인과다이어그램2 [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(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. 이전 1 다음 반응형
