데이터 분석의 최종 목적은 결국 기존의 데이터를 활용해 잘 모르는 것을 '예측'하는 것에 있어 왔다. 흔히 '고급 분석'이라는 머신 러닝 알고리즘을 활용한 데이터 분석은 크게 추이를 통해 명확하지 않은 변동 상황이나 알 수 없는 미래를 '예측'하고, 분류를 통해 정확하지 않거나 알 수 없는 것의 성격을 '예측'하는 것에 초점이 맞춰져 있다. 이런 분석 기법은 흔히 '예측 분석'이라고 불려왔고, 데이터 분석을 하는 많은 사람들이 이 '예측 분석' 기법을 실제 상황에 직접 사용해보려고 시도하고 있다. 특히 예전과 달리 학계 및 산업계에서 전반적으로 데이터에 대한 인식이 자연스러워지고, '머신 러닝'이나 '인공 지능'이라는 단어도 더 이상 생소하지 않은 시대가 되면서 머신 러닝 알고리즘과 유사한 '예측 분석'에도 좀 더 많은 사람들이 관심을 갖게 됐다.
이런 때에 맞춰 이 책을 번역하게 돼 매우 기쁘게 생각한다. 이 책은 실제로 충분한 지식을 갖고 예측 분석을 업계에서 직접 사용하면서, 실제로 사람들이 많이 사용할 만한 기능을 R패키지로 구현하기도 했던 훌륭한 저자들이 자신들의 지식과 노하우, 실제 분석에서 얻은 통찰까지 골고루 담아낸 책이다. 학교에서 교과서로 사용해도 될 정도로 풍부한 지식이 꼼꼼하게 들어 있으면서도, 현업에서 일을 하면서도 간간히 참고 자료로 찾아볼 수 있을 정도의 실질적인 팁이나 실무에서 접하게 되는 요소들도 놀라울 정도로 풍부하게 들어 있다. 계속 데이터를 접하는 사람이라면 이 책을 오랜 기간 옆에 두며 도움을 받을 수 있을 거라고 확신한다.
솔직히 데이터 분석에 처음 입문하는 사람이 접하기에는 난이도가 어느 정도 있는 책이다. 하지만 그만큼 배울 것이 매우 많다고 생각한다. 나 역시도 어느 정도 실무로 데이터 분석을 해왔음에도 불구하고, 이 책의 번역을 진행하면서 많은 것을 배웠고, 많은 부분에서 감탄하기도 했으며, 여러 부분에서 감동하기도 했고, 한없이 겸손해지기도 하는 등 즐거운 경험을 했다. 이 책을 접하게 되는 독자들도 나와 같은 경험을 하실 수 있기를 바라고, 아마도 충분히 그럴 수 있을 거라고 생각한다.
R을 업무에서 본격적으로 사용하게 된 지도 벌써 4~5년이 되었다. 처음에 학교에서 S-PLUS나 R 언어를 접하면서도 SAS나 SPSS와 같이 편리한 것도 아니며 눈에 띄게 다른 점도 없어서 그냥 좀 주변에서 사용되다가 사장될 줄 알았는데, 예상과 달리 이 언어를 주 업무로 사용하고, 책을 번역하게 될 것이라고는 전혀 생각하지 못했다. 하지만, 빅 데이터가 화두가 되면서 데이터 분석에 대한 관심이 높아지고 사용 형태가 좀 더 다변화되면서, 데이터 분석 분야에서 이런 경험과 방법을 공유하고 사회와 기술의 변화에 발 맞춰 가는 데 현재로서는 R만큼 적합한 도구는 없다고 생각된다. 이런 의미에서 이 책을 번역하게 되어서 매우 기쁘게 생각한다.
이 책은 R을 사용하고 공부하고자 하는 사람이면 초보자건, 전문가건 누구에게나 도움이 될
수 있는 내용들이 실린 일종의 R 바이블이라고 해도 과언이 아니다. 기본적인 R의 개념과 문법으로 시작해서 베이지안 분석론이나 생존 분석 등 고급 분석에 대한 내용까지 풍부한 예제와 함께 상세하게 기술되어 있다. 나도 R을 어느 정도 사용해봤지만, 이 책을 번역하면서 이론으로만 알던 내용을 R로 구현한 것을 처음 접해보는 등 새로운 내용을 다양하게 접할 수 있었다. 쉽지 않은 작업인 데다가 상당히 긴 분량을 번역하면서 지루해질 법도 한데, 그런 이유에서인지 흥미로운 시간을 보낼 수 있었다. 이 책을 읽는 독자 분들도 이 책이 주는 광대한 지식과 더불어 이런 감정 역시 공유할 수 있었으면 한다.
