오늘은 파이썬을 이용하여 배울 수 있는 통계학에 대해서 알아보겠습니다. 요즘 데이터 분석과 머신러닝이 대세인 만큼, 통계학의 중요성도 점점 더 커지고 있어요. 그래서 이번에 소개할 책은 바로 "파이썬으로 배우는 통계학 교과서"입니다. 이 책은 통계학의 기본 개념부터 시작해서, 파이썬을 활용한 데이터 분석 방법까지 폭넓게 다루고 있어요.

책 소개

"파이썬으로 배우는 통계학 교과서"는 통계학을 처음 접하는 사람부터 어느 정도 알고 있는 사람까지 모두에게 유용한 책이에요. 이 책은 통계학의 기초부터 시작해, 데이터 분석, 머신러닝에 필요한 확률과 회귀에 대한 개념까지 설명하고 있어요. 특히, 파이썬 라이브러리를 사용하여 통계 처리를 쉽게 할 수 있다는 점이 매력적이에요.

통계학의 기본 개념

통계학은 데이터를 수집하고 분석하여 의미 있는 정보를 도출하는 학문이에요. 기본적으로 기술통계, 추론통계, 회귀분석 등 다양한 분야로 나뉘어져 있어요. 이 책에서는 이러한 기본 개념을 쉽게 설명해 주기 때문에, 통계학에 대한 두려움을 덜 수 있어요.

파이썬 프로그래밍과 통계학

파이썬은 데이터 분석에 매우 유용한 프로그래밍 언어로, 다양한 라이브러리(예: NumPy, Pandas, Matplotlib 등)를 통해 통계적 분석을 쉽게 수행할 수 있어요. 이 책에서는 파이썬을 활용하여 통계학의 이론을 실제로 적용하는 방법을 배울 수 있어요.

기술통계의 중요성

기술통계는 데이터를 요약하고 정리하는 데 필요한 기초적인 통계 기법이에요. 이 책의 3장에서는 "기술통계"에 대해 다루고 있는데, 데이터 분류와 관측, 변수의 개념을 설명하고 있어요. 데이터 분석의 첫 단계로서 기술통계는 매우 중요하답니다.

확률과 확률분포

확률은 통계학의 핵심 개념 중 하나로, 사건이 발생할 가능성을 수치로 표현하는 방법이에요. 이 책에서는 확률과 확률분포에 대한 기본적인 이해를 돕기 위해 다양한 예시와 함께 설명하고 있어요. 확률분포는 데이터의 분포를 이해하는 데 필수적이죠.

모집단과 표본추출

모집단은 연구의 대상이 되는 전체 집단을 의미하고, 표본은 그 모집단에서 선택된 일부를 말해요. 이 책에서는 표본추출의 중요성과 방법에 대해 자세히 설명하고 있어요. 올바른 표본추출은 통계적 분석의 신뢰성을 높이는 데 큰 역할을 해요.

통계적 가설검정

가설검정은 통계학에서 매우 중요한 개념으로, 주어진 데이터에 기반하여 가설의 진위를 판단하는 방법이에요. 이 책에서는 가설검정의 기본 원리와 절차를 쉽게 설명하고 있어요. 이를 통해 독자들은 실제 데이터 분석에 적용할 수 있는 기초 지식을 쌓을 수 있어요.

통계모델과 정규선형모델

통계모델은 데이터를 설명하기 위해 수학적 모델을 사용하는 방법이에요. 정규선형모델은 통계학에서 가장 기본적인 모델 중 하나로, 이 책에서는 이를 통해 데이터의 관계를 분석하는 방법을 배울 수 있어요.

통계학과 머신러닝의 관계

마지막으로, 통계학과 머신러닝은 밀접한 관계가 있어요. 머신러닝의 많은 알고리즘이 통계학의 이론에 기반하고 있기 때문에, 통계학을 잘 이해하면 머신러닝을 배우는 데 큰 도움이 돼요. 이 책에서는 통계학의 기초를 통해 머신러닝의 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 도와줘요.

이 책은 통계학을 배우고자 하는 모든 분들에게 추천할 만한 훌륭한 자료입니다. 파이썬을 활용하여 통계학을 배우는 데 큰 도움이 될 거예요. 통계학의 기초부터 시작해, 데이터 분석과 머신러닝까지 폭넓은 지식을 쌓을 수 있는 기회를 놓치지 마세요!

 

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그로스 해킹의 내용 (1장 ~ 3장)

1) 그로스해킹

      • 문자 그대로 해석하면 성장하는 방법을 '해킹' 하는것으로 정의한다.
      • 션 앨리스라는 사라밍 처음으로 용어를 사용
      • 그로스 해킹의 질문의 답을 찾는건 어떻게 하면 성장하는 서비스를 만들수 있을까?에서 출발해야한다.
      • 그로스 해킹은 각 서비스의 사용 맥락이나 시장 상황을 반영하여서 진행할때 의미가 있다.
      • 그로스 해킹을 공부하려는 이유는 데이터에서 찾아낸 인사이트를 바탕으로 제품이나 서비스를 지속적으로 개선하기 위한 방법을 공부하려는 것이지 퍼포먼스 마케터나 데이터사이언티스트가 되는것이 궁극적인 목표가 아니다.
      • 그리하여 그로스 해킹이란 크로스펑셔널한 직군의 멤버가 모여서 핵심지표를 중심으로 실험을 통해 배움을 ㄷ얻고 이를 빠르게 반복하면서 제품이나 서비스를 성장시키는 것이다.
      • 주요 키워드: AARRR, 크로스펑셔널팀, 린스타트업, 최소 기능제품

2) 전제조건: PRODUCT-Market Fit(시장적합성)

      • 제품이나 서비스를 만든느 사람은 커다란 목표와 기대를 가지고 열심히 제품을 만들지만 제품이 출시되었을때 주요 지표가 가파른 성장곡선을 그리는것은 희박한일이다.
      • 시간과 자원이 부족해서 원래 하려던 기능의 30% 정도만 만들어서 내놓았으니까 얼른 업데이트를 하여 새로운 기능을 넣자고 주로 개발자나 기획자들이 생각하는데 이 시점에 할 수 있는 가장 나쁜 결정이다.
      • 제일 먼저 고민해야하는 것은 우리가 만든 제품이나 서비스가 그로스 해킹을 할 만한 가치가 있는가(시장에서 대가를 지불한 만큼에 수요가 있는가?)부터 생각해봐야한다.
      • 제품- 시장 적합성을 확인하려면 3가지를 고려해야한다.
        • 리텐션: 사용자들이 서비스에 얼마나 꾸준히 남아서 활동하는지를 보여주는 지표
          • 만족하는 서비스는 초기 일정기간이 지나면 기울기가 완만해지면서 안정적으로 유지
          • 만족하지 못한 서비스는 그래프가 우하향을 함
          • 리텐션을 확인할때는 단순 비교 대신 해당 서비스가 속한 카테고리를 감안해서 건전성을 판단하는것이 필요함
        • 전환율: 한단계에서 다음 단계로 넘어가는 사용자의 비율을 의미 서비스의 핵심 사용 경로에 대한 전환율 지표를 확인하는 것은 제품-시장 적합성을 점검하기 좋음
          • 카테고리 별로 전환율도 상이하게 나타남
          • 똑같은 상품에 대한 전환이라도 친구 초대를 통해 들어온 사람과 디스플레이 광고를 통해 들어온 사람은 전환율에 차이가 남을 확인
        • 순수 추천지수(NPS): 리커트 척도를 통해 효과적으로 서비스의 성공 여부를 예측할 수 있는 지표
          • 답변 점수에 따라 비추천 그룹(0 ~ 6점) / 소극적 추천 그룹(7 ~ 8점)/ 적극적 추천 그룹(9 ~ 10점)으로 나눌수 있다.
      • 서비스를 적당히 좋아하는 1000명의 사용자보다는 열렬히 사랑하는 100명의 충성 사용자를 확보했을때 서비스가 성공할 확률이 높아진다는걸 알수 있다.
        • 그러기 위해 해야할 일: 사용자를 만나서 이야기를 듣기 / 사용자 행동 데이터 분석
        • 하지 말아야할일 : 브레인스토밍 / 새로운 기능 추가 / 잔존율이나 전환율을 개선하기 위한 실험

 

 

마무리: 원래는 3장 일부까지 정리를 하려고 했으나 3장을 한번에 정리하는게 좋을거같아 3장 전체와 4장은 다음주에 정리를 해보려고 한다. 1 ~2장을 읽어본 느낌은 통상적으로 생각하기에는 제품이 안될때는 기능을 추가 시켜 사람들의 관심을 환기하여 사용자의 유입을 할 수 있을까 했는데 출시전 제품의 수요를 확인하기 위해 실험을 하거나 제품을 출시하고 충성 사용자를 확보하기 위해 사용자 행동을 분석하는게 중요하다는걸 느낄 수 있었다.

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