데이터 분석의 힘

데이터 분석의 힘 - 그 많은 숫자들은 어떻게 전략이 되는가
이토 고이치로 지음, 전선영 옮김, 이학배 감수 / 인플루엔셜(주) / 2018년 8월

기초 데이터 분석에 관한 입무서

 데이터 분석에서 가장 중요한 것 : 인과관계와 상관관계를 혼동하지 말아야 한다.

 데이터 분석기법

 1. RCT : 무작위 비교 시행

   - 비교집단과 개입집단으로 나누어 실험 결과 도출

   - 인과관계가 과학적이나 비용과 시간이 많이 든다.

 2. RD 디지인 : 경계선을 활용한 자연실험 기법

  - 경계선을 기준 한가지 요인만 비연속적으로 변화하며 다른 요인은 비연속적으로

   변화하지 않음

  - RCT와 유사한 상환을 이용하고 다양한 상황과 장소에서 사용 가능

  - 경계선 부근에 데이터에 대한 인과관계만 보여준다

 3. 집군분석 :계단식 인센티브를 분석에 이용

  - 분석하고 싶은 변수만 계단식으로 변동

  - 계단식으로 인센티브가 변화하는 상황은 다양하고 여러 경계선을 가지고 있음

  - 인센티브에 반응한 대상에 대해서만 인과관계를 분석할수 있다.

  4. 패널 데이터 분석

  - 복수의 잡단에 대해 복수의 기간에 걸쳐 데이터를 수집

  - 개입 전후해서 개입진단에 비교집단 양쪽의 데이터를 입수 할수 있어야 된다.

  - 평행 드렌드 가정이 성립하는지 검증 가능해야 된다.