데이터 리터러시_직관력

데이터씽킹, 티키타카 1차시 - [데이터 직관력]

데이터 그 자체로는 아무런 쓸모가 없다. 우리가 데이터를 보는 이유는 의사 결정을 하기 위함이며 좋은 의사 결정을 하기 위해서는 호기심에 기반한 직관이 필요하다.

따라서, 데이터를 볼 때 그냥 읽는 것이 아니라 직관을 바탕으로 의미를 부여해야 한다.

데이터로 의사 결정을 하는 과정
착안(통찰) → 해석(이해) → 의미 부여 → 의사 결정

위 내용을 생각하며 예제를 풀어보자.

Q. 데이터를 보고 알 수 있는 국내 테마파크의 특징은?

 

내가 읽은 데이터

1. 2007년에 롯데월드의 입장객이 대폭 감소했다.
2. 롯데월드의 입장객 감소는 다른 테마파크에 영향을 주지 않았다.
   2-1. 해당 연도에 롯데월드엔 어떠한 이슈가 터졌을 것
   2-2. 테마파크들끼리 경쟁 관계가 아님(입장객을 공유하지 않으므로)
3. 2009년 대기업 테마파크의 입장객 수는 동시 상승했으나 다른 곳은 그렇지 않다.
   3-1. 교통편의 발달 등 접근에 용이한 변화가 생겼을 것

---

전반적으로 합리적인 추론이었으나 보완할 포인트가 있었다.

• 데이터 외부 내용을 임의로 사용한 것
  - 도표 어디에도 에버랜드와 롯데리아가 '대기업'이라는 정보는 없다.
  - 데이터를 볼 때 가급적 주어진 내용만을 가지고 해석&상상해야 한다.
  - 이를 내적 추론이라고 하며 외부 내용(외적 추론)은 방해가 될 수 있다. 
• 2009년 입장객이 동시 상승한 원인을 교통편의 발달이라고 단정 지었다.
  - 어디까지나 데이터 내부에서만 생각해야 하므로 이 경우에는 입장객 상승에 공통으로 영향을 주는 '특정 요인'이 있다고 결론지어야 한다. 왜냐하면 원인이 교통편일 수도 혹은 정보 확산 때문일 수도 있으므로 무엇 때문이다 한정 짓게 된다면 잘못된 판단을 할 수 있다. 
• 놓친 부분
  - 특정 요인으로 인해 에버&롯데 이용객 동시 상승(2009년)
  → 이전까지는 경쟁 관계가 아니었으나, 2009년부터는 경쟁 관계에 놓이게 되었다는 것을 알 수 있다.

 

이번 차시를 통해 배운 것
1. 외적 추론 지양하기
2. 그냥 읽지 말고 의미 부여하기
3. 작은 뉘앙스에도 민감하게 반응하기