PIPI

선형 회귀를 시작하기 전에 회기 분석이란회귀 분석을 가장 쉽게 말하자면, 결과를 일으키는 원인을 찾아가는 과정이다. 회귀 분석과 관련된 변수는 아래와 같다종속 변수 : 실험에서는 결과에 해당하는값이다. 체계적 변수: 사람이 설정, 통제, 혹은 조절할 수 있는 영역으로 연구자들이 인위적으로 변화를 만들 수있는 부분을 의미한다. 독립 변수 : 원인에 해당하는 개념이다.통제 변수 : 인위적으로 조작할 수 있지만, 연구에서 핵심적인 관점을 두지 않는 대상이다. 실험 연구 환경 : 무작위 배분과 같이 독립 변수 이외에 종속 변수에 영향을 주는 대상들을 통제하는 것을 의미한다. 예측(이해) 분야 : 모델의 타당성을 높이는 역할을 수행한다. 비체계적 변수 : 통계 오차에 해당하는 개념이다. 보통 정규 분포가 나오는 ..

http://www.madtimes.org/news/articleView.html?idxno=5309 ‘AARRR’ 이제는 비지니스에 따른 재조립이 필요하다. - 매드타임스(MADTimes)마케터라면 누구나 한번쯤은 AARRR이라는 용어를 들어봤을거라 생각됩니다.이미 수 많은 스타트업 회사에서 활용하고 있는 데이터 분석 프레임워크 AARRR (해적지표 : Pirates Metrics)은 스타트업 회www.madtimes.org  수 많은 스타트업 회사에서 활용하고 있는 데이터 분석 프레임워크 AARRR은 스타트업 회사들이 효과적인 서비스 제공 및 꾸준한 사용자 확보를 위해 사용되는 데이터 기반의 분석지표로, 확실한 의사결정을 위해 사용되고 있다.  AARRR의 지표를 하나씩 뜯어보면 다음과 같다Acqui..

https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2649/ 적성따라 직군 바꾸기: MS 서지영 AI&데이터 스페셜리스트 | 요즘IT이번에 소개할 인물, 서지영 님은 개발자로 시작해 DBA를 거쳐 AI&데이터 스페셜리스트로 커리어를 쌓아 나가고 있습니다. 무려 두 번의 직군 전환을 성공적으로 이뤄낸 건데요. 물론 쉽지는 않았yozm.wishket.com   개발자로 시작해 DBA를 거쳐 AI&데이터 스페셜리스트로 두 번의 직군 전환을 성공한 서지영 님의 인터뷰   무슨 일을 하든 적성에 맞는 일을 꾸준히 찾아야 하는것을 느꼈다. 그리고 본인이 원하는 것을 어필하고 얻을 수 있게 노력해야 하는 것도 다시금 인지할 수 있었다.  또한, 나도 취업을 한 후에 안주하지 않고 시대의 흐름을..

https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2613/ 3달 만든 코드를 모두 엎고 배운 것 | 요즘IT창업한 다음, 제품을 처음부터 다시 만들기로 결정한 시점은 이미 프로젝트를 시작한 지 두 달이 지난 후였습니다. 처음부터 다시 코딩을 시작한 지 5주가 지나 알파 버전으로 서비스를 개시했yozm.wishket.com  무엇을, 왜만드는가?문제 정의성장은 공통 주제다. 그리고 마음처럼, 기대만큼 성장하지 못하는 과정 역시 흔한 현상이다. 사람마다 차이가 있다 해도 성장하기 위해 지난한 과정을 거쳐야 하는 것을 보면 우리는 같은 클래스를 상속받은 게 분명하다. 어떻게 학습하냐는 질문에 나오는 대답은 크게 세 가지로 분류할 수 있다.- 스스로 어떻게 학습하는지 모른 채 열심히 한..

https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2648/ 뽑히는 개발자 이력서는 어떻게 만드나요? | 요즘IT25년 차 개발자로 꾸준히 멘토링을 하다 보니 신입 개발자의 이력서를 볼 일이 많습니다. 신입 또는 경력이 짧은 주니어 엔지니어의 이력서는 대체로 비슷합니다. 조금 과장해 표현하면, 이름과yozm.wishket.com  어제도, 그제도, 지난 주에도 받아본 이력서입니다. 신입 또는 경력이 짧은 주니어 엔지니어의 이력서는 대체로 비슷하다. 특히 '자신이 한 일을 사실위주로 간결하게 쓰라'는 조언을 따른 이력서는더욱 분별력이 떨어진다. 경력자에게더 유용하고 유리한 형식이기 때문이다.  자신이 한 일을 사실 위주로 간결하게 적는 형식 그 자체에 문제가 있는 게 아니다. 이를 ..

스파르타 코딩클럽 내일 배움 캠프가 끝나고 계획을 세워서 공부를 했었다. 그러다 너무 지친 느낌이 들어 일주일만 쉬고 다시 공부하겠노라 마음을 먹고 통 크게 일주일을 아무것도 하지 않고 편안하게 쉬었는데 한 번 달콤함을 맛 본 나는 차일피일 미루다가 한 달 가까이 쉬어버렸다.  일주일 딱 일주일 쉬었을 뿐인데 아무것도 하기가 싫고, 계획한 일도 겨우 하는 사람이 되었다. 그렇다고 진짜 아무것도 안 한 것은 아니다. 나름 아티클 스터디도 최대한 참석하고, SQL과 Python 문제는 개수를 정해서 꾸준하게 풀기는 했다. 다만, 때때로 목표치만큼 다 하지 못했고 그 외의 공부는 놔버렸다는 것이 문제였다. 푹 쉰 일주일 후의 이 주는 '공부해야하는데'라는 마음을 불편하게 가지고 침대 위에서 뒹굴거리는 날들의 ..

https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2563/ 새로운 데이터 직군, 데이터 애널리틱스 엔지니어란? | 요즘IT‘애널리틱스 엔지니어’, 혹은 ‘분석 엔지니어’라고 들어보셨나요? 미국에서는 대략 3~4년 전부터 화제가 되기 시작했고, 한국에서는 작년부터 본격적으로 주목받고 있습니다. 간단히 말해yozm.wishket.com  애널리틱스 엔지니어란?미국에서는 대략 3~4년 전부터 화제가 되기 시작했고, 한국에서는 작년부터 본격적으로 주목받고 있다. 데이터 애널리틱스(분석) 엔지니어란 '데이터를 사용하기쉽게 만들어주는 요리사'라고 할 수 있다.데이터 애널리틱스(분석) 엔지니어의 고객은 데이터 분석가, 마케터, 기획자 등 데이터를 손에 쥐고 일하는 모든 현업 전문가다. 데이터..

https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1680/ A/B 테스트 제대로 이해하기: ⑤ A/B 테스트에 적정한 표본과 주의 사항 | 요즘IT지금까지 ‘A/B 테스트 제대로 이해하기’ 시리즈를 통해 A/B 테스트의 기본 정보와 가설, 세팅 방법, 그리고 분석 결과 등 여러 정보를 정리했다. 시리즈의 마지막인 이번 글에서는 기획자, PM, 마yozm.wishket.com  대체 표본, 실험의 트래픽은 얼마나 모아야 하나요?매번 다르다.'A안과 B안 사이의 차이가 어느 정도 되기를 기대하느냐'에 따라 다르다. 왜냐하면 동일한 신뢰 수준이라도 표본의 크기에따라 유의미한 결과 여부가 달라질 가능성이 있기 때문이다. '표본은 얼마나 필요한가요?'라는 질문은 A/B 테스트를 설계하고 ..

https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1667/ A/B 테스트 제대로 이해하기: ④ A/B 테스트 표본 크기와 유의미한 결과의 관계 | 요즘IT이전 글에서 기초 통계 지식을 바탕으로 A/B 테스트 계산기의 세팅 방법과 해석에 관한 내용을 살펴보았다. 이때 해석 내용 중 계산기에서 ‘결과가 유의미하지 않다(Not Significant)’라고 했을 때yozm.wishket.com  표본(트래픽) 사이즈와 유의미한 결과가 무슨 상관이 있나요?결론부터 말하자만 아주 상관이 많다. 표본이 많으면 많을수록 그룹 A와 B의 결과 차이가 적더라도 '유의미하다'라고 인정해주기 때문이다.  우리의 생각 1 '잘은 모르지만 표본은 많을수록 좋은 것 같다.제일 정확안건 모집단 전체에게 물어..

https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1656/ A/B 테스트 제대로 이해하기: ③ A/B 테스트 계산기의 세팅과 해석 | 요즘IT앞선 두 편의 글에서, ‘실제 A/B 테스트를 설계할 때 우리가 진짜 궁금한 질문’과 ‘A/B 테스트 실험 결과의 유의미한 방안’, 그리고 ‘이를 바탕으로 A/B 테스트의 설계 및 해석에 필요한 기초yozm.wishket.com  계산은 어디서 어떻게 해야 하나요?구글 옵티마이저(google optimize)와 같은 A/B 테스트 툴에서는 전환율과 더불어 표본 크기에 따른 유의미한 결과를 계산해 최종 판단에 도움을 준다. A/B 테스트를 위한 솔루션을 사용하지 않거나, 솔루션으로 응용할 수 없는 실험을 설계했을 경우 웹 서비스를 이용해 계산..