jojoon2786 님의 블로그

자료 : 그 데이터는 잘못 해석되었습니다 | 요즘IT (wishket.com) 그 데이터는 잘못 해석되었습니다 | 요즘IT무엇이든 데이터가 있으면 쉽게 결정을 내릴 수 있을 것 같습니다. 하지만 현업에서는 데이터가 있어도 결정을 내리기 어려운 상황들이 있습니다. 특히 데이터를 통한 의사결정을 내릴 때, 가장yozm.wishket.com 데이터를 통한 의사결정을 내릴 때, 가장 경계해야 할 점은 데이터가 있음에도 이를 잘못 해석해 잘못된 결론으로 가는 상황이다. 위 아티클은 데이터를 잘못 해석하는 상황별 유형과 제대로 해석할 수 있는 방법에 대해 알려준다. 데이터를 잘못 해석하는 상황별 유형1) 생존자 편향의 오류- 지표를 어떤 방향으로 해석하느냐에 따라 잘못된 해석이 발생할 수 있음. 2) 심슨의 역설-..

1. 단순선형회귀단순선형회귀란 ?하나의 독립 변수(X)와 하나의 종속 변수(Y) 간의 관계를 직선으로 모델링하는 방법회귀식Y = β0 + β1X, 여기서 β0는 절편, β1는 기울기특징독립 변수의 변화에 따라 종속 변수가 어떻게 변화하는지 설명하고 예측한다.데이터가 직선적 경향을 따를 때 사용함.간단하고 해석이 용이하다.데이터가 선형적이지 않을 경우 적합하지 않다.단순선형회귀는 어떨 때 사용하는가 ?- 하나의 독립변수와 종속변수와의 관계를 분석 및 예측할 때광고비(X)와 매출(Y) 간의 관계를 분석할 때현재의 광고비를 바탕으로 예상되는 매출을 예측 가능import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.lin..

유의성 검정1. A/B 검정A/B 검정이란 ?두 버전 (A와 B) 중 어느 것이 더 효과적인지 평가하기 위해 사용되는 검정 방법.마케팅, 웹사이트 디자인 등에서 많이 사용됨.사용자들을 두 그룹으로 나누고, 각 그룹에 다른 버전을 제공한 후, 반응을 비교목적) 두 그룹 간의 변화가 우연이 아니라 통계적으로 유의미 한지를 확인import numpy as np import scipy.stats as stats # 가정된 전환율 데이터 group_a = np.random.binomial(1, 0.30, 100) # 30% 전환율 group_b = np.random.binomial(1, 0.45, 100) # 45% 전환율# t-test를 이용한 비교t_stat, p_val = stats.ttest_ind(gro..