밑바닥부터 시작하는 데이터 과학 데이터 분석을 위한 파이썬 프로그래밍과 수학·통계 기초

from Scratch

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즉, ‘의미 있는’ 결과를 찾으려고 노력한다면 보통 의미 있는 결과를 찾을 수 있

다는 것을 말한다. 주어진 데이터에 다양한 가설을 검정하다 보면 이 중 하나는

반드시 의미 있는 가설로 보일 것이다. 적절한 이상치를 제거하면

0

.

05

이하의

p

-

value

를 구할 수 있을 것이다. (상관관계를 공부할 때가 떠오르는가?)

이렇게

p

-

value

의 관점에서 추론을 하면 ‘

p

해킹’이 발생할 수 있다.

3

“지구는

둥글다(

The

Earth

Is

Round

)”라는 기사는 이러한

p

해킹의 문제점을 잘 설명해

놓은 글이다.

4

데이터 과학을 제대로 하고 싶다면 다음의 세 가지를 지키자. 첫째, 가설은 데

이터를 보기 전에 세운다. 둘째, 데이터를 전처리할 때는 세워둔 가설을 잠시 잊

는다. 셋째,

p

-

value

가 전부는 아니다(대안으로 베이즈 추론을 사용할 수 있다).

7.6

예시: A/B test 해보기

데이텀에서 우리의 중요한 임무 중 하나는 사용자들에게 광고를 클릭하게 만드

는 것이고, 이를 점잖게 돌려 말하면 사용자의 경험을 최적화하는 것이다. 여러

광고주 중 한 회사가 데이터 과학자를 위한 새로운 에너지 음료를 개발하였다.

광고부 부사장은 광고

A

(“맛이 끝내줘요!”)와 광고

B

(“편향(

bias

)이 없어요!”) ...