Others.9 Chapter 5. 데이터 분석 과정에서 발생할 수 있는 대표적인 함정과 주의점 지난 챕터에서는 회귀분석을 통해 변수 간 관계를 분석하는 방법을 정리했다. but, 데이터를 분석한다고 해서 항상 올바른 결론이 나오는 것은 아니다. 아무리 좋은 분석 방법을 사용하더라도 데이터를 잘못 수집하거나 결과를 잘못 해석하면 엉뚱한 결론에 도달할 수 있다. 실제로 통계 분석에서는 어떤 분석 기법을 사용했는지보다 데이터를 어떻게 수집했고,어떻게 검증했는지가 더 중요한 경우도 많다고 한다. 이번 글에서는 데이터 분석 과정에서 발생할 수 있는 대표적인 함정과 주의해야 할 점들을 정리해보려 한다.더보기[게시글 목차] 1. 재현 가능성(Reproducibility)2. p-해킹(P-Hacking)3. 선택적 보고(Selective Reporting)4. 자료수집 중단 시점 문제5. 데이터 탐색과 검증 .. 2026. 6. 3. Chapter 4. 회귀분석(Regression Analysis)과 변수 간 관계 분석 지난 챕터에서는 A/B 테스트와 가설검정을 통해 '차이가 있는가?'를 판단하는 방법(통계적 검증)을 정리했었다.추가적으로 특정 요인이 결과에 어떤 영향을 주는지 분석해야 하는 경우가 많다고 한다.이번 글에서는 변수 간 관계를 분석하고 예측하는 데 사용되는 회귀분석(Regression)에 대해 정리해보려 한다.더보기[게시글 목차] 1. 회귀분석(Regression) 2. 단순선형회귀(Simple Linear Regression) 3. 다중선형회귀(Multiple Linear Regression) 4. 다중공선성(Multicollinearity) 5. 범주형 변수 처리 6. 다항회귀와 스플라인 회귀 6-1. 다항회귀(Polynomial Regression) 6-2. 스플라인 회귀(Spline Re.. 2026. 6. 2. Chapter 3. 실험 설계와 통계적 의사결정(A/B 테스트, t검정, 다중검정) 지난 챕터에서는 데이터 분포와 모집단, 표본에 대해 다뤘다. PM은 기능 개선, UI 변경, 신규 기능 출시와 같은 다양한 의사결정을 해야 하고,그 과정에서 '이 변화가 실제로 효과가 있었는지'를 검증해야 한다. 이번 글에서는 PM이 실무에서 자주 접하게 되는 A/B 테스트와 실험 설계,그리고 통계적 의사결정 과정에 대해 정리해보려 한다.더보기[게시글 목차] 1. 왜 실험이 필요한가2. A/B 테스트3. 실험 설계 과정4. t검정5. 제1종 오류와 제2종 오류6. 다중검정(Multiple Testing)7. PM 관점에서 결과 해석하기 1. 왜 실험이 필요한가? 좋아 보이는 아이디어 ≠ 실제로 효과 있는 아이디어→ 검증하기 위해 실험을 한다 2. A/B 테스트(A/B Test) 두 가지 버전(A.. 2026. 6. 1. 자체 특강) 미리캔버스 AI로 딸깍 프리젠테이션 만들기(+GPT) 자체 특강을 진행하게 된 계기-프레젠테이션 제작이 막막한 사람+GPT와 미리캔버스를 활용하여프레젠테이션을 만들고 싶은 사람을 위해 자체 특강을 진행했다 모쪼록 해당 특강이 누군가에게는 도움이 됐길 바라며... 일반 text 파일(ex. 메모장)보다는 PDF 파일을 잘 분석한다 내용이 너무 늘어지지 않게 페이지 수 조정을 한다 PDF 내용을 바탕으로 임의로 만들어졌기 때문에 오류가 있을 수 있다Edit 기능으로 큰 가닥만이라도 수정을 해줘야 한다 Edit 기능의 수정 순서이다전체적으로 수정이 필요한 부분을 보며 반복 작업을 하면 된다마지막으로, 맞춤법과 띄어쓰기 확인+최종 수정을 거친다 이후에 프롬프트 반영을 위한 결과물 프롬프트를 도출해 낸다(+ 타인에게 프롬프트 공유가 필요한 경우) 미리캔버스 pro의.. 2026. 5. 15. Chapter 2. 모집단, 표본, 데이터 분포의 이해 이번 글 역시 수학적인 계산 과정보다는,‘왜 이런 개념이 필요한가?’와 ‘어떤 상황에서 사용하는가?’를중심으로 이해하기 쉽게 정리해보려 한다. 이번 글에서 다룰 내용모집단과 표본표본오차와 신뢰구간정규분포롱테일 분포t분포카이제곱분포이항분포푸아송분포 1. 모집단(Population)과 표본(Sample)모집단 : 관심 대상이 되는 전체 집단 ex. 전체 고객, 전체 사용자, 전국 성인, 전체 주문 데이터표본 : 모집단에서 일부만 추출한 데이터 ex. 고객 1000명 설문, 특정 기간 사용자 로그, 일부 주문 데이터→ 일부 데이터를 통해 전체 특성을 추정 2. 왜 표본을 사용할까? 현실적으로 전체 조사 어려움대표성이 중요한 이유 : 표본은 모집단 특징을 최대한 잘 반영해야 한다ex. 특정 연령만 조사, 특.. 2026. 5. 12. 노션(Notion) 단축키(블록+텍스트+마크다운+데이터베이스/페이지+실전 단축키) 편집기능WindowsMac비고새 페이지 생성Ctrl + NCmd + N노션 앱에서만 동작, 웹에서는 새 브라우저 창 생성뒤로가기 / 앞으로가기Ctrl + [ / Ctrl + ]Cmd + [ / Cmd + ]페이지 이동실행 취소 / 다시 실행Ctrl + Z / Ctrl + YCmd + Z / Cmd + Shift + ZWindows에서도 Ctrl + Shift + Z 가능사이드바 열기/닫기Ctrl + \Cmd + \ 다크모드 전환Ctrl + Shift + LCmd + Shift + L앱 전체 테마 변경빠른 검색Ctrl + PCmd + P워크스페이스 전체 검색링크 삽입 / 커맨드Ctrl + KCmd + K상황 따라 다르게 동작확대 / 축소Ctrl + + / Ctrl + -Cmd + + / Cmd + -페이지.. 2026. 5. 12. 이전 1 2 다음
