CausalImpact는 어떻게 이벤트 효과를 추정할까?

CausalImpact CausalImpact는 무엇이고, 왜 필요할까? CausalImpact는 시계열 데이터에서 의도적인 개입으로 인한 인과 효과를 추정하기 위한 방법론입니다. 인과 효과를 확인하려면 A/B 테스트처럼 실험을 하는 것이 제일 좋습니다. 하지만 마케팅, 광고, 웹 서비스 등을 운영하다보면 실험을 수행하는 것이 어려운 경우가 많습니다. 특히...

R 개발/분석을 위한 안전한 모듈 관리 - box

R의 라이브러리, 특히 모듈 시스템은 다른 개발 언어들과 비교했을 때 매우 독특합니다. 사실 좋게 말해서 독특한 것이지, 발전이 없는 상태로 너무나 오랜 시간이 지난 것은 아닌가 하는 생각도 듭니다. R의 라이브러리와 모듈 시스템은 인터렉티브한 분석에서는 어느 정도 편리한 부분을 제공하지만,...

트리거가 필요한 실험에서 결과의 신뢰성을 높이는 방법

날씨 관련 검색을 하면 날씨 예보를 보여주는 기능을 개발했습니다. 그런데 날씨 관련 검색의 요청수가 생각보다 너무 적어서, 전체 데이터를 기준으로 A군과 B군을 비교해보니 유의미한 효과를 확인할 수가 없었습니다. 이런 상황에서 실험 결과를 제대로 확인할 수 있으려면 어떻게 해야 할까요? 트리거링(Triggering)...

실험없이 이벤트 효과를 추정할 수 있을까? - Difference in Differences

IT 업계에서 데이터 분석가로 커리어를 시작하다 보니 이벤트나 프로모션의 효과를 확인해달라는 업무 요청이 많았습니다. 또, 추천 등 저희 부서에서 제공하는 모델링 결과물을 도입한 뒤에 얼마나 성과가 났는지 확인하는 것도 주된 업무 중 하나였구요. 이런 이벤트의 효과를 확인하려면 A/B 테스트 같은...

모바일 서비스를 위한 다양한 지표

통계나 다양한 머신러닝 기법을 공부하다가 막상 데이터 분석가로 처음 입사했을 때 가장 어려웠던 부분이 바로 지표에 대한 내용이었습니다. 혼자서 끙끙대면서 분석 결과를 설명할 수 있도록 지표를 고안해갔는데, 서비스를 담당하시는 분들은 이미 챙겨보시는 지표가 따로 있었거든요. 처음으로 참여했던 회의해서 생전 처음...