데이터 탐험노트

들어가며 요즘 내가 가장 열심히 하는 게임을 말하자면, 뭐니 뭐니 해도 피크민 블룸(Pikmin Bloom)이다. 간단히 게임에 대해 소개하자면, 나이앤틱(Niantic)과 닌텐도가 협업해서 만든 위치 기반 모바일 게임이다. 나이앤틱의 전작인 포켓몬고와 비슷하게 "걷기"에 게이미피케이션을 입힌 그런 게임이라 할 수 있는데, 유저는 걷기라는 행위를 통해 피크민을 수집하고, 피크민과 함께 꽃을 심으며 여러 가지 성장에 필요한 혜택을 얻을 수 있다. 이렇게 시간이 지나면 피크민과의 친밀도가 높아지면서 다양한 장식을 가진 피크민을 얻으며 수집의 즐거움을 누릴 수 있다. 처음에는 이 게임을 반신반의하며 시작했다. 포켓몬 고가 출시되었을 때 게임을 해 본 경험이 있는데, 약 1,000 시간의 포켓몬 플레이 경..
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들어가며통계학과를 졸업했지만 참으로 부끄럽게도 베이즈 통계를 제대로 공부하지 않아 어쩔 수 없이 역량의 부족으로 빈도주의자(frequentist)로 살아왔다. 빈도주의자든, 베이지안이든 어찌 됐든 결과만 나오면 어떻게든 괜찮다고 생각했는데 인과추론을 공부하든, 머신러닝을 공부하든 알음알음 베이지안 개념이 나오고, 그걸 대충 넘어가야만 하는 일들이 반복되면서 이대로는 안 되겠다는 생각이 들었다.   1분기에는 베이즈 통계학을 공부하며, (매우 얕고도 얕은) 통계 저변을 조금이나마 확장해보려고 한다. First Course in Bayesian Statistical Methods 라는 베이즈 통계학 기초 책을 보며 공부 중인데, 수식을 최소화하여 나만의 언어로 풀어서 글쓰기를 해 보는 것이 목표다!  통계학..
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시계열 공부를 하면서 'SARIMA (Seasonal ARIMA)'는 ARIMA 모형에 계절성 부분만 추가한 버전이다.' 하고 넘어가기 일쑤였는데, 이렇게 넘어가는 게 아니라 한 번쯤은 ARIMA와 함께 SARIMA를 짚고 가면 좋을 것 같아 글을 써 봅니다. 최대한 시계열 개념을 직관적으로 설명하는 것이 목표지만, ARIMA에 대해 어느 정도 지식이 있거나,차분 / Moving Average 등의 용어에 익숙한 경우에글을 이해하기에 더 편할 것 같습니다.  ARIMA란? ARIMA 라는 용어는 크게 AR + I + MA 3등분으로 나눠서 이해하면 편합니다.ARIMA 모형은 AR(AutoRegressive) + I (Integrated) + MA(Moving Average) 각각 3파트로 분리가 됩니다...
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회귀분석은 종속변수와 종속변수를 설명하는 설명변수의 조합으로, 변수 간 관계성을 규명하는데 사용되는 도구이다. 그래서인지 인과추론(Causal Inference)에서도, 머신러닝 등 예측(Prediction)에서도 마치 백종원 만능간장마냥 널리 사용되고 있다. 만일 예측 문제를 해결하기 위해 회귀분석을 사용한다면, 설명변수의 조합으로 종속변수를 얼마나 잘 맞출 수 있을지에 대해 관심을 갖게 되므로, 설명변수 각각의 회귀계수(Coefficient)보다는 MSE, MAE 와 같은 예측 지표에 관심을 더 가질 수 있을 것이다. 그렇지만, 처치(Treatment)가 결과변수(Outcome)에 어느 정도로 영향을 미치는지에 관심을 갖는다면, 처치 변수가 결과 변수에 미치는 영향력, 즉 처치변수의 회귀 계수를 중요..
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월간 회고의 필요성 회고는 비교적 꾸준히 해왔다. 시지삶이라는 회고 공유 커뮤니티에 참여하기도 했고, 지금도 꾸준히 회고를 해서 어느덧 회고 N년차에 접어들었다. 서당개도 3년이면 풍월을 읊는다던데 안타깝게도 나의 회고는 늘 제자리였다. 보통 회고를 하면 과거를 들여다보고, 미래를 설계하여 조금씩 성장하게 된다고들 하는데 나의 회고는 딱 한 주 단위로, 그 주가 지나면 다시 꺼내보질 않다 보니 그냥 뭔가 한다는 느낌만 있을 뿐이었다. "나는 성장하고 있는 게 맞을까?"에 대한 불안감이 회고의 소재가 되기는 했지만, 불안하기만 할 뿐, 회고가 성장의 도구가 되지는 못했던 것 같다. 이렇게 성장과 좋은 회고에 대한 갈증이 있었지만, 주간 회고를 다시 모아 다시 회고를 하는 게 무척 어려웠다.. 월간 회고 ..
오리duck
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