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데이터 기반 문화를 만들기 위한 10단계

1.문화는 위로부터 시작되어야 한다. * 결국 Top-Down의 의지가 매우 중요하다. * 방법론은 차치하고서라도,

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SQL Ranking Window Function

Row_number() * Partition 별로 coluumn2 순으로 나열한 후에 Sequence를 생성해준다. SELECT *, ROW_

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확률변수(Random Variable), 그리고 확률질량(밀도)함수

솔직히 말하지만, 확률변수, 그리고 확률질량(밀도)힘수를 이해하는데 생각보다 많은 시간이 걸렸습니다.

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Presto SQL 에서 회귀분석하기.

Presto Version * 0.241 선형회귀 기반 회귀계수 도출 방법 SELECT regr_intercept(

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인과추론(Causal Inference) – Inverse Probability Weight

역확률 가중치(Inverse Probability Weighting) * 모집단에서 일부 데이터가 유실되었을 때(예: Selection

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인과추론(Causal Inference) – Inverse Probability Weight

역확률 가중치(Inverse Probability Weighting) * 모집단에서 일부 데이터가 유실되었을 때(예: Selection

Causal Inference

인과추론(Causal Inference) – Backdoor Criterion

왜 필요한가? * Unmeasured Parents, 즉 Graph에서 Parent로 표시되더라도 측정이 안되거나, 관측이 안된

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인과추론(Causal Inference) – Intervention

Intervention * 통계학 연구의 궁극적인 목적은 개입(Intervention)의 효과를 예측하는 것 * RCT에서는

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인과추론(Causal Inference) – Collider

Collider * Z는 X,Y의 공통 효과(Common Effect)이다. * Z가 조건부로 주어졌을

Causal Inference

인과추론(Causal Inference) - Chain & Fork

Disclaimer * 본인이 공부하고 본인이 이해한만큼만 정리되어 있으니 질답 및 태클은 언제든지 환영합니다.

Causal Inference

매일 사용할지 모르는 간단한 인과추론 방식에 대해서(Confounder)

Confounder * 수치 비교할 때 통상 문제를 일으키는 변수가 있다. → Confounder 변수라고 한다.

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Facebook - Prophet

Prophet? * Facebook에서 만든 시계열 데이터의 예측을 위한 패키지 * 전통적 시계열 모델의 경우