오지 않고, 다양한 코드와 결과물 예시 이미지 등을 적극 활용하여 활자 알러지가 있더라도 안심할 수 있다. 특히 코드와 결과물을 보여줄 때는 한 번에 많은 코드를 붙여 놓고 설명하는 방식이 아니라 정성스럽게 최소 의미 단위로 나누어 설명한다. 이를 통해 책을 읽으면서 직접 실습을 못해보는 상황이더라도 주피터 노트북을 통해 직접 실습해보는 듯한 경험을 할 수 있었다.

이 책의 제목 처럼 '어쩌다 데이터 분석'을 해야 하는 상황이 생긴다면, 서점에 가서 이 책 한 권을 들고 나오면 파이썬의 기초, 라이브러리의 활용법, 데이터 분석의 방법들, 그리고 실전 적용 예제까지 폭넓은 (하지만 얕은..?) 데이터 분석에 대해 익힐 수 있을 것이다.

 

우리는 직관을 믿고 싶어 하지만, 직관이 완전히 잘못되는 경우가 많다는 것은 널리 알려진 사실이다.
<실험의 힘>