데이터지능

프롤로그

1장__불확실한 세상에 동전을 던져라
세상이 불확실하다는 것만 확실할 뿐 / 불확실성의 정량화, 확률의 시작 / 차라리 동전을 던져라 / 생각을 어떻게 업데이트할까 / 보이는 것이 전부가 아니다 / 아름다운 확률분포, 정규분포 / 슈뢰딩거의 고양이는 살아 있을까 / 파스칼의 선택 기준

2장__세상의 조각으로 전체를 읽다
하나를 보면 열을 안다 / 중요한 것은 항해하는 방법 / 표본조사는 언제부터 시작했을까 / 모집단을 대표하는 표본을 뽑을 수 있을까 / 여론조사는 왜 틀리는가 / 여론조사의 대안은

3장__가장 가능성 높은 판단을 하는가
군중심리인가 군중의 지혜인가 / 통계적으로 사랑을 찾다 / 통계적 추정의 편의와 분산 / 통계적 추정의 기준, 불편성과 효율성 / 사법 판단에서의 통계적 통찰, 편의와 분산 / 판결 보조 시스템은 필요한가 / 자동 볼 판정 시스템은 야구를 어떻게 바꾸었나 / 표본평균은 어떻게 움직이는가

4장__낮은 확률의 사건을 믿지 마라
낮은 확률의 사건은 왜 과대평가될까 / 확률과 심리를 이용한 사기, 보이스피싱 / 통계적 가설검정과 형사재판 / 무고한 사람을 만들지 말자 / 낮은 확률을 믿지 않는다 / 그는 정말 초능력자일까 / 나는 확률을 정확히 계산할 수 있을까

5장__까마귀 날자 배 떨어진 이유
〈살인의 추억〉은 왜 범인 검거에 실패했을까 / 플랫폼은 어떻게 내가 좋아하는 것을 알까 / 챌린저호의 폭발과 재앙의 통계학 / 대형사고는 우연히 일어났을까 / 진짜 원인 찾기의 여정

6장__변하는 것과 변하지 않는 것
모든 모형은 틀렸지만, 어떤 모형은 유용하다 / 통계 모형은 어떻게 만들까 / 와인 가격을 어떻게 평가할까 / 작은 모형이 아름답다, 오캄의 면도날 / 외환위기와 거시계량경제모형 / 빅데이터 시대와 통계 분석 패러다임의 전환

7장_데이터, 세상을 보여주다
그림이 많은 것을 보여준다 / 데이터 너머의 이야기 / 러시아원정과 미나르의 데이터 시각화 / 나이팅게일, 장미도표로 생명을 구하다 / 존 스노우와 콜레라 맵 / 튜키, 데이터과학을 열다

8장__데이터로 세상을 읽고 답하라
변동에서 시작한 통계적 사고 / 불확실한 세상을 읽는 렌즈 / 변동을 고려한 통계적 사고 / 데이터를 표로 체계화하라 / 식목왕과 식목년표 / 통계는 신뢰의 소프트 인프라 / 20세기 위대한 발명품, 국민소득통계 / 진실과 새빨간 거짓말 사이

에필로그
참고문헌

우리는 눈에 보이지 않는 질서와 패턴을 발견하고, 그 의미를 해석하려는 본능을 지니고 있다. 이런 패턴 인식은 자연현상에만 국한되지 않는다. 인간의 삶, 건강, 사회현상에도 동일하게 적용된다. 예컨대 어떤 질병의 근원을 완전히 알지 못하더라도 우리는 누가 병에 걸리고 누가 그렇지 않은지를 비교해 차이를 측정하고, 그 속에서 원인을 유추해낸다. 19세기 영국 의사 존 스노우는 콜레라 환자의 거주지를 지도에 표시하면서, 오염된 펌프가 전염병의 원인임을 밝혀냈다. 같은 시기, 플로렌스 나이팅게일은 크림전쟁에서 병원 사망률을 분석해 비위생적인 환경이 주된 사망 원인임을 밝혔고, 이를 장미도표라는 혁신적인 시각화 도구로 표현해 대중과 정책결정자에게 강한 인상을 남겼다. 20세기에는 피셔와 힐이 무작위 대조 실험의 기초를 세웠고, 결핵 치료제에 대한 최초의 무작위 임상시험이 실행되면서 통계학은 의학의 근간으로 자리잡았다. 오늘날에는 유전체 분석, 인공지능 기반 진단 등 더욱 정교한 형태로 진화하고 있다. _ 프롤로그 중에서

몬티 홀 문제는 우리의 직관이 때로는 확률적 사고와 얼마나 큰 괴리를 보이는지 알려준다. 우리의 뇌는 진화 과정에서 즉각적이고 단순한 판단을 선호하도록 발달했지만, 현대사회의 복잡한 문제 앞에서는 오히려 이런 직관이 걸림돌이 될 수 있다. 몬티 홀이 문을 여는 행위는 확률분포를 바꾸는 중요한 정보를 제공한다. 그러나 우리는 이 정보를 종종 과소평가한다. 우리는 ‘보이는 것이 전부’라고 생각한다. 몬티 홀 문제는 이처럼 새로운 정보를 고려해 판단을 바꾸는 것이 얼마나 중요한지를 보여준다.