데이터 분석가:Applied Data Analytics/관련 도서

로지컬 씽킹(저자:데루야 하나코, 오카다 게이코)

데이터분석 2025. 3. 1. 20:15

로지컬 씽킹(저자:데루야 하나코, 오카다 게이코)

출처 : 알라딘

데이터 분석가의 기술적인 부분 외에 기본 논리력을 기를 수 있는 방법은 없을까? 데이터 분석가에겐 파이썬, SQL 같은 하드 스킬도 중요하지만, 데이터를 논리적으로 스토리텔링 할 수 있는 소프트 스킬도 필요하다. 특히 데이터 분석 업무와 컨설팅 펌의 업무를 논리적인 구조와 흐름이 굉장히 유사한데 데이터 분석가는 데이터를 바탕으로 상대방을 논리적으로 설득해야 하는 일이 많다. 처음 논리적 사고를 어떻게 키워야 할지, 어떤 자료를 참고할지 막연하게 느껴지는데, 이 책을 읽어 보길 추천하는 현업 데이터 분석가의 추천글로 읽게 되었다.
 
‘세계 최강의 지식 상인’
맥킨지식 로지컬 씽킹의 기술을 배운다!

기획부터 지시와 회의, 보고서, 프레젠테이션, 고객 상담까지
이 책 한 권이면 복잡한 문제를 손쉽게 해결할 수 있다!

30만 부 돌파 베스트셀러!
‘논리적 커뮤니케이션’의 신화적 바이블!
로지컬 씽킹 집중 트레이닝 문제 수록!

출간 즉시 학계와 대중의 돌풍을 일으킨 책!
최고의 커뮤니케이션 전문가가 알려주는 논리적 생각의 기술!

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‘현대 경영학의 창시자’로 불리는 톰 피터스(Tom Peters)는 경영컨설팅사 맥킨지앤드컴퍼니를 ‘세계 최강의 지식 상인(Knowledge Merchant)’이라고 했다. 맥킨지는 뛰어난 업무 지식을 보유한 동시에, 그 지식을 적절하게 전달하고 원하는 결과를 이끌어내는 최고의 인재 집합소로 통한다. 《로지컬 씽킹》을 집필한 데루야 하나코와 오카다 게이코는 바로 맥킨지 출신의 커뮤니케이션 전문가다. 논리적이고 알기 쉬운 메시지에는 분야와 주제를 불문하고 일정한 법칙과 포인트가 있다. 이 책에서 소개하는 ‘로지컬 씽킹(Logical Thingking)’은 메시지의 논리적 법칙성과 맥킨지가 축적해온 직원 훈련 기법을 체계화한 것이다.
특히 《로지컬 씽킹》은 우리가 작성하는 문서나 말하는 내용의 표현 방법과 논리성을 스스로 확인하고 개선하도록 기획됐다. 이런 능력은 시시각각 변화하는 환경 속에서 비즈니스맨뿐만 아니라 학생, 일반인도 사회생활과 인간관계에서 성공하기 위해 필수적으로 갖춰야 한다. 로지컬 씽킹은 ‘기술’이기 때문에 누구나 훈련을 거듭하면 충분히 습득할 수 있다.
《로지컬 씽킹》은 출간 즉시 학계와 대중 사이에서 돌풍을 일으키며 일본 아마존 경제경영서 분야 1위에 올랐고 30만 부가 판매됐다. 우리나라에서도 2002년 베스트셀러가 되었는데, 이번에 기존의 미흡했던 점을 보완하고 전문가의 감수를 거쳐 재출간됐다. (알라딘 책소개 추천글)


이 책은 의사소통의 예를 들면서 시작한다. 아 와 어 가 다르듯 분명히 회의시간에 같이 들었어도, 누구는 제대로 이해하는가 하면 누구는 전혀 이해하질 못한다. 물론 말하는 사람의 특징이나 습관, 버릇, 함축된 의미를 아는것은 죽마고우라면 쉬울까? 하지만 안타깝게도 우리의 사회생활은 죽마고우와 만 같이 하지는 않는다.
서로 살아온 배경이 다르고 집안이 다르고 생활과 행동패턴 모든것이 나자신이 아닌사람과 대화하는것이 이것이 얼마나 어렵고 힘든과정인지는 우리모두 알고 있다. 이책은 이런 오해부터 서로 같은 이야기를 하는것 부터 시작한다.

이책에 나오는 단어중 "MECE" 가 있다. M(mutually) E(exclusive) C(collectively) E(exhaustive)의 약자로
'어떤 사항이나 개념을 중복되지 않으면서도 전체적으로 누락 없는 부분 집합으로 인식하는 것'을 의미한다.

다시말해서 MECE(Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive)
MECE는 논리적 사고에서 중요한 개념으로, 문제를 체계적으로 분석하고 해결할 때 사용된다.

  1. Mutually Exclusive (상호 배타적)
    • 각각의 항목이 서로 겹치지 않아야 한다.
    • 중복 없이 명확하게 구분해야 한다.
  2. Collectively Exhaustive (완전 포괄적)
    • 모든 경우를 포함해야 한다.
    • 빠진 부분 없이 전체를 포함해야 한다.

예를 들면 MECE가 아닌 경우 : "사람을 분류할 때"

  • 어린이, 청소년, 남자
  • 여기서 '남자'는 성별 기준인데, '어린이'와 '청소년'은 나이 기준이므로 기준이 혼재
  • 또한 '여성'이 빠져 있어 완전하지 않음

MECE인 경우 : "사람을 나이로 분류할 때"

  • 어린이 (0~12세)
  • 청소년 (13~18세)
  • 성인 (19세 이상)
  • 나이 기준으로 서로 겹치지 않으며(상호 배타적), 모든 사람이 포함됨(완전 포괄적)

당연하고 쉬운거 같으면서 어려운거 같다.
또 So What? / Why So? 에 대해서도 언급한다.

  • So What? (그래서 뭐?)
    • 결론이 중요한지 확인하는 질문
    • "이 정보가 어떤 의미를 가지는가?"
    • "이걸 통해 얻을 수 있는 인사이트가 무엇인가?"
  • Why So? (왜 그런가?)
    • 근거를 확인하는 질문
    • "이 주장이 맞는 이유는 무엇인가?"
    • "왜 그렇게 결론을 내렸는가?"

So What? (그래서 뭐?) 예시
"운동을 하면 건강에 좋다." So What? (그래서 뭐?) "건강하면 오래 살 수 있다." So What? (그래서 뭐?)
→ "오래 살면 가족과 더 많은 시간을 보낼 수 있다."
이렇게 계속 "So What?"을 반복하면, 핵심적인 결론이나 목표가 명확해짐. (결론이 중요한지 확인하는 질문)

Why So? (왜 그런가?) 예시
"운동을 하면 건강에 좋다." Why So? (왜 그런가?) "운동은 혈액순환을 돕고 면역력을 강화하기 때문이다." Why So? (왜 그런가?) → "혈액순환이 원활하면 산소와 영양분이 몸에 잘 전달되기 때문이다."
이렇게 "Why So?"를 반복하면, 논리적인 근거가 탄탄해짐. (결론의 근거를 따지는 질문)

이 두 가지를 반복하면 논리적으로 사고하는 힘이 길러지고, 주장을 설득력 있게 만들 수 있습니다.


피라미드 구조로 정리하기

  • 결론을 맨 위에 두고, 그 아래 근거를 단계적으로 배치하는 방식
  • 사람들이 빠르게 핵심을 이해할 수 있도록 돕는다

집을 사야 할까?  결론: “이번에 집을 사는 것이 좋다.”
(왜냐하면)

  • 근거 1: 집값이 오를 가능성이 높다.
  • 근거 2: 현재 대출 금리가 낮다.
  • 근거 3: 월세보다 장기적으로 더 경제적이다. 
    이렇게 하면 "결론 → 근거" 순서로 논리가 명확하 결론을 먼저 제시하면 듣는 사람이 빠르게 이해할 수 있음.

  1. 피라미드 구조 활용 → 결론을 먼저, 근거를 단계적으로 정리.
  2. MECE하게 정리 → 논리가 겹치지 않고, 빠진 부분 없도록.
  3. So What? / Why So? 활용 → 논리적 흐름을 강화.

이 세 가지를 적용하면 논리적으로 구성하는 기술을 효과적으로 활용할 수 있다! 는 내용이다.

데이터 분석가로써 데이터를 분석하고 분석한것을 다른사람에게 이해 시켜야 하는 관점에서는 필독서라고 생각된다.

데이터로 가치를 만드는 Steven, Follow on LinkedIn