로운's 기술노트

[목표]데이터의 통계적 실험을 이해대표적인 통계적 실험인 A/B 테스트 이론을 학습이를 해석하기 위한 통계적 지식을 학습통계적 유의성, t검정, 카이제곱검정을 이해이를 python 코드로 작성하며 활용 1. 데이터 분석가의 통계적 실험 ㅇ 통계적 실험- 정의 • 어떤 목적을 가지고 관찰을 통해 측정값을 얻어내는 것- 목적 • 통계적 추론을 통해 보다 진실에 가까운 값을 도출하기 위함 ———————————————————————————————————▷ 제한된 환경에서의 관찰을 통해 확보된 사실을 바탕으로 제한된 결론을 내리고, 확률적 판단으로 제한된 결론을 내려 진실에 가까운 값 도출▷e.g. 모든 까마귀는 검정색이다. → 모든 까마귀가 검정색이 아닐 수도 있다 → 하지만 전 세계에 있는 까마귀를 모두 확인..

[목표]다양한 데이터의 종류편차, 분산, 표준편차표본분포화 히스토그램신뢰구간과 정규분포1. 데이터의 종류ㅇ 데이터를 분류하는 이유? - 데이터 유형에 따라 시각화, 해석, 통계모델 결정에 중요한 역할을 하기 때문!데이터 종류개념예시수치형수치형숫자를 이용해 표현할 수 있는 데이터. 이산형, 연속형 을 모두 포함하는 개념 체중, 신장, 사고건수, 일 방문자수연속형일정 범위 안에서 어떤 값이든 취할 수 있는 데이터체중, 신장이산형횟수와 값은 정수형 값만 취할 수 있는 데이터 즉, 소수점의 의미가 없는 데이터를 의미(수치형 데이터와의 차이점)사고 건수, 일 방문자수범주형범주형가능한 범주 안의 값만을 취하는 데이터 (값이 달라짐에 따라 좋거나 나쁘다고 할 수 없음) 명목형 이진형, 순서형 을 모두 포함하는 개념 ..

ㅇ 분석을 통해 액션아이템을 내고, 이후 성과까지 추적하면 best!! ㅇ 스토케스틱(확률론적) 접근 방식은 불확실성이나 무작위성을 다루는 데 사용되는 방법 ㅇ 서비스에 따라 이상치는 무조건 제거해야 할 대상이 아니다..! (e.g. 게임업계의 소수의 핵과금유저) ㅇ 평균 > 최빈값은 용도가 조금 다르기 때문에, 강사님의 경우 산술평균과 중앙값을 병기하는 경우가 많음   1) 산술평균 : 모든 데이터를 더한 뒤 전체 데이터의 수로 나눈 값 (보편적으로 많이 쓰이나 왜도와 이상치에 취약) * 왜도 : 특정한 방향으로 데이터가 쏠려 있는 것. 보통 꼬리(tail)를 당긴 것처럼 생겼다고 표현. 수치로 측정이 가능하나 보통 그래프로 판단 * 이상치 : 다른 관측치와 유의하게 다른 데이터. 이상치의 분류는 데이..