TIL - 05.28

분석기획서 작성

 

컬럼 종류

이탈유저 분석 : 일반과 어떤 차이가 있는가?

데이터의 값이 생각과는 다른 내용? 어떻게 해야할까? 분석 내용을 수정해야할까? 고민하는 것.

=>언제든지 바뀔 수 있는 종이조각에 불가하다.

그 숫자들을 어떻게 엮어보느냐?

ex) 주 이용고객인 20~40 대의 특성이 무엇인가? 그중에서도 고가치를 추구하는 돈 많은 40~50대는?

그들을 분석한다

 

 

 

통계적 가설 검정 효과

• 의사결정에 필요한 이론적 근거를 확보
• 객관적인 자료와 수치로 설득력을 높힌다
• 모호한 상황에서 불확실성을 수치로 가시화한다
• 체계화된 프로세스를 통해 다양한 리스크를 제거한다
• 여러 통계 / AI 도구를 Custom 하여 활용할 수 있다

 

• 귀무(영)가설 (H0)/(Null Hypothesis): 두 그룹의 평균은 같다. 즉, 두 그룹 간에는 유의한 차이가 없다. // 기존의 통념
• 대립가설 (H1 또는 Ha)/(Alternative Hypothesis): 두 그룹의 평균은 다르다. 즉, 적어도 한 그룹은 다른 그룹과는 평균이 다르다. // 새로이 입증, 주장하고자 하는 것.

p-value

귀무 가설이 정확하다는 가정 하에서 실제 관찰된 결과만큼 극단적인 검정 결과를 얻을 확률

p 기준 수치 : Confidence level : 신뢰 수준

사회과학 기준 : 5% 일반적 // 비판의 대상 

 

 

Confidence Interval

표본을 뽑아 신뢰 구간을 무수히 많이 계산한다면 100번 중 95번은 신뢰구간이 모수를 포함하고 있다.

 

• 흔히 보이는 잘못된 해석은 “*모수가 신뢰 구간 안에 들어갈 확률이 95%(신뢰 수준)”*이라는 것입니다.
  • 모수도 신뢰 구간도 모두 변수가 아닌 상수이기 때문에 들어가거나 들어가지 않거나 둘 중 하나만 가능합니다.