데이터 분석의 힘 후기 및 정리

회사 그룹장님이 추천해주셔서 읽은 책!
- 사실 제목이 진부한 느낌이었는데, 의외로 2018년에 8월에 나온 신간!
- 수식을 사용하지 않는 데이터 분석 입문서
- 인과 관계 분석에 대해 다룸
후기
- 가볍게 읽기 좋은 내용, 생각보다 알찬 내용! 단 일본어 표현이 조금 생소할 수도 있음
- 우버 사례는 흥미진진!
Yes24 링크

잠재적 결과를 이용한 인과관계 분석(potential outcome approach)
- 가격 인상 후의 전력 소비량을 \(Y_1\), 인상 전의 소비량은 \(Y_0\)
- 개입 효과
  - 트리트먼트 효과
  - \(Y_1\) - \(Y_0\)
  - 가격 인상(X)이 A의 소비량(Y)에 미친 영향
  - 한 사람에 대해 Y1, Y0 2개가 나타날 수 없음
개입 집단(treatment group)과 비교 집단(control group)로 나눔
- 가정 : 가격 인상이라는 개입(X)이 없을 경우 비교 집단의 평균 소비량과 개입 집단의 평균 소비량은 같다
무작위 비교 시행 (RCT)
- AB Test
- 핵심 : 소비자를 집단으로 나눌 때는 무작위로(random)
- 실험 전에 두 집단의 평균값의 차는 0이어야 함(정말 무작위라면!)
- 원칙
  - 1) 적절하게 집단을 나눈다
  - 2) 집단은 반드시 무작위로 나눈다
  - 3) 집단별로 충분한 표본의 수를 채운다
- 단점
  - 비용, 시간, 노력이 많이 듬
  - 파급 효과가 없어야 함
    - 개입집단에 대한 개입이 비교집단에는 영향을 주지 않는다
    - 대책
      - 1) 개입집단을 어느 수준으로 설정할지 생각
      - 2) 개입효과 외에 개입의 파급효과도 분석할 수 있도록 실험 설계

회귀 불연속 설계법(RD 디자인)
- 키워드 : 불연속, 경계선
- 의료비 본인부담금은 X, 결꽈인 의료 서비스 이용 수는 Y로 표시할 경우 다음과 같은 가정이 필요
  - 만약 경계선에서 본인부담금(X)이 변화하지 않는다면 의료 서비스 이용자 수(Y)도 점프하지 않는다
원칙
- 1) 경계선을 기준으로 한 가지 요인(X)만 비연속적으로 변화하는 상황을 찾아냄
- 2) 경계선 부근에서 X 이외의 요인이 비연속적으로 변화하지 않는지 검증
단점
- 가상의 데이터에 기초하므로 데이터로 입증하는 것은 불가능
- 경계선 부근에 있는 사람에 대한 인과관계만 측정할 수 있는 단점
지리적 경계선을 이용한 RD 디자인 사례

집합군 사이의 관계를 통해 인과관계를 밝혀내는 것
원칙
- 1) 계단식 인센티브를 분석에 이용할 수 있는지 확인
- 2) 분석하고 싶은 변수(X)만 계단식으로 변함. 다른 변수는 계단의 경계점 부근에서 비연속적으로 변화하지 않음
- 3) 인센티브가 크게 바뀌는 경계선에서의 데이터 집적을 분석해 개인/기업이 인센티브의 변화에 어떻게 반응했는지 검증
강점
- 가정이 성립하면 경선 부근에서 마치 RCT가 실시된 듯한 상황
- 결과를 그래프로 보여줌
- RCT가 불가능할 경우 유용
약점
- 분석에 필요한 가정이 성립할 것이라는 근거를 제시할 수는 있지만 입증할 수는 없음
- 계단식만 가능해서 유용성이 떨어짐

패널 데이터 : 복수의 집단에 대해 복수의 기간에 걸쳐 수집한 데이터
RCT가 불가능할 경우 사용할 수 있는 자연 실험 기법 중 하나
이중 차분법(difference in differences methods)
원칙
- 1) 개입을 전후해서 개입집단과 비교집단 양쪽의 데이터를 입수할 수 있는지 확인
- 2) 평행 트렌드 가정이 성립하는지 검증
- 3) 평행 트렌드 가정이 성립할 가능성이 높다면 두 집단의 평균값 추이를 그래프로 그려 개입 효과의 평균값을 측정
가정
- 개입이 일어나지 않았다면 개입집단의 평균값과 비교집단의 평균값은 평행한 추이를 보임
가정을 위해 조사해야 할 것
- 개입 이전의 데이터를 모아 개입집단과 비교집단 사이에 평행 트렌드 가정이 성립하는지 조사
- 개입집단에만 영향을 미친 다른 사건이나 변수가 없었는지 확인

분석 결과의 외적 타당성
- X가 Y에 미친 영향을 과학적으로 분석할 수 있음
- 여기서 얻은 결과는 분석에 사용된 표본에 적용되는 인과관계
- 분석 결과 인과관계가 도출되면 내적 타당성이 확보되었다고 함
실험으로 얻은 분석 결과를 다른 대상에게도 적용할 수 있느냐를 외적 타당성의 문제라고 부름

카일스쿨 유튜브 채널을 만들었습니다. 데이터 분석, 커리어에 대한 내용을 공유드릴 예정입니다.

PM을 위한 데이터 리터러시 강의를 만들었습니다. 문제 정의, 지표, 실험 설계, 문화 만들기, 로그 설계, 회고 등을 담은 강의입니다

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