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데이터, 비즈니스, 그리고 책에 대한 개인적인 기록

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나는 어떻게 메모하는가?

나는 어떻게 메모하는가?

한가지 방식으로만 메모를 작성하지 않는다. "어떻게 메모하는?"라는 여전히 어려운 질문이다. 어떤 메모가 최선일지에 대해서는 스스로에게 여전히 지금도 매일 던지는 질문이기 때문이다.

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도어대시(Doordash) 데이터팀이 말하는 다른 팀과 "잘" 대화하기 위한 팁

도어대시(Doordash) 데이터팀이 말하는 다른 팀과 "잘" 대화하기 위한 팁

Intro 데이터 팀이 아무리 좋은 분석을 하더라도 비즈니스 팀과 경영진과 공유되지 않으면데이터 팀의 성공은 보장할 수가 없다. 그래서 효과적인 커뮤니케이션은 데이터 팀이 성공하기 위한

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데이터 분석팀은 왜 비즈니스에서 중요한 역할을 하지 못하고 있을까?

데이터 분석팀은 왜 비즈니스에서 중요한 역할을 하지 못하고 있을까?

지금의 회사에서도 일한 지도 벌써 2년이 되어간다. 데이터엔지니어부터 시작해 마케팅 기획을 거쳐 분석가로 정착하나 싶었는데 한발 더 나아가 사업관리까지 한다. 감사하게도 2년 동안 데이터

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A/B테스트의 신뢰성을 저하하는 현상, SRM(Sampling Ratio Mismatch)
A/B Test

A/B테스트의 신뢰성을 저하하는 현상, SRM(Sampling Ratio Mismatch)

SRM(Sampling Ratio Mismatch)란? * SRM(Sampling Ratio Mismatch)은 A/B 테스트에서 두 개 이상의 그룹에 할당된 샘플 수가 의도한 비율과 일치하지 않는

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탐험과 활용의 균형을 맞추기 위한 알고리즘, 톰슨샘플링
A/B Test

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톰슨 샘플링이란? * 톰슨 샘플링(Thompson Sampling)은 멀티 암드 밴딧 문제(Multi-Armed Bandit Problem)에서 사용되는 확률론적 알고리즘으로, 다양한 선택지(예: 광고, 제품

· 7 min read
대체불가능한 사람(부제 - 다시금 Why를 고민하다.)
Thought

대체불가능한 사람(부제 - 다시금 Why를 고민하다.)

나는 대체불가능한 사람인가? 아침에 아이를 돌보면서 문득 들었던 생각이다. 사내에서 하나의 사원번호로 관리되다가 퇴직하기 쉬운 세상에서 대체불가능한 사람이 되려면 어떻게 되어야 하는 것일까? 그

· 2 min read
SeedFinder는 실험 전 편향을 제거하기 위한 방법 중 하나입니다.
Data

SeedFinder는 실험 전 편향을 제거하기 위한 방법 중 하나입니다.

SeedFinder * 편향을 최소화하기 위해 "SeedFinder" 방식에서 가장 적은 편향을 가진 SaltKey를 찾는 프로세스 * 기본적인 아이디어는 여러 SaltKey를 사용해 무작위화된 그룹을 생성하고, A/

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Chi-Square Test와 T-Test는 데이터 특성에 따라 선택하여 사용합니다.
Data

Chi-Square Test와 T-Test는 데이터 특성에 따라 선택하여 사용합니다.

Chi-Square Test가 A/B/C Test에서 사용되는 구체적인 경우 * 범주형 데이터 분석: 각 그룹에서 클릭하거나 전환된 사람의 수를 비교할 때, 이 데이터를 범주형

· 8 min read
OLS 기반 인과추론 시 오차항 관련 체크 필요 가정
OLS

OLS 기반 인과추론 시 오차항 관련 체크 필요 가정

배경 * 아래 글을 DANBI에서 보다가 더 알아보게 되었습니다. OLS를 떠받치는 몇 개의 기둥이 있는데 그중 실용적으로 가장 중요한 것이 일치성(consistency)다. 쉽게 말해서

· 6 min read
인공지능이 문제가 아니라 결국 사람이 문제가 될 것입니다.
ai

인공지능이 문제가 아니라 결국 사람이 문제가 될 것입니다.

사람들이 AI가 필요하다고 생각하는 시점 저 판사를 얼른 AI로 교체해야 한다. 유튜브에서 뉴스를 보다 보면 정말 많이 보이는 덧글입니다. 이러한 내용의 덧글이 달릴 때마다,

· 4 min read
BG/NBD 모델은 고객 생애가치를 추정하는데 사용되는 확률 모델입니다.
Data

BG/NBD 모델은 고객 생애가치를 추정하는데 사용되는 확률 모델입니다.

1. BG/NBD 모델이란? * BG/NBD(Beta-Geometric/Negative Binomial Distribution) 모델은 **고객의 생애 가치(Customer Lifetime Value, CLV)**를 추정하는 데 사용되는 확률적

· 11 min read
다중공선성은 잘못된 인과추론 결과를 만들어낼 수 있습니다.
Data

다중공선성은 잘못된 인과추론 결과를 만들어낼 수 있습니다.

다중공선성(Multi Collinearity) * **Multi-Collinearity(다중공선성)**는 독립 변수들 간의 강한 상관관계가 존재할 때 발생합니다. 즉, 한 독립 변수가 다른 독립 변수에 의해 설명될

· 4 min read
Bayesian P-Value는 불확실성을 감안하여 모델의 적합도를 평가합니다.
Data

Bayesian P-Value는 불확실성을 감안하여 모델의 적합도를 평가합니다.

Bayesian P- Value * Bayesian P-Value는 **모델의 적합도(goodness-of-fit)**를 평가하는 데 사용됩니다. * 사후 분포(posterior distribution)를 이용하여 실제 데이터와 모델이

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Non-Identifiability는 Model Parameter를 고유하게 식별할 수 없는 현상입니다.
Data

Non-Identifiability는 Model Parameter를 고유하게 식별할 수 없는 현상입니다.

Non Identifiability * Non-Identifiability는 주어진 데이터와 모델에 대해 특정 파라미터를 고유하게 식별할 수 없는 상황을 의미합니다. 즉, 여러 파라미터 값들이 동일한 데이터를 생성할 수

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Rootgram은 큰 분산을 갖거나 비정규 형태의 데이터를 위한 히스토그램입니다.
Data

Rootgram은 큰 분산을 갖거나 비정규 형태의 데이터를 위한 히스토그램입니다.

Rootgram * 히스토그램의 변형으로 데이터가 비정규적이거나 큰 분산을 가지는 경우, 정확한 분포를 파악하기 위해 사용됩니다. * 일반적으로 히스토그램은 데이터의 빈도를 직접적으로 나타내기 때문에, 큰 값이 빈번하게

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