Task를 통해 Key Result가 달성되면 Objective는 자연스럽게 달성된다.

Object와 Key Result의 상관관계

  • OKR = Objective + Key Result
  • Key Result: Objective를 달성했다는 것을 증빙하는 측정 기준
    - Task를 통해서 Key Result를 달성했을때, Objective는 달성된다.

  • - Objective: 한라산 정상 정복
    - Key Result: Objective를 달성했다는 것을 증빙가능한 결과물
    - 한라산 백록담이 보이도록 인증샷 찍기
    - 고도계로 최소 1,930m 이상이 찍히는 곳까지 올라가기
  • 잘못된 Key Result 1 - 목표를 달성했다는 증빙이나 기준이 되지 못한 경우
    - 한라산 정상에 오르기 위한 가장 최적의 코스 리서치하기
    - 한라산 정상을 오르기 위한 튼튼한 체력 키우기
  • 잘못된 Key Reulst 2 - Task와 헷갈린 경우(Task는 과정일뿐!)
    - 한라산 입구에서부터 정상까지 4시간 30분 걷기
    - 한라산 정복을 위한 필수용품 구매
  • Task → Key Result → Objective로 이어지는 Cycle을 유지하기 위해서는 다소 도전적이지만, 달성했을 때 아주 흥분되는 Objective를 선정해야 함

예시

좋은 OKR

  • Objective: 전 세계를 누비는 글로벌 인재가 되기 위한 영어 자신감의 기틀 만들기
  • Key Results :
    - 올해 안에 OPIc, IH 달성 →  점수가 있기 때문에 객관적인 측정이 가능
    - 영어잘하는 친구와 분기별 대화를 통해 어휘와 상관없이 막힘없이 의사전달을 한다는 평가 받기 →  정성적일 수 있으나, 피드백 기반의 객관적인 측정 가능
    - 최소 1명 이상의 글로벌 인재와의 네트워크 쌓기 →  "1명" → 측정 가능
  • Next Action:  Key Result를 달성하기 위해 철저한 계획과 전략을 세우는 것

References

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DataFrame은 Pandera로, 모델은 Pydantic으로 데이터를 검증한다.

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Pandera: 데이터프레임 검증에 최적화된 도구 주요 장점 * Pandas와 통합: Pandas 데이터프레임에 대해 스키마 기반 검증을 수행합니다. * 유연한 검증 조건: 열 데이터 타입, 값 범위, Null 여부 등 다양한 검증 조건을 정의할 수 있습니다. * 명확한 오류 메시지: 스키마 불일치에 대한 명확한 오류 메시지를 제공합니다. 단점 * 대용량 데이터 검증에서는 속도가 느릴 수

Tobit Regression은 Censored Data에 적합한 Regression이다.

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Tobit Regression * Tobit 회귀(Tobit Regression)는 종속 변수가 특정 값에서 절단(Censored)된 상황에서 데이터를 분석하기 위해 사용되는 통계 기법입니다. * James Tobin이 처음 제안한 이 모델은 경제학과 사회과학 분야에서 자주 사용되며, 일반 선형 회귀로는 설명할 수 없는 상황에서 효과적으로 적용할 수 있습니다. Tobit Regression 수식 1. 관측된 종속 변수