[나는 리뷰어다] 실무로 통하는 인과추론 with 파이썬(2024, 한빛미디어)

실무로 통하는 인과추론 with 파이썬(2024, 한빛미디어)

 

 

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책 소개

저자 : 마테우스 파쿠레( Matheus Facure )

제목 : 실무로 통하는 인과추론 with 파이썬

번역 : 신진수, 가짜연구소 인과추론팀

출판사 : 한빛미디어

출간 연도 : 2024. 03.

원문 제목 : Causal Inference in Python

페이지 : 총 464쪽

 

 

 

실무로 통하는 인과추론 with 파이썬 | 마테우스 파쿠레 - 교보문고

https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000212577153

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 빅데이터 시대, 데이터 분석과 머신러닝, 딥러닝이 더욱 고도화 되면서 '알고리즘' 이후의 요인들이 화두로 떠오르고 있다. 인과추론은 연관관계로부터 인과관계를 추론하여 언제, 왜 서로 다른지 이해하는 과학으로 '현실 이해'를 목적으로 하는 과학으로써, '원인과 결과의 관계를 알아야 원인에 개입하여 원하는 결과를 가져올 수 있다.'를 토대로 개입의 영향을 분석한다. 인과추론으로 데이터 분석을 통한 의사결정에 실질적으로 기여하는 방법을 알아가보자.

 

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책의 구성

5개의 파트, 세부 12장으로 구성된 책은, 인과추론의 기본 개념을 시작으로 인과관계와 상관관계를 구분하는 데 중요한 선형회귀분석과 성향점수 가중치를, 이후 인과추론에 시간 차원이 추가된 상황을, 마지막으로 램덤화가 어려운 상황에서 활용 가능한 다양한 실험 설계 방법을 설명한다.

 

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책의 장점

 인과추론을 설명하며 필요한 이론적 내용에 대해 수학적 수식과 더불어 이미지와 간단한 예시를 통해 독자의 이해도를 높이는 구성이 책의 장점이다. 시각적 이해를 돕기 위한 다양한 그래프의 사용과 핵심 키워드의 인포그래픽은 딱딱하고 낯선 주제에 접근하기 편하도록 독자를 배려한다. 특히 3부 - 6장에서 다루는 이질적 처치효과는 앞서 언급하는 '개입'이 사람마다 어떻게 다른 영향을 미치는지 설명하는데, '개인화'를 인과 추론으로 설명하는 방법을 알려준다. 실험 대상 i 마다 처치효과 Ti가 다를 수 있다는 것을 관측 가능한 실험 대상의 특성으로 한정하여 조건부 평균 처치효과(CATE)로 설명하는 부분이, 이후 실무에서 적용 가능하도록 시나리오화 되어있어 인상 깊다.

 또한 책의 4부와 5부는 같은 문제의 다른 접근법을 설명한다. 다양한 비즈니스 상황 환경에서 해당 데이터의 수집이 어려울 경우를 대비하여 수립 할 수 있는 대안적 실험 설계 방법을 안내하는데, 실제 업무에서 차용할 수 있는 상황 속 조건을 고려하여 독자들에게 안내하는 점이 눈에 띈다. 

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마치며

 빠른 기술 발전 속에서 현대의 비즈니스는 더 다양하고 복잡해지고 있다. 이러한 환경 속에서 문제의 본질적인 '인과'를 파악하는 능력은 더욱 중요해질것이고, 이를 활용하는 '인과추론' 역시 향후 비즈니스를 지탱하는 핵심 요소로 작용할 것으로 보인다. 데이터 분석이 더 고도화 되고 데이터가 삶에 더 가까워지는 오늘날, 원인을 핸들링하여 결과를 변화시킬 수 있는 '인과추론'이 궁금하다면, 이번 한빛미디어의 신작 ' 실무로 통하는 인과추론 with 파이썬'으로 데이터 분석 이후를 준비하는 것을 추천해본다.

 

 

 

  "한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."