데이터 속 복잡한 인과관계 분석을 간단하게 코딩해보자, 책 "실무로 통하는 인과추론 with 파이썬"

 

이 책은 인과추론이라는 어려울 수 있는 개념을 파이썬 라이브러리(pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn)들을 사용하여 다양한 예제코드로 실습할 수 있게 해주고, 현업에서 실제로 사용할 수 있는 방법, 즉 비즈니스 적용 사례들로 디테일한 이해를 돕습니다. 

 

"인과추론"은 꽤나 생소한 단어였습니다. 인과관계는 들어봤는데 인과추론...? 인과관계를 추론하는 건가? 파이썬으로?

순수한 호기심에 책을 신청해보았고, 이 책이 나는 리뷰어다 책으로 선정되어 읽어보게 되었습니다.

딥러닝, AI와 관련된 책들은 꽤 읽어보았는데 인과추론이라는 단어는 그간 접하지 못했던 개념이었거든요.

 

책을 읽어보니 왜 빅데이터, AI가 대세인 시대에서 인과추론이 대두되었는지 알 수 있을 것 같았습니다.

빅데이터와 AI 매커니즘을 통하여 데이터들간의 연관관계를 파악하는 것은 쉽지만,

정말 알아내고자 하는 예측은 복잡하고 다양한 외부요인과 방대한 데이터 속에서 "왜 이렇게 될까?" 라는 의문을 던지고 이것을 설명할 수 있는 "인과관계를 파악"하여 예측하는 인과추론에 있다는 것을 말입니다. 그리고 인과추론은 더 나은 의사결정을 돕는 핵심 요소입니다. 의사결정을 AI를 통해 자동화하는 추세에서 보다 의미있는 의사결정을 할 수 있는 인과추론은 앞으로 더욱 중요해질 학문이라고 생각하기 때문에 이 책은 시의적절하게 출판되었다고 생각합니다.

 

온라인 마케팅 예산을 1달러 높이면 구매자는 얼마나 늘어나는지,

더 높은 신용한도가 고객의 채무 불이행 가능성에 어떤 영향을 미치는지 등

"통제 가능한 요소(마케팅 예산, 신용한도 등)"들을 변경했을 때  원하는 비즈니스 결과(유입되는 사용자 수, 채무 불이행 위험)에 어떤 영향을 미치는지를 알고 싶어하는 이론이 인과추론입니다.

그래서 이 책에서 비즈니스의 여러 상황에서 분석과 판단과 관련한 사례들이 등장합니다.

 

그런데 통계학과 관련한 지식이 부족하여 읽는 데 진도가 잘 안 나가긴 했습니다. 책에서도 독자 수준을 전제하고 있듯이 통계학 지식이 어느 정도 있는 사람들을 가정하고 있습니다.

조금 난이도가 높다는 것을 감안하고 읽으면 좋을 것 같습니다.

 

이 책을 읽고 나서 인터넷을 검색해보니

한빛미디어 사이트에 번역가 신진수님이 올려놓은 글이 있어서 참고할 링크를 올립니다.

https://m.hanbit.co.kr/channel/category/category_view.html?cms_code=CMS8017671681

https://m.hanbit.co.kr/channel/category/category_view.html?cms_code=CMS5657964718&cate_cd=

 

* 이 책은 한빛미디어 "나는 리뷰어다"를 통해 제공받았으며, 솔직하게 작성한 후기입니다.