<실전 예측 분석 모델링> - 2017년 12월  

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.