💡 TIL/Book Review

데이터 과학을 위한 통계 Ch 3. 통계적 실험과 유의성 검정

데이터 과학을 위한 통계 Chapter 3. 통계적 실험과 유의성 검정 을 읽고 정리한 내용입니다. 원제 : Practical Statistics for Data Scientists 앤드루 브루스, 피터 게데크 저/한빛미디어 ▶ 목차 😊 더보기 3.1 A/B 검정 3.2 가설검정 3.3 재표본추출 3.4 통계적 유의성과 p 값 3.5 t 검정 3.6 다중검정 3.7 자유도 3.8 분산분석 3.9 카이제곱검정 3.10 멀티암드 밴딧 알고리즘 3.11 검정력과 표본크기 3.12 마치며 3.1 A/B 검정 A/B 검정은 실험군을 두 그룹으로 나누어 어느 쪽이 다른 쪽보다 더 우월한지 입증 하는 실험 두가지 처리법 중 하나는 기준이 되는 기존 방법이나 아무런 처리도 하지 않는다. 이를 대조군이라 함 주로 웹디자..

LEAN ANALYTICS Chapter 31. 결론: 스타트업을 넘어서

LEAN ANALYTICS 린 분석 Chapter 31.결론: 스타트업을 넘어서 를 읽고 정리한 내용입니다. 원제 : Lean Analytics: Use Data to Build a Better Startup Faster 앨리스테어 크롤, 벤저민 요스코비츠 공저/한빛미디어 데이터를 중시하는 사내 문화를 어떻게 조성할 것인가 1. 작게 시작하고, 한가지 지표를 선택하고, 분석의 가치를 보여주라 중요한 지표를 하나 선택한 후 분석을 통해 이 지표를 개선 2. 목표를 완전히 이해시켜라 3. 경영진을 납득시키고 후원을 확보하라 임원의 동의는 목표 정립에 결정적으로 중요할 뿐만 아니라 조직 체계의 위아래로 이런 문화를 확산시키는 데도 결정적으로 중요하다. 4. 투명하게 추진하라 데이터를 확보하고 처리하는 데 사용..

LEAN ANALYTICS Chapter 4. 데이터에 접근하는 법

LEAN ANALYTICS 린 분석 Chapter 4.데이터 주도적 접근법과 데이터를 참고하는 접근법 을 읽고 정리한 내용입니다. 원제 : Lean Analytics: Use Data to Build a Better Startup Faster 앨리스테어 크롤, 벤저민 요스코비츠 공저/한빛미디어 린 스타트업을 비판하는 의견 중 하나는 너무 데이터 주도적이라는 것 데이터는 중요하지만, 실제로 뭔가 할 때는 데이터보다 과거의 경험이나 실용성을 바탕으로 무의식적으로 판단할 때가 많다. 때론 엄격한 분석보다 지혜와 경험에 의존하는 것이 일상을 살아가는데 도움이 되기 때문이다. 가령 바지를 입을 때, 밥을 먹을 때, A/B테스트를 하게 된다면 집을 나서지 못할테니까! 사람들은 린 스타트업이 너무 데이터 주도적이기때..

LEAN ANALYTICS Chapter 3. 어떤 일을 할 것인가

LEAN ANALYTICS 린 분석 Chapter 3. 어떤 일을 할 것인가 를 읽고 정리한 내용입니다. 원제 : Lean Analytics: Use Data to Build a Better Startup Faster 앨리스테어 크롤, 벤저민 요스코비츠 공저/한빛미디어 린 캔버스 실행에 옮길 수 있는 한 페이지 짜리 사업 계획 한 장의 종이 위에 아홉 칸의 상자로 구성 문제 사람들이 불편함을 느끼는 진짜 문제점을 찾았는가? 고객군 목표 시장을 알고 있는가? 고객군을 구별해서 각각에 맞는 메시지를 전달할 방법을 알고 있는가? 고유의 가치 제안 여러분의 제품이 왜 더 나은지, 또는 어떻게 다른지 명료하고 독특하며 기억에 남는 방법으로 설명할 수 있는가? 솔루션 문제를 적절한 방식으로 해결할 수 있는가? 채널..

LEAN ANALYTICS Chapter 2. 다양한 지표

LEAN ANALYTICS 린 분석 Chapter 2. 다양한 지표 를 읽고 정리한 내용입니다. 원제 : Lean Analytics: Use Data to Build a Better Startup Faster 앨리스테어 크롤, 벤저민 요스코비츠 공저/한빛미디어 좋은 지표란 어떤 것인가 분석의 본질 : 중요한 지표를 추적하는 것. 지표가 중요한 이유 : 사업 모델과 관련이 있기 때문. 좋은 지표는 상대적이다. 어떤 지표를 놓고 시대별, 사용자 그룹별, 경쟁자 별로 비교할 수 있으면 상황을 이해하는데 도움이 됨 좋은 지표는 이해하기 쉽다 지표를 기억하고, 지표에 대해 대화를 나눌 수 없다면 데이터를 기반으로 현실을 변화시키기 쉽지 않다 좋은 지표는 비율로 표현된다. 비율은 행동에 반영하기 쉬움 : 목적지에 ..