인기글
-
Statistics
통계 실습 : t-검정 (t-test)이란 무엇인가? (with 파이썬)
안녕하세요. 데이터 분석에 필요한 통계를 주제로도 포스팅을 해보려 합니다. 첫 번째 주제는 데이터 분석 결과에 대한 유의성을 판단하기 위한 t-검정(t-test)에 대해서 이야기 해보도록 하겠습니다. 1. t-test을 해야 하는 이유? t-test은 2개 집단의 평균 값의 차이가 통계적으로 같은 집단인지, 다른 집단인지 비교하기 위해 사용하는 검정 방법입니다. 두 집단의 평균을 비교하는 분석 방법은 t-test 외에도 z-test가 있는데, z-test는 모집단의 분산을 알고 있는 경우에 사용됩니다. 하지만 우리는 일상에서 모집단의 분산을 알고 있는 경우는 거의 없기 때문에 t-test를 주로 사용합니다. 2. t-test의 종류 t-test는 아래와 같이 3가지 방법으로 구분 됩니다. 구분 정의 일표..
-
SQL
SQL 고급 : 3개 이상의 테이블을 JOIN 하기
현실에서 데이터 분석을 하다 보면 경우에 따라서 3~4개의 테이블을 조인해야 하는 상황이 생길 수 있습니다. 하지만 JOIN과 관련된 기본 문법을 익히거나 일반적인 SQL 문제 풀이에서 3~4개 테이블을 조인해야 하는 경우를 찾기가 쉽지 않은데요. 다행스럽게도 최근 새롭게 풀어본 SQL 문제를 통해 어떻게 3개 이상의 테이블을 JOIN할 수 있는지 보여드리려고 합니다. 역대 올림픽 경기와 관련된 데이터가 들어가 있는 테이블을 가지고 문제를 풀어볼텐데요. 우리가 해결해야 할 문제는 복수 국적으로 메달을 수상한 선수를 찾는 문제입니다. 예를 들면 쇼트트랙의 안현수(빅토르 안) 선수와 같이 올림픽에서 한국 국적과 러시아 국적으로 모두 메달을 딴 선수를 찾아야 한다는 것이죠. 문제 내용에 대해서는 저작권 이슈가..
-
Data Analysis
데이터 분석 : AARRR 분석 프레임워크
그로스 해킹을 위한 프레임 워크, AARRR 그로스 해킹의 근간이 되는 AARRR 지표는 미국의 사업가이자 투자자인 데이브 맥클루어가 스타트업의 성장을 위해 개발한 분석 프레임워크입니다. AARRR의 단계는 다음과 같이 Acquisition(획득) → Activation(활성화) → Retention(유지) → Revenue(매출) → Referral(추천)으로 이루어져 있습니다. 쉽게 생각하면 사용자의 사용 흐름 순으로 정리를 했다고 생각하면 좋을 것 같습니다. 1. Acquisition (고객 유치) AARRR의 첫 번째 '고객 유치 단계'는 사용자가 우리 서비스를 처음 접하게 되는 활동입니다. 평상 시에 SNS, 유튜브 등을 통해 어떤 제품이나 서비스를 접하고 그 서비를 제공하는 앱을 다운로드하거나..
-
SQL
SQL 고급 : 윈도우 함수(분석 함수) - LAG(), LEAD()
LAG(), LEAD() 함수란? LAG : 특정 로우(행)를 기준으로 이전(before) 로우(행)의 값을 반환 LEAD : 특정 로우(행)를 기준으로 다음(next) 로우(행)의 값을 반환 윈도우 함수(분석함수)인 LAG, LEAD 함수를 어떻게 활용하는지 사용자의 웹 행동 로그 데이터를 이용해 살펴보도록 하겠습니다. 아래와 같이 특정 사용자의 웹 행동 로그 데이터가 저장되어 있는 가상의 테이블이 있다고 가정해보겠습니다. user_id occurred_at event_type event_name location device 4 2014-05-20 9:31:30 engagement login India samsung galaxy s4 4 2014-05-20 9:31:55 engagement search..
-
Statistics
통계 실습 : 다양한 통계분석 방법, 언제 사용할까?
독학으로 통계를 공부하다 보니 개념만 이해하고 다양한 분석 기법들이 어떻게 활용되는지는 잘 모르는 경우가 많습니다. 저 또한 그렇습니다. 오늘은 다양한 통계분석 방법들이 언제 어떻게 사용되는지 간단한 예시를 통해 살펴보도록 하겠습니다. 설명하는 예제는 어느 정도 통계분석 방법에 대한 개념은 이해하고 있다고 가정하고 있기 때문에 해당 분석 방법의 개념을 전혀 모른다면 왜 이런 분석방법을 사용하는지 이해하기 어려울 수도 있으니 개념을 먼저 이해하시고 보시면 좋을 것입니다. 가상의 표본 30대 남성 100명과 여성 100명이 있다고 가정해봅니다. 1. 독립표본 t 검정 남성과 여성의 평균 키를 비교했을 때, 두 집단의 신장 차이가 유의한지 비교하고 싶은 경우 2. 대응표본 t 검정 여성 100명을 대상으로 다..
리스트 예시: 게시물이 존재할 경우 3건을 노출합니다.
-
-
-
