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페이스북, 트위터, 아마존과 같은 디지털 플랫폼이 생활 깊숙이 들어오면서 데이터 활용가치는 높아지지만, 수학과 통계 때문에 데이터 분석을 본격적으로 시작하지 못 하고 있다. 최근에는 정형화된 숫자 데이터를 넘어 문자 데이터에서 지금껏 포착할 수 없었던 새로운 의미를 추출해야 하는 어려움 때문에 빅데이터 분석 진입장벽은 또 한 단계 올라가는 중이다. 한국에서 가장 인기 있는 프로 스포츠인 야구로 빅데이터 분석을 다룬다면, 데이터가 새롭게 보일 수 있다. 메이저리그에서 지난 140년 동안 통계원의 손으로 시작해, 90년대 퀘스텍(QuesTec), 2000년대 PITCHf/x, 2010년대 아마존과 파트너쉽을 통한 트랙맨 플랫폼까지 상상 이상의 야구 데이터가 수집돼 왔다. 장구한 메이저리그 데이터의 힘을 빌려 전통적 분석인 상관관계 분석, 분산분석, 회귀분석, 로지스틱 회귀분석, 계량경제학 패널데이터 분석과 최근 머신러닝으로 다시 관심을 받고 있는 군집분석, 요인분석, 지도학습, 딥러닝 기반 자연어처리를 통해 야구 이야기를 모델링하고 직접 테스트한다. 모든 작업에는 학계와 산업계 분석 작업에 이미 중심이 된 오픈소스 통계 프로그램 R을 사용한다. 데이터 분석 목적은 데이터를 통해 현실을 모델링하고 예측하며, 데이터에 담긴 정보와 의미를 추출해 인간의 인지적 한계를 극복한 합리적 의사결정을 하는 것이다. 분석 목적을 달성하는 데 반드시 거쳐야 하는 전처리(preprocessing) 전략은 데이터 분석보다 더 중요하고 많은 아이디어를 요구한다. 1판에서는 경험 부족으로 놓쳤지만, 이후 논문을 출판하고 ‘마케팅과 경영전략을 위한 데이터 분석’을 강의하면서 중요하다고 느끼게 된 전처리 전략을 2판 곳곳에 추가했다. 또한 1판에서 부족했던 그래픽 분석 방법을 새롭게 업데이트했다. 2판에서의 가장 큰 변화는 정형화되지 않은 문자 데이터까지도 분석에 활용할 수 있도록 머신러닝을 추가한 점이다. 비지니스 환경은 정형화된 숫자 데이터로는 이해할 수 없는 한계를 경험하고 있으며, 사람들이 남긴 디지털 커뮤니케이션에서 의미 있는 신호를 포착하는 데 주목하고 있다. 핵심 기술은 머신러닝이며 그 시작을 야구데이터와 함께 할 수 있다.

[NAVER 제공]