데이터를 근거로하여 결론을 얻고자 하는 사람에게 필요한 10가지 원칙에 대하여 소개한다

(5) 통계분석은 계산 그 이상의 것이다

통계적 기술은 종종 "Tools"이라고 일컫으며 매우 적절한 비유라고 본다.
톱, 대패, 끌 등은 모두 목재를 가공하는 도구이지만, 그것들은 서로 교체하여 사용할 수는 없다.
그리고 최종 결과물을 보면 어떤 Tool이 적합한 것인지 정의할 수 있다.

유사하게, 여러분은 같은 데이터 분석을 위해 ANOVA, Regression, 시계열 분석을 사용할 수 있지만,
여러분이 알기를 원하는 목적에 따라 올바른 "Tool"의 선택은 달라진다.

비유를 좀 확장해 보자. 우리는 매우 구체적인 작업에 대한 원형 톱, 실톱, 그리고 40˚톱을 가지고 있고,
각 통계적 방법들에도 특정 상황을 처리 할 수 있도록 설계된 전문 "Tool"이 포함되어 있다.

요점은 우리는 우리의 분석을 도와줄 "Tool"을 선택하는 것이지, "Tool"을 정의하는 것이 아니라는 것이다

(6) 단순하게 하자

많은 프로세스들은 본질적으로 복잡하다.
여러분이 수십가지의 입력변수와 복합적인 출력변수를 가지고 있다면, 이를 분석하기 위해 수많은 단계,
변형, 어떤 경우는 어려운 계산도 필요하게 될 것이다.

어떤 경우에는 이러한 정도의 복잡성도 요구될 수도 있지만, 분석이 더 복잡해진다고 항상 좋은 것은 아니다.
사실, 과다하게 복잡한 분석은 여러분의 분석 결과를 명확하게 해주지 못하고 더 믿지 못하게 될 수도 있다.

그러한 분석은 잠재적으로 필요 이상으로 분석을 어렵게 한다.
예를 들어, 3~4개의 가장 중요한 입력변수를 최적화하여 출력변수를 개선할 수 있는 경우 15개의 요소를
포함하는 복잡한 프로세스 모델을 필요로 하지 않을 수도 있다.
만일, 많은 입력변수가 포함된 프로세스를 개선할 필요가 있다면, 간단한 Screening 실험을 통하여
그렇게 중요하지 않은 변수들을 걸러내고 가장 핵심적인 입력변수를 정의해 낼 수 있다.