"분석이 먼저, 머신러닝은 그다음" 분석이 먼저가 된 다음 머신러닝을 조미료처럼 얹어보는 것은 훌륭한 선택이다. 반대로 분석에 대한 이해가 부족한 상태에서 머신러닝을 사용한다면 해석에 오류를 덮어쓰게 되고 데이터 분석이 주는 설득의 이점을 잃게 만든다. 끝에서 한번 더 언급할텐데, 이 점을 유의하고 분석을 따라가다 보면 결론과 함께 앞으로 머신러닝을 어떻게 사용하면 좋을지 가늠할 수 있다. 데이터의 차원(칼럼)이 많을수록 고객을 분류할 기준을 찾기가 복잡해진다. 사람의 머리로는 4차원 이상의 데이터는 상상하기 어렵고 시각화 차트로 분포를 확인할 수도 없다. 이런 상황에서 머신러닝은 차원 수가 많더라도 그들 관계에 대한 가장 설명력이 높은 최적의 패턴을 찾아내는데, X와 Y를 연결하는 복잡한 식을 찾아낼 ..