데이터 분석가를 위한 추천 도서 7권

책 추천 글은 대개 목록으로 끝난다. 이 글은 “어떤 상황에서 어떤 책이 도움이 되는가”를 기준으로 골랐다. 통계, 실무, 커뮤니케이션 세 축이다.

통계 감각

『생각에 관한 생각』

기저율 무시, 회귀 오류 같은 편향은 분석가가 가장 자주 빠지는 함정이다. 통계 교과서보다 이 책이 먼저다.

『신호와 소음』

예측이 왜 틀리는지를 사례로 보여준다. 모델의 불확실성을 말로 설명해야 할 때 이 책의 프레임이 유용하다.

실무

『Practical Statistics for Data Scientists』

부트스트랩, A/B 테스트, 회귀를 코드와 함께 다룬다. 이론보다 “언제 무엇을 쓰는가”에 집중한다.

『Trustworthy Online Controlled Experiments』

실험 플랫폼을 만드는 사람이 쓴 책이다. 표본 크기 계산부터 흔한 함정까지, 실험을 직접 돌리게 되면 반드시 읽게 된다.

커뮤니케이션

『Storytelling with Data』

차트를 고치는 방법을 예제로 보여준다. 분석 결과가 회의에서 안 먹힐 때 원인의 절반은 여기 있다.

『The Pyramid Principle』

결론부터 말하는 구조를 훈련하는 책이다. 분석 보고서 첫 문단이 달라진다.

『Good Charts』

어떤 차트가 어떤 메시지에 맞는지를 다룬다. 『Storytelling with Data』 다음에 읽으면 좋다.

순서

처음이라면 『생각에 관한 생각』, 『Practical Statistics』, 『Storytelling with Data』 순서를 권한다. 각 축에서 한 권씩이다.