반응형 Data Analysis/Behavior2 『Behavioral Data Analysis with R and Python』 Chapter 2. 행동 데이터를 이해하는 방법 플로랑 뷔송, 『Behavioral Data Analysis with R and Python』, 시진, 한빛미디어-OREILLY(2023), p87-115. Learned인간 행동의 기본 모델행동 과학적 사고방식: 자신이 무엇을 하려는지를 보다 정확하게 생각하도록 하는 장점이 있음 개인 특성(Personal Characteristics)연령, 성별, 가족관계와 같은 인구통계 변수(demographic variable)인구통계 변수를 기여 요소(contributing factor)로 작용하면, 해당 변수가 기여하는 심리적이고 실용적인 개인 특성을 유추할 수 있음‘행동은 사람과 환경의 함수다’란 말이 있음사회적 요소가 인구통계변수보다 중요도가 높은 경우가 존재사회현상과 개인 특성의 상호작용은 ‘조절효과’와 .. 2023. 11. 25. 『Behavioral Data Analysis with R and Python』 Chapter 1. 인과-행동 프레임워크 플로랑 뷔송, 『Behavioral Data Analysis with R and Python』, 시진, 한빛미디어-OREILLY(2023), p30-48. Learned분석의 유형기술 분석(descriptive analytics): 데이터에 대한 설명 제공비즈니스 보고 (평균, 간단한 지표 등)e.g. 작년 이익은 얼마일까?예측(prediction): 측정되지 않은 것을 알려줌e.g. 다음 달에 구독을 취소하는 고객을 몇 명일까?인과관계(causal analytics): 데이터의 인과관계를 제공주로 RCT(Randomized Controlled Trial)를 활용 → A/B Test교란(confounding) 현상을 파악하고 해결할 수 있는 장점이 있음e.g. 광고를 하지 않으면, 다음 달 매출이 얼마나.. 2023. 11. 24. 이전 1 다음 반응형
