[ATC] 25/01/31

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사용자 데이터를 효과적으로 분석하는 법 | 요즘IT

주제

사용자 데이터를 효과적으로 분석하는 법

 

요약 및 주요 포인트

출처: 직접요약

핵심개념 및 용어정리

정량 데이터(Quantitative Data)

정성 데이터(Qualitative Data)

기술 통계(Descriptive statistics)

최빈값(mode): 가장 빈번하게 발생하는 값

추론 통계(Inferential)

중심 경향(Central tendency)

신뢰 구간(Confidence interval)

t 검정(t-test)

분산분석(ANOVA)

상관 분석(Correlation analysis)

회귀 분석(Regression analysis)

 

 

기타(공통 인사이트, 의미있었던 의견, 실무 적용사례)

* 개인 인사이트

어떤 데이터냐에 따라 효과적인 시각화를 사용하므로써 현업에서 업무시 의견의 신뢰성을 높일 수 있다. 

데이터 해석에 주관적인 의견은 불필요하다고 생각했으나 해석하는 사람의 인사이트를 통해 풍부한 의견을 제공할 수 있다는 것을 배웠다. 

다양한 자료를 통해 해석하는 능력을 포함하여 개인적인 역량을 기를 수 있다

 

* 공통 인사이트

- 결국은 좋은 의사결정에는 데이터가 제공하는 객관성과 함께, 이를 해석하는 사람의 직관이 함께 요구됩니다’. 라는 문장 인상적.

직관이라는 것은 한순간에 배울 수 있는 것이 아니기 때문에 다양한 데이터를 들여다보고

분석적 사고를 하면서 직관을 기르기 위해 노력하는 것도 중요하겠다는 생각.
- 데이터의 유형에 따라 어떤 시각화가 효과적인지 알 수 있었다.