Dev18 데이터 분석가라면 필수! 상관관계 인과관계 특징과 예시 안녕하세요. 최근 네이버 블로그만 하느라 오랜만에 데이터 분석 관련 포스팅을 써보네요! 데이터 분석가라면 필수로 알고 있어야하는 상관관계와 인과관계에 대한 특징에 대한 설명과 예시들을 설명 드리려고 합니다 :) 상관관계 vs 인과관계상관관계(Correlation)의미 : 두 변수 간의 연관성 또는 패턴이 관찰되는 상태. 한 변수의 변화에 따라 다른 변수도 변화하는 경향이 있을때 이를 상관관계라고 함.특징상관관계는 인과관계를 나타내지 않을 수 있음상관계수(Pearson's r)는 -1에서 1 사이의 값을 가지며, 값이 클수록 두 변수의 연관성이 강함을 의미양의 상관관계(r>0) : 한 변수가 증가하면 다른 변수도 증가)음의 상관관계(r상관관계 없음(r=0)예시(배달 데이터)배달 데이터를 분석하다보면 특정.. 2024. 12. 9. [분석] 인과추론(3) - 행동 데이터 분석 들어가며 지난 콘텐츠에서는 조금 더 상세한 행동 데이터 분석에 대해서 알아봤습니다. 이번 편에서는 데이터를 기반으로 포함할 관찰 가능한 변수 검증 및 인과관계 다이어그램을 단순화 해보려고 합니다. >> 2편 자세히 보러가기 2024. 3. 7. [분석] 인과추론(2) - 행동 데이터 분석 들어가며 지난 콘텐츠에서는 분석의 종류, 분석시 주의해야할 점, 행동 데이터 분석이란?, 인과관계 다이어그램에 대해서 알아봤습니다. 이번 편에서는 조금 더 상세한 행동 데이터 분석에 대해 알아보겠습니다. >> 1편 자세히 보러가기 2024. 2. 28. [분석] 인과추론(1) - 행동 데이터 분석 들어가며 데이터분석가로 실무를 경험하는 입장에서 데이터를 통해 항상 풀리지 않는 부분이 있습니다. "사람들은 왜 이렇게 행동한 것일까.", "사람들은 주로 어떻게 행동하는가." 등. 데이터 분석가의 입장에서 "왜" 라는 것을 데이터를 통해 찾아봐도 알 수 없는 부분이 존재합니다. 그것이 바로 도메인 지식이 필요한 이유이고, 그 도메인 지식 안에 교란변수가 어떤것이 있고 시즈널적인 요소는 어떤 부분에서 존재하는지 등을 알 수 있게 되는 것 같습니다. 그래서 지난 콘텐츠에서 다뤘던 THICK data(씩 데이터) 에서도 나타나는 것 처럼 총제적 시야가 필요합니다. 총체적 시야는 결국 ‘관계를 파악하고 연결하는 능력’이다. 분석의 종류 분석에는 기술분석, 예측, 인과관계라는 세 가지 유형이 있습니다. 기술분석.. 2024. 2. 23. [지표] 임팩트 있는 문제를 정의하려면? 일하는 시간이 길어질수록 문제정의를 어떻게 하느냐에 따라 업무의 속도와 스케일이 달라진다는것을 체감하고 있습니다. 임팩트 있는 문제를 정의하려면 어떻게 하면 좋을지 지속적으로 상기하기 위해 이전에 정리해둔 자료를 기반으로 고민 및 정리해봤습니다. 이미지 출처 1) 비즈니스 목표 정의하기 자주 나오는 전사 지표 (월별, 분기별, 연도별 목표) 매출 (Revenue, GMV(Gross Merchandise Value) : 총 거래량) 순수익 비용구조 (Unit Economics) 개선 유저 수(MAU, WAU, DAU) 성장 (Growth, Weekly Growth Rate) 신규유저 획득 (NAU, Newly Activity User), 유저의 재방문 (Retention) 내가 맡고 있는 프로덕트는 어느 .. 2023. 9. 30. [통계] 카이제곱 검정(두 변수간 관계파악) 지난 포스팅에서는 연속형 변수를 대상으로 독립표본 t-test를 진행해보았습니다. [통계] 독립표본 t검정(t-test) 독립표본 t 검정 : 서로 독립인 두 모집단의 모평균이 동일한지의 여부를 검정하기 위한 검정통계량 각 모집단으로부터 추출된 독립표본을 이용할 수 있습니다. 가설의 채택 및 기각은 P-value를 bodi.tistory.com 만약 범주형 변수인 경우 어떤식으로 관계를 확인할 수 있을까요? 범주형 자료를 분석하기 위한 방법으로는 카이제곱 검정이 있습니다. 카이제곱 검정은 샘플에서 관찰된 빈도가 예상한 빈도와 크게 다른지 여부를 확인합니다. 출처 카이제곱 검정이란? : 두 범주형 변수사이에 어떠한 관계가 있는지 검정하는 방법 (교차분석 후 집단간 차이가 유의한지 검증) 출처 귀무가설 : .. 2023. 5. 1. 이전 1 2 3 다음 반응형
