초심자를 위한 데이터 시각화 (EDA) 가이드라인 실습

(2) 뉴욕 바이크 대여 기록 데이터 기반 실습

Simpson’s Paradox and Confounding

(1) 심슨의 역설을 예시로 쉽게 이해하기

배경

Simpson’s Paradox and Confounding

(2) 교란 변수 예시로 쉽게 이해하기

배경

(1) Simpson’s Paradox…

실무 인과추론 Toolkit : 도구변수 (Instrumental Variables) 1

도구변수 개념 제대로 뽀개기

경영학과 출신 데이터 분석가의 2년차 회고

데이터 분석가가 되기 위해 했던 노력들과 부딪히며 배운 것들

Causal Inference: 인과추론 소개

비즈니스 현장은 인과를 통해서 성과를 만드는 곳.

Quasi-experiments: 인과 관계를 추정하는 방법

A/B 테스트를 적용하기 어려울 때는 어떻게 할까?

A/B 테스트 결과 해석에서 자주 발생하는 12가지 함정들

Common Metric Interpretation Pitfalls in A/B Test

실무 인과추론 Toolkit : 회귀 불연속 (Regression Discontinuity)

연속적인 숫자나 점수를 기점으로 사용자에게 다른 경험을 줄 때

초심자를 위한 데이터 시각화 (EDA) 가이드라인

(1) 개념 & 실전 TOOL