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비즈니스 분석을 위한 기초 통계

📈 비즈니스 분석을 위한 기초 통계

이재철
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June 11, 2024

📈 비즈니스 분석을 위한 기초 통계

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통계는 데이터 분석에 필수지만 항상 어려운 것 같습니다. 비즈니스에서 가장 많이 사용하는 통계와 간단한 예시로 비즈니스에서 통계를 활용하는 방법을 알아보겠습니다.

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우리가 흔히 사용하는 평균값부터 가설 설정까지 사실 많은 것들이 통계적 지식을 필요로 하고 있습니다.

데이터 분석가에게 통계는 필수적인 역량입니다. 물론 데이터 분석가가 아니더라도 데이터를 다루는 많은 영역에서 통계는 데이터를 이해하는 중요한 무기가 됩니다.

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데이터 분석을 위한 통계 Overview

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우리가 비즈니스에서 사용하는 통계 영역은 응용통계(Applied Statistics) 분야입니다. 응용통계 하위 에는 추론통계와 기술통계로 나누어집니다.

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1. 추론 통계 (인과분석)

- 수집한 데이터로부터 현상을 이해하기 위해 데이터의 발생원인을 추정하는 방법입니다.

- 관측된 형태나 효과의 재현성 평가. 유의성 검정, 신뢰구간 추정 등의 통계적 추론을 하는 분석 방법입니다.

- 일반적인 순서 : 가설 설정 -> 실험 -> 통계분석 -> 가설 검증(지표 확인)

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2️. 기술 통계 (상관분석)

- 여기서 말하는 기술은 테크니컬 기술을 의미하는 것이 아니라 무언가를 설명하고 서술하다의 기술을 의미합니다. 즉, 현상을 설명하고 이해하려는 데 사용합니다.

- 원 데이터(Raw data)를 가지고 데이터를 탐색하고, 데이터의 특징과 구조로부터 얻은 정보를 바탕으로 자료의 특성을 확인하는 분석입니다.

- 가설을 미리 세우지 않고 전체 데이터를 탐색적으로 해석하는 접근법입니다.

- 일반적인 순서 : 데이터 수집 -> 시각화 탐색 -> 패턴 도출 -> 인사이트 발견

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🆙 추론 통계와 기술 통계를 활용한 그로스 모델링

추론 통계와 기술 통계를 활용한 그로스 모델링

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✔️ 비즈니스를 성장시키기 위해서는 실험을 기반으로 한 다양한 분석이 이루어져야 합니다. 그리고 중요한 건 이러한 사이클을 지속적으로 반복하는 것입니다. 이러한 성장 방법론을 그로스 모델이라고 하며 여기에는 앞서 살펴봤던 '추론통계'와 '기술통계' 2가지가 녹여져 있습니다.

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✔️ 실험의 가설설정을 위한 통계는 기술통계(탐색적 데이터 분석)를 활용합니다. 예를 들어 유저가 특정 화면에서 이탈을 많이 한다는 것을 다른 화면 '평균' 대비 낮다는 것으로 정의합니다. 또한 빈도수를 기반으로 한 '히스토그램(분포)'으로 특정 화면의 기능이 어떤 빈도로 활용되는지를 확인해서 해당 기능을 강조하는 실험을 위한 재료로 활용할 수 있습니다.

즉, (기술 통계) 분석을 통한 인사이트 도출과 이를 활용하여 서비스 개선을 위한 가설 설정을 하는 것을 의미합니다.

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✔️실험은 A/B 테스트와 같이 서비스의 주요 지점을 개선하는 활동들을 의미합니다. 특정 화면의 UI를 변경하는 테스트를 한다고 했을 때 우리는 A화면이 B화면보다 좋다는 것을 가설 검정이나 P-value 등과 같은 추론통계(확증적 데이터 분석 방법론)로 실험의 통계적 유의미를 확인합니다.

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🌟 생각보다 비즈니스 분석에서 예측을 제외하곤 깊이 있는 통계를 요구하지는 않습니다. 평균과 분포와 같은 기본적 기술 통계만으로도 우리는 데이터의 인사이트를 충분히 도출 할 수 있습니다.

멋진 통계 기술보다 기본적 통계를 활용한 분석부터 시작해 보시죠! 통계를 너무 어려워하지 마세요!

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원본 포스팅 링크

📈 비즈니스 분석을 위해 기초 통계

이재철
Growth Team Lead
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누군가의 데이터가 아닌 모두의 데이터를 고민합니다.

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