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숫자에 약한 사람들을 위한 통계학 수업 - 데이터에서 세상을 읽어내는 법
데이비드 스피겔할터 지음, 권혜승 외 옮김 / 웅진지식하우스 / 2020년 8월
평점 :
품절
✅ 통계학은 빅데이터 시대의 새로운 필수 교양이다.
현 시대는 문이과 통합 학문 시대이다. 한 우물만 파는 시대는 끝났다는 이야기가 될 수도 있겠다.
우리 주변에 보면 문과 출신들은 그래프, 라틴기호, 숫자만 나오면 책을 덮을까?
그들이 빅데이터, AI시대에 확실히 뒤처지는 바로 이유 때문일 것이다.
매일 감성적인 소설, 에세이, 자기계발서는 읽지만 이런 책을 등하시 하니 성장하지 못하는 것 아닐까 조심스럽게 생각해본다.
앞으로 개인적 생각이지만 출판사 마테터도 통계, 수학을 잘 못하는 국문과에서 뽑지 말고 이공계에서 뽑으면 출판사 자체로 이득 일 것이다.
요즘 이공계 출신들은 인문학 기본으로 하고 과학, 언어, 통계 , 물리 , 수학, 기술등을 배운다.
잡설은 그만하고 , 이 책은 기술적이지 않은 통계학 입문서를 찾고 있는 학생, 그리고 직장이나 일상에서 맞닥뜨리는 통계에 관해 더 많은 지식을 얻고 싶은 일반인 모두를 위해 쓰였다.
#통계학 은 우리가 당면한 문제에 관해 명확성과 통찰력을 가져다주지만, 어떤 의견을 조장하거나 단순히 관심을 끌기 위해 오용되기도 한다.
따라서 어떤 통계적 주장이 믿을 만한지 판단하는 능력이 현대 사회에서 점점 중요해지고 있다.
통계학은 우리 삶 전반에서 중요한 역할을 하고 있으며, 오늘날 더 많은 데이터를 이용할 수 있게 됨에 따라 꾸준히 변화하고 있다.
그것은 사회에 영향을 미칠 뿐만 아니라 개인에게도 영향을 미친다. 이 책을 숫자와 그래프만 보면 기겁하는 사람들에게 적극적으로 추천하고 싶다.
마지막으로 이제는 주어진 자료를 갖고 분석을 잘하는 사람이 성공할 것이다.
📚 책속으로:
통계학의 고수처럼 생각하는 10가지 방법
1. 통계적 방법은 데이터가 과학적 질문에 답하게 해야 한다. 특정 기법에 초점을 두기보다 왜 이것을 하는지를 질문하자.
2. 신호는 항상 잡음과 함께 나타난다. 그 두 가지를 구분하려는 노력이 통계학을 흥미롭게 만든다. 변동성은 피할 수 없고, 확률 모형은 추상적 개념으로 유용하다.
3. 미리, 정말로 미리 계획하라. 확증적 연구에선 연구자의 자유도를 피하기 위해 사전 설명서를 사용하자.
4. 데이터의 질에 신경 써라. 모든 것은 데이터에 달려 있다.
5. 통계 분석은 계산 그 이상이다. 이유를 알지 못한 채, 그저 데이터를 공식에 집어넣거나 소프트웨어를 실행하는 건 바람직하지 않다.
6. 단순함을 유지하라. 중요한 전달은 가능한 기초적이어야 한다. 괜히 복잡한 모형화로 기량을 뽐내지 말자.
7. 변동성 평가를 제공하라. 오차범위가 일반적으로 주장되는 것보다 크다는 경고도 함께.
8. 가정을 점검하라. 그리고 이것이 언제 가능하지 않았는지 밝히자.
9. 가능하다면, 재현하라! 또는 다른 사람들이 그렇게 하도록 권장하자.
10. 분석이 재생산될 수 있게 만들어라. 다른 사람들이 당신의 데이터와 코드를 얻을 수 있어야 한다.
P.S: 출판사로부터 도서를 제공받아 작성한 리뷰입니다.
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