비즈니스 데이터 분석 Part 2 - 기초통계학

1. 이커머스 도메인 맞춤형 기술 통계: 단순히 수식을 외우는 통계가 아닙니다.이커머스 로그 데이터에서 실제 모집단과 표본을 정의하는 방법부터 시작하여, 현업의 가공되지 않은 raw 데이터에서 이상치(Outlier)를 탐지하고 데이터의 형태를 비즈니스 관점으로 해석하는 안목을 기릅니다.2. A/B 테스트의 근간, 가설 검정 완벽 정복: P-value의 흔한 오해와 진실부터 제1종/제2종 오류까지 가설 검정의 원리를 뼈대부터 다집니다.이를 통해 실제 유저별 앱 체류 시간 차이 검정, 최종 구매 전환율 차이 검정 등 현업에서 가장 많이 쓰이는 검정 기법을 완벽하게 마스터합니다.3. 현업 효율을 극대화하는 분석 자동화 실습: 매번 반복되는 분석 프로세스에 지치지 않도록, 귀무가설과 대립가설 수립 이후 '사전 데이터 검정' 과정을 자동으로 수행하는 파이프라인 구축 실습을 진행하며 실무 생산성을 한 단계 끌어올립니다.4. 다중 선형 회귀 분석을 통한 성과 계량화: 상관분석을 넘어 인과관계의 깊은 곳까지 들어갑니다.다중 선형 회귀 분석 모델을 활용해 다양한 비즈니스 변수들 사이에서 실제 매출과 성과에 기여한 핵심 요소를 정교하게 계량화하는 데이터 사이언스 역량을 갖춥니다.5. 통계학의 비즈니스적 독해 능력 배양: 단순한 통계 프로그램 출력 결과나 수치 계산에 머무르지 않습니다.분석 결과를 바탕으로 신뢰구간을 정확히 추정하고, 이를 실제 의사결정권자가 이해할 수 있는 비즈니스 언어로 명확하게 풀어내는 리더의 역량을 체득합니다.

"환경 구축부터 실무 비즈니스 프로젝트까지, 통계학으로 이커머스 매출의 답을 찾는 데이터 사이언스 여정 (총 38강)"단순히 분석 도구의 사용법을 익히는 수준을 넘어, 실제 이커머스 현업에서 발생하는 로그 데이터를 통계적 프로세스로 요리하는 법을 배웁니다.개발 환경 구축부터 기술 통계, 확률 분포, 가설 검정의 핵심 이론을 탄탄히 다진 후, 실제 유저 앱 체류 시간 및 구매 전환율 비교 분석, 그리고 다중 선형 회귀 분석을 통한 성과 기여도 계량화까지! 데이터 사이언티스트의 핵심인 '데이터 기반의 의사결정 및 분석 자동화 역량'을 실무 프로젝트를 통해 체계적으로 정복합니다.

1 통계학 이론을 실무 프로젝트에 즉각 적용하고 싶은 분: 지루한 수식 증명이나 뻔한 문법 나열을 넘어, 실제 이커머스 로그 데이터를 핸들링하며 비즈니스 가설을 검증하는 프로세스를 경험하고 싶은 분2 데이터 분석의 실무 파이프라인을 구축하고 싶은 분: 단순 수치 계산을 넘어 분석 목적에 맞는 모집단 정의, 확률적 표본 추출, 그리고 현업의 효율을 극대화하는 '사전 데이터 검정 자동화'까지 경험하고 싶은 분3 이커머스 현업의 데이터 분석 방법론이 궁금