A/B 테스트란 무엇인가?A/B 테스트는 두 개 이상의 변형(A와 B)을 비교하여 어떤 변형이 더 나은 결과를 도출하는지 평가하는 실험 방법임. 교육업계에서도 학습 효율성을 높이거나 사용자 경험을 개선하기 위해 A/B 테스트가 효과적으로 사용될 수 있음. 이를 통해 학습 콘텐츠나 플랫폼에서 가장 효과적인 전략을 선택할 수 있음.A/B 테스트의 기본 원리A/B 테스트의 기본 원리는 다음과 같음:변형 정의: 테스트할 두 가지 이상의 변형(예: A와 B)을 만듦.트래픽 분배: 학생이나 학습자를 무작위로 각 변형에 할당함. 예를 들어, 전체 학습자 중 50%는 A 변형을, 나머지 50%는 B 변형을 경험하게 됨.성과 측정: 각 변형에 대한 학습자의 행동(예: 퀴즈 점수, 수강 완료율)을 분석하여 어느 변형이 더..

부트스트랩 (Bootstrap)부트스트랩(Bootstrap)은 통계적 방법론 중 하나로, 데이터에서 반복적으로 샘플을 추출해 통계량의 분포를 추정하는 비모수적 리샘플링 기법임. 주로 표본 크기가 작거나, 데이터가 정규분포를 따르지 않는 경우에도 신뢰구간을 추정하거나 통계적 추론을 할 수 있도록 도와줌.부트스트랩의 주요 개념리샘플링(Resampling): 주어진 표본 데이터에서 반복적으로 샘플을 복원 추출하여 새로운 표본을 여러 번 생성하는 과정. 이때 각 리샘플은 원본 데이터와 동일한 크기로 생성됨.추정량의 분포: 리샘플링을 통해 얻은 각 샘플에서 통계량(평균, 분산 등)을 계산하여 그 분포를 구할 수 있음. 이를 통해 표본 통계량의 신뢰구간, 표준 오차 등을 추정할 수 있음.비모수적 방법: 부트스트랩은..

이항분포 (Binomial Distribution)1. 이항분포란?이항분포는 성공과 실패 두 가지 결과만 존재하는 실험을 여러 번 시행할 때, 각 시행에서 성공할 확률을 모델링하는 확률 분포임. 각 시행은 서로 독립적이며, 시행의 결과가 이항(두 가지 결과) 중 하나로 나타남.예를 들어, 동전을 10번 던졌을 때 앞면이 나오는 횟수를 구하는 문제에서 동전 던지기는 성공(앞면)과 실패(뒷면)로 나뉨. 이러한 상황에서 이항분포를 사용하여 앞면이 나오는 확률을 계산할 수 있음.2. 이항분포의 특징이항분포는 다음 네 가지 조건을 충족해야 함.시행 횟수가 정해져 있어야 함. (n번 시행) 각 시행은 독립적이어야 함. 한 번의 결과가 다른 시행에 영향을 미치지 않아야 함. 각 시행의 결과는 성공 또는 실패 두 ..

범주(Category)란 무엇인가서론데이터 분석 공부를 시작하고 범주라는 말을 참 많이 들었다...하지만 아직 "범주가 뭐야?"라고 물으면 대답을 하지 못하는 상황이다. 큰일이군.그래서 이를 해결하고자 전지전능하신 GPT를 이용해 범주란 무엇인가에 대한 글을 작성한다.What's 범주?범주란 데이터를 특정 기준에 따라 나눌 수 있는 그룹을 의미한다.데이터는 여러 가지 특성을 가질 수 있는데, 이 특성에 따라 데이터를 묶어서 관리하면 분석이 훨씬 수월해진다고 한다.예를 들어, '색깔', '종류', '지역' 같은 것이 범주가 될 수 있다.예시예를 들어, 고객 데이터를 분석한다고 생각해보자.고객 데이터에는 여러 가지 정보가 있을 수 있다. 예를 들어, 고객의 성별, 나이, 거주지, 구매 이력 등이 있다.여기서..

범주형 데이터와 연속형 데이터의 차이데이터 분석과 통계에서는 데이터를 이해하고 분석하기 위해 여러 가지 유형으로 분류한다.이 중에서 가장 기본적인 두 가지 데이터 유형은 범주형 데이터(Categorical Data) 와 연속형 데이터(Continuous Data) 이다.범주형 데이터 (Categorical Data)범주형 데이터는 데이터가 특정 범주 또는 그룹으로 구분되는 데이터를 의미한다.이러한 데이터는 고정된 수의 범주를 가지고 있다. 주로 텍스트 또는 숫자로 표현되지만, 이 숫자는 순서나 크기를 의미하지 않는다.예시성별(남성, 여성), 색상(빨강, 파랑, 초록), 지역(서울, 부산, 대구)특징범주형 데이터는 순서가 없는 명복형 데이터와 순서가 있는 순서형 데이터로 구분될 수 있다.명목형 데이터순서가..

독립변수와 종속변수독립변수 - 원인종속변수 - 결과이미지출처 : Machine learning 1 - 13. 독립변수와 종속변수독립변수 (Independent Variable)독립변수는 연구자가 조작하거나 변경할 수 있는 변수입니다. 이 변수는 다른 변수에 영향을 미치지만, 그 자체는 다른 변수에 의해 영향을 받지 않습니다. 독립변수는 보통 실험에서 실험 조건이나 처치를 나타내며, 이를 통해 연구자는 종속변수에 대한 영향을 관찰할 수 있습니다.예를 들어, 교육 방법에 따른 학생들의 시험 성적을 연구할 때, 교육 방법이 독립변수가 됩니다.쉽게 말해서 원인이 되는 변수이다.원인변수, 설명변수, 예측변수라고도 한다. 출처(유튜브)종속변수 (Dependent Variable)종속변수는..

데이터 분석에서 데이터 전처리 과정 (Data Preprocessing)목차데이터 분석에서 데이터 전처리 과정 (Data Preprocessing)데이터 전처리란?데이터 전치리 순서1. 데이터 수집2. 데이터 정제3. 데이터 변환4. 데이터 통합5. 데이터 축소데이터 전처리란?데이터 분석에서 데이터 전처리는 매우 중요한 단계이다.데이터 전처리는 원시 데이터를 분석 가능한 형태로 변환하는 과정으로, 데이터의 품질을 높이고 분석 결과의 정확성을 보장하는 데 필수이다.데이터 전치리 순서1. 데이터 수집데이터 전처리의 첫 단계는 데이터를 수집하는 것이다.데이터는 다양한 출처에서 수집될 수 있으며, 일반적으로 다음과 같은 형태로 존재한다.데이터베이스(DB)CSV 파일(.csv)JSON 파일(.json)웹에서 스크..