데이터리드가 될 예정입니다.

📕 A/B 테스트 : 신뢰할 수 있는 온라인 종합 대조 실험 ✅ 책을 읽게 된 계기 ‘A/B 테스트’ 는 데이터 직군에 종사하는 사람이라면, 아니 데이터 직군이 아니라할지라도, 누구나 한 번 이상은 들어봤을 실험일 것이다. 나 또한 그러했고 워낙 모두가 “A/B테스트를 해야해”라고 말하다보니까 이 A/B테스트라는 것을 너무나도 하고 싶었다. 하지만 우리 회사는 A/B테스트를 실시하고 있지 않았고, 그러다보니 회사에서 테스트를 하기 위해서는 내가 회사 사람들을 설득해야만 했다. 설득하려고 팀장님과의 면담 때 주젯거리로 꺼내놓고 보니 그제서야 깨달았다. 나의 A/B테스트에 대한 지식이 너무나도 없다는 점을. ‘다들 해보니까 좋다는데요?’라는 책임감 없는 발언 외에는 내가 A/B테스트의 당위성에 대해 주장할 ..

최근에 일주일이 넘는 시간을 투자했던 프로젝트를 아예 처음부터 다시 시작해야 했던 일이 있었다. 프로젝트의 기획 방향이 달라졌다거나 데이터가 잘못되었던 문제는 아니었다. 데이터를 분석할 때 가장 먼저 해야하는 “데이터 정제”에서 내가 꼼꼼하게 살펴보지 못한 탓이었다. 프로젝트 중간진행을 팀 리더한테 공유하는 과정에서 특정 논지의 결과가 이상하다는 피드백을 받았고, (결과가 이상하다는 논거는 리더의 직관에 의한 피드백이었는데ㅡ 문제를 해결하고나서 보니 리더의 직관이 맞았다. 역시 한 도메인에서 쌓은 연차는 무시 못한다…) 피드백받은 내용을 다시 정리해보던 중 나의 분석 첫 단추인 ‘데이터 정제’ 단계에서부터 꼬였다는 걸 알게 된 것이다. *다행히도 프로젝트는 예상 기한보다 시간 소요가 많아지긴 했지만 무사..