데이터 탐험 노트

2025.01.12· Statistics

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..

나는 왜 피크민 블룸(Pikmin Bloom)에 7만원을 썼을까?

2025.04.19· 프로덕트분석

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..

기초 선형대수학 개념 정리 (feat.회귀분석)

2022.05.26· Statistics

불과 얼마 전까지만 해도 regression을 가볍게 생각하고 있었습니다. R 콘솔창에 lm(data = data, y ~ X+Z) 만 입력해도 모델링 결과는 쉽게 얻을 수 있었기 때문이지요. 그러나 최근 선형대수학, 회귀분석, 인과분석을 공부하면서 '굉장히 얕은 수준만을 맛보고 안다고 착각하고 있었구나' 하고 깨닫는 순간이 있었고, 기초를 다진다는 느낌으로 관련 내용을 정리해보는 시간을 갖기로 마음먹었습니다. 그리고 이를 위한 첫번째 스텝으로 선형대수에서 꼭 알아야 하는 기초 개념 (자세한 내용은 맨 하단 참고링크를 따라가시는 것을 추천드려요! 😃) 기초 개념이 어떻게 회귀분석과 연결되는지 를 나름의 견해를 담아 정리해보았습니다. linearly independent 해당 개념은 선형대수학 책을 펼치면..

인과추론, 입문을 원하신다면 이런 책은 어떠신가요?

2025.02.15· Statistics

들어가며 요즘 부쩍 데이터 분석가들 사이에서 인과추론이 핫하다는 느낌을 받는다. 내가 공부를 하고 있기 때문에 더 눈에 잘 보이는 것일 수 있지 않을까 싶기도 하지만.. 처음으로 인과추론 공부를 시작한 2022년과 비교해 보자면, 그때에 비해 인과추론을 학습하는 글들이 많이 늘어난 것을 체감한다. 인과추론이란 어떤 처치가 이루어졌을 때, 그것이 효과를 만들어냈는지, 효과를 만들어냈다면 어느 정도의 영향력이 있었는지를 분석을 통해 추정하는 방법론이다. 만일 AB 테스트 등 실험 설계가 가능한 환경에 있다면, 실험을 통해 처치의 효과를 파악할 수 있겠지만(실험설계를 잘 해내야 하는 상황은 차치하고..), 만일 실험이 불가능한 환경에 속해 있다면 어떻게든 동아줄이라도 붙잡는 마음으로 다른 방법을 찾아내야 ..

인과추론을 위한 회귀분석 개념 정리 - 편회귀계수, FWL 정리

2024.04.21· Statistics

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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