[IT] 행동 데이터 분석

저는 은행에서 20여년간 다양한 업무를 접하며 근무해왔습니다. 
여수신 및 카드 계정계시스템에서 IT개발자로써, 디지털전략부서에서는 현업 기업마케터로써도 일했습니다.
데이터분석에 관심을 갖기 시작한건 다소 늦은 작년초부터 였고, 
현재 업무가 데이터분석 업무와는  동떨어져 있지만, 
그래도 항상 관심을 가지고 감을 잃지 않기 위해 많은 정보를 얻고 익히려 노력하고 있습니다.

통계학 전공은 아니라서 처음에 데이터분석을 공부했을 때 힘들었고, 인과관계보다는 상관관계에 치중된 도서만 주로 봐왔던 것 같습니다.
그래서 이번에 한빛미디어에서 새로 출간한 "행동 데이터 분석"은 많은 호기심을 갖고 접하게 되었습니다.

이 책은 많은 내용을 담고 있지만 간략히 소개해보면,
<Behavioral Data Analysis with R and Python>은 행동 과학 분야에 대한 포괄적인 내용을 다루는 동시에 R과 Python 두 가지 주요 프로그래밍 언어를 활용하여 데이터를 분석하는 방법을 상세하게 다루고 있습니다.

총 5개의 파트로 구성되어 있으며, 각 파트는 다양한 주제를 포함하고 있습니다.

첫 번째 파트인 "행동의 이해"에서는 인과-행동 프레임워크와 행동 데이터를 이해하는 방법에 대해 다룹니다. 
데이터 분석을 위해 필요한 기본 개념과 원리를 소개하며, 회귀 분석을 방해하는 교란 요소에 대해서도 다루고 있습니다.

두 번째 파트인 "인과관계 다이어그램과 교란 해소"에서는 인과관계 다이어그램의 개요와 구조, 변환 방법을 설명합니다. 
또한, 비즈니스 문제와 데이터 설정, 변수 식별, 관찰 가능한 변수의 검증에 대한 내용도 포함되어 있습니다.

세 번째 파트인 "견고한 데이터 분석"에서는 결측 데이터 처리와 부트스트랩을 활용한 불확실성 측정에 대해 다룹니다. 
결측 데이터의 시각화와 진단, 처리 방법에 대한 내용을 소개하며, 부트스트랩을 사용하여 불확실성을 측정하는 방법을 설명합니다.

네 번째 파트인 "실험 설계와 분석"에서는 실험 설계의 기초와 다양한 실험 계획에 대해 다룹니다. 
무작위 배정과 표본 크기/검정력 결정에 대한 내용을 포함하고 있으며, 층화 무작위 배정과 군집 무작위 배정에 대해서도 다루고 있습니다.

마지막으로 다섯 번째 파트인 "행동 데이터 분석을 위한 고급 도구"에서는 조절효과, 매개효과, 도구 변수 등에 대해 다룹니다. 
이러한 고급 도구를 활용하여 행동 데이터 분석의 정확성과 깊이를 높일 수 있습니다.

"행동 데이터 분석"은 실제 데이터와 예제를 활용하여 내용을 설명하고 있으며, R과 파이썬 코드와 패키지도 제공하여 실습을 수 있도록 구성되어 있습니다. 
이를 통해  실제 데이터를 활용하여 행동 데이터 분석을 직접 경험하고 실력을 향상시킬 수 있습니다.

행동 데이터를 다루는 비즈니스 분야에서 일하는 전문가나 데이터 분석에 관심이 있는 개인에게 매우 유용한 자료일 것 같아요.
특히 R과 파이썬을 활용하여 행동 데이터를 분석하고 싶은 분들에게는 필수적인 가이드로 추천합니다. ^^

이 책은 체계적인 구성과 실용적인 접근 방식으로 행동 데이터 분석에 대한 지식을 전달하고 있고,
다양한 주제와 실제 데이터를 활용한 예제를 통해 실전에 바로 적용할 수 있는 능력을 키울 수 있습니다. 
또한, R과 파이썬 코드와 패키지의 활용을 통해 실습을 진행하면서 프로그래밍 능력도 함께 향상시킬 수 있습니다.

은행원으로 이 책을 읽으면서 업무에 적용할 수 있는 몇가지 고민도 해보게 되었습니다.

1. 고객 행동 분석: 은행에서는 고객들의 행동 데이터를 분석하여 그들의 선호도, 구매 패턴, 이탈 가능성 등을 파악하는 것이 중요합니다. 
이 책에서는 인과-행동 프레임워크와 인과관계 다이어그램을 활용하여 고객 행동에 영향을 주는 요인을 찾고 이를 기반으로 예측 모델을 개발하는 방법을 다루고 있습니다. 
이를 활용하여 고객 세그먼트별로 타겟 마케팅 전략을 수립하거나 고객 이탈을 예방하는 데 활용할 수 있습니다.

2. 상품 및 서비스 개발: 은행은 새로운 상품과 서비스를 개발하여 고객들의 요구를 충족시키고 시장 경쟁력을 강화해야 합니다. 
이 책에서는 실험 설계와 분석을 통해 상품 개발의 효과를 평가하고 조절효과와 매개효과를 분석하는 방법을 다루고 있습니다. 
은행에서는 이러한 기법을 활용하여 새로운 상품이나 서비스를 출시하기 전에 효과적인 실험 설계와 분석을 수행하여 성공 확률을 높일 수 있습니다.

3. 마케팅 전략 개선: 은행은 효과적인 마케팅 전략을 수립하여 고객 유치와 이탈을 관리해야 합니다. 
이 책에서는 군집 무작위 배정과 계층적 모델링을 통해 마케팅 캠페인의 효과를 분석하는 방법을 다루고 있습니다. 
은행에서는 이러한 분석을 통해 특정 고객 세그먼트에 대한 효과적인 마케팅 전략을 개발하거나 마케팅 예산을 최적화할 수 있습니다.

4. 고객 이탈 예측과 대응: 은행에서는 고객 이탈을 예측하고 이를 대응하는 전략을 수립해야 합니다. 
이 책에서는 백도어 기준을 활용하여 고객 이탈 원인을 파악하고 대응하는 방법을 다루고 있습니다. 
은행에서는 이러한 분석을 통해 고객 이탈 예측 모델을 개발하고, 이탈 가능성이 높은 고객을 식별하여 개별 맞춤형 서비스나 할인 혜택을 제공함으로써 이탈을 예방할 수 있습니다.

5. 결측 데이터 처리: 은행에서는 데이터의 결측치를 처리하여 정확한 분석 결과를 얻어야 합니다. 
이 책에서는 결측 데이터 처리에 대한 다양한 방법을 다루고 있습니다. 
은행에서는 이러한 기법을 활용하여 고객 데이터나 거래 데이터의 결측치를 적절히 처리하여 신뢰할 수 있는 분석을 수행할 수 있습니다.
이 책에서 제공되는 다양한 분석 기법과 도구를 활용하여 은행 업무의 데이터 기반 의사결정에 도움을 줄 수 있습니다. 

은행의 고객 분석, 상품 개발, 마케팅 전략, 이탈 예측 등 다양한 분야에서 이 책의 내용을 활용하여 혁신적인 접근과 효율적인 결과를 얻을 수 있을 것 같습니다. ^^

다만, 이 책을 이해하기 위해선 R 또는 파이썬의 기본적인 지식은 필요합니다. 함수를 조작하거나 dataframe 같은 자료구조를 조작하는 방법은 이 책에서 소개하지 않습니다.