ab테스트3 A/B 테스트 - 신뢰할 수 있는 온라인 종합 대조 실험 https://link.coupang.com/a/bcwWNQ A/B 테스트 COUPANG www.coupang.com p.15 숫자를 얻는 것은 쉽다. 하지만 믿을 수 있는 숫자를 얻는 것은 어렵다. p.16 AB 테스트의 기능 중 가장 중요한 것은 한꺼번에 모든 것을 테스트하는 것이 아니라 조금씩 테스트하는 것이다. 통제된 상황에서 이를 실행하는데, 이는 온라인상의 통제이므로 실제 상황을 반영하는 통제이다. 따라서 연관분석(예를 들어 장바구니 분석)에서와 같이 상관관계를 발견하는 것을 넘어서 원인과 결과를 밝히는 설명력이 가능한 인과성을 발견하고자 하는 것이 주도니 목적이다. (그래서 그 테스트 대상은 작은 무엇인가가 될 것이다.) 이러한 발견은 보다 설명력이 있기 때문에 테스트의 승자가 상품 또는 서.. 2023. 10. 13. 머신러닝 실무 프로젝트 p.27 머신러닝 프로젝트 과정 1. 비즈니스 문제를 머신러닝 문제로 정의한다 2. 논문을 중심으로 유사한 문제를 조사한다. 3. 머신러닝을 사용하지 않는 방법은 없는지 검토한다. 4. 시스템 설계를 고려한다. 5. 특징량, 훈련 데이터와 로그를 설계한다. 6. 실제 데이터를 수집하고 전처리한다. 7. 탐색적 데이터 분석과 알고리즘을 선정한다. 8. 실제 데이터를 수집하고 전처리한다. 9. 시스템에 통합한다. 10. 예측 정확도, 비즈니스 지표를 모니터링한다. p.27 머신러닝으로 해결한 문제 사례를 찾으려면 다음 세 가지 사항을 중점적으로 살펴보는 것이 좋다. 1. 어떤 알고리즘을 사용했는가? 2. 어떤 데이터를 특징량으로 사용했는가? 3. 머신러닝 부분을 어떻게 통합했는가? p.28 일반적인 비즈니스.. 2022. 5. 14. 🔥 프롬 특강 - 신뢰할 수 있는 A/B 테스트를 위해 알아야할 것들 (이민호) https://www.youtube.com/watch?v=5nXu1E0m4e0&ab_channel=from.designer 1. 왜 AB테스트를 하는가? A. CASE : Office 365 1) 마이크로소프트의 구독 서비스인 오피스 365 사용자 데이터를 분석해보니, 에러 메시지를 보거나 오류를 겪은 사람들의 구독 해지율이 더 낮았다고 합니다. 2) 그렇다면 에러를 더 많이 발생시키면 사람들의 구독 해지율은 낮아질까요? 3) 데이터를 통해 확인할 수 있는 것은 상관관계이지 인과관계는 아닙니다. a. 오피스 365 케이스는 이 와 모두에 영향을 미치면서 발생한 현상입니다. b. 오피스 365의 헤비 유저들은 서비스를 오래 사용하다 보니 자연스럽게 에러를 많이 경험하게 되었습니다. 4) 무엇인가 값을 바꾸.. 2022. 5. 3. 이전 1 다음
