"그래서 DuckDB로 뭘 할 수 있는데?" 프리미어리그부터 케데헌까지 분석해봤습니다

새로운 데이터 분석 도구가 등장할 때마다 비슷한 생각이 듭니다.

"그래서 이걸 왜 써야 하는데?"

더 빠르다.
더 편하다.
더 강력하다.

새로운 기술을 소개할 때 빠지지 않는 이야기들입니다. 물론 중요한 장점들입니다. 하지만 독자 입장에서는 결국 한 가지가 더 궁금합니다. 그래서 이 도구로 무엇을 할 수 있느냐는 것이죠.

 

 

프리미어리그 데이터도 분석하고(이미지 생성: ChatGPT)

마침 요즘은 데이터로 들여다볼 만한 이야깃거리도 넘쳐납니다. 2026년 FIFA 월드컵이 시작되면서 축구 팬들의 관심이 다시 경기장으로 향하고 있고, <케이팝 데몬 헌터스>는 올해 초 열린 아카데미 시상식에서의 수상 소식과 함께 또 한 번 화제가 되었습니다. 누군가는 경기를 보고, 누군가는 영상을 보고, 누군가는 트렌드를 이야기합니다. 데이터 분석가는 그 뒤에 쌓이는 숫자를 들여다보죠.

이번에 출간하는 《LUVIT♥ EPL과 유튜브 데이터로 배우는 DuckDB》 원고를 처음 받았을 때도 비슷했습니다. DuckDB의 성능보다 먼저 궁금했던 건 실제로 어떤 데이터를 분석하는지였습니다. 그런데 DuckDB의 성능이나 기능보다 먼저 눈에 들어온 건 예제 데이터였습니다. 프리미어리그(EPL) 경기와 선수 데이터를 분석하고, 유튜브 인기 영상의 흐름을 살펴보고, 마지막에는 <케이팝 데몬 헌터스> 데이터까지 등장합니다. 데이터 분석 책을 읽고 있는데 손흥민 선수가 뛰던 시절의 EPL 기록이 나오고, 유튜브 트렌드를 분석하고, 다시 케데헌 데이터를 들여다보게 됩니다. 데이터 분석 책의 예제로는 조금 의외의 조합이었습니다. 덕분에 원고를 읽는 동안 '다음에는 어떤 데이터를 분석할까?' 하는 마음으로 자연스럽게 페이지를 넘기게 되었습니다.

 

 

유튜브 데이터도 분석하고(이미지 생성: ChatGPT)

물론 이 책의 주인공은 DuckDB입니다. 최근 데이터 분석가와 데이터 엔지니어 사이에서 빠르게 존재감을 키우고 있는 분석 전용 데이터베이스죠. 복잡한 서버 환경 없이도 CSV와 Parquet 파일을 빠르게 분석할 수 있고, SQL과 파이썬을 함께 활용하는 현대적인 데이터 분석 흐름에도 잘 어울립니다.

하지만 이 책은 DuckDB의 기능을 나열하는 데 머물지 않습니다. 데이터를 불러오고, SQL로 분석하고, 파이썬으로 시각화하고, 대시보드로 정리하는 과정을 하나의 흐름으로 경험하도록 구성했습니다. Plotly와 great_tables를 활용한 시각화 예제와 대시보드 프로젝트를 따라가다 보면 분석 결과를 어떻게 보여주고 전달할 것인지까지 자연스럽게 익힐 수 있습니다.

 

프리미어리그, 유튜브, 케데헌... 재미있는 예제들이 한가득!

《LUVIT♥ EPL과 유튜브 데이터로 배우는 DuckDB》는 데이터베이스 책과 데이터 분석 책의 장점을 함께 갖고 있습니다. SQL을 처음 배우는 독자에게는 입문서가 되고, 이미 데이터를 다뤄본 독자에게는 새로운 분석 도구를 익히는 실전 가이드가 됩니다. 무엇보다 문법을 외우는 공부보다는 데이터를 직접 분석해보는 경험에 가깝습니다. 

데이터 분석은 결국 데이터를 이해하는 일입니다. 그리고 그 과정이 조금 더 쉽고, 조금 더 빠르고, 조금 더 재미있어질 수 있다면 새로운 도구를 배워볼 이유는 충분하지 않을까요? DuckDB가 궁금했던 분이라면, 이 책이 좋은 출발점이 되어줄 것 같습니다.

 

 

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