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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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(지금 그렇지 않더라도) 크게 생각해야 크게 이룬다.
Career

(지금 그렇지 않더라도) 크게 생각해야 크게 이룬다.

루틴을 만들기 위해서는, 목적 아래 정말 기계적으로 해야 하는 것같다. 아침 일찍 일어나야지 마음을 먹은지 오래 되었지만, 어느 순간 삐끗한 이후부터는 더 이상 일어나려고

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아빠의 삶과 나의 삶에 대한 균형점의 의미
Father

아빠의 삶과 나의 삶에 대한 균형점의 의미

결국 죽고나면, 우리도 저렇게 쓰레기같이 악취만 나는 존재가 되어 버릴텐데. 음식쓰레기를 버리면서 코를 찌르는 악취를 맡게 되었다. 자연스레 숨을 참고 나는 빠르게 쓰레기를 버리는데

· 4 min read
A/B테스트 시 사용되는 비모수 통계검정 방법론
A/B Test

A/B테스트 시 사용되는 비모수 통계검정 방법론

비모수 통계검정 * 비모수 통계검정(Non-parametric test)은 데이터가 특정한 분포(정규분포 등)를 따르지 않아도 적용할 수 있는 통계적 방법입니다. * 즉, 데이터의 분포를

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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

· 5 min read
탐험과 활용의 균형을 맞추기 위한 알고리즘, 톰슨샘플링
A/B Test

탐험과 활용의 균형을 맞추기 위한 알고리즘, 톰슨샘플링

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/

· 3 min read
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

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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

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