데이터 과학과 경제학 PhD

가입 기능을 만들어보자. 새로운 signup.html 에 기존의 write.html 의 코드를 복붙한 후에 불필요한 script 와 html 내용들을 삭제한다. 나는 BootStrap 에 form 을 검색해서 가입과 관련된 폼을 일부 수정하였다. Navbar 아래에 다음과 같이 가입 기능을 만든다. User Name Email address Password Sign-Up 폼 관련 태그 아래에 태그를 이동시킨다. 아래 script 태그에는 다음과 같이 "signup" 버튼을 누르면, 이메일과 비밀번호를 db 에 저장할 수 있도록 한다. const db = firebase.firestore(); $('#signup').click(function(){ var email = $('#email').val(); v..

PAP (Product Analytics Playground) 내부에서 AB 테스팅 스터디 리드를 준비던 중 sample size 계산에 대한 수식적인 내용을 보충해야겠다는 생각이 들었습니다. 책(Trustworthy Online Controlled Experiments)의 Chapter 02 에 따르면, 샘플 사이즈를 계산하기 위해서는 baseline 의 평균과 표준편차를 알아야 한다는 내용이 나옵니다. 샘플 사이즈 계산에 필요한 기본적인 통계적인 로직을 이해하면, 다양한 상황에서 적용할 수 있는 장점이 있습니다. 제가 Optimizely 에서 본 계산기는 구매전환율과 같은 확률을 비교하는 상황(outcome 이 0과 1값 사이)인데, 유저 당 수익과 같은 outcome 이 확률이 아닌 상황에서는 다른..

오늘은 웹페이지에서 저장한 데이터를 파이어베이스에 저장해보자. public 폴더에 write.html 을 새로 만들어보자. index.html 을 복붙하는데 지난 시간에 container 관련된 내용들을 삭제한다 (const db 와 navbar 남김). BootStrap 홈페이지에서 "form" 과 "button" 을 검색해서 원하는 제출 폼과 버튼을 찾았다. Navbar 아래에 아래와 같이 폼을 만들었다. Habit Do Submit 그러면 아래와 같은 예쁜 폼태그가 만들어진다. 이제 const db 가 있는 script 태그를 아래와 같이 수정하자. submit 버튼을 누르면, 제목, 실행여부, (최초작성) 날짜가 파이어베이스 db 에 저장되는 형식이다. db 에 데이터 저장 시 메인 페이지로 이동..

(작성 시작일) 05월 07일 (2022년) (포스트 공개일) 06월 19일 (2022년) 지난 시간에는 파이어베이스를 설치했다. 지난 시간의 마지막에 했던 것처럼 다시 프로젝트의 html 을 띄어보면서 시작하자. (터미널) firebase serve 지난번에 BootStrap 의 starter template 을 복붙했기 때문에, CSS, JavaScript 파일들이 이미 설치되어 있다. 그렇지 않다면, BootStrap 사이트에 가서 "Introduction" 파트에서 CSS, JavaScript 를 설치하면 된다 (설치 = 복붙). JavaScript 타이핑을 간단히 하기 위해 jQuery 를 설치한다. "jquery cdn" 검색해서 jQuery 3.x 의 "minified" 버젼을 설치한다 (설..

(작성 시작일) 05월 06일 (2022년) (포스트 공개일) 06월 18일 (2022년) 파이어베이스 콘솔에 들어간 후 프로젝트를 생성한다. 좌측 탭의 "Authentication" 들어가서 "시작하기 (Get Started)" 를 클릭한다. Sign-in method 에서 원하는 기능을 고른다. 예를 들어, 이메일/비밀번호를 사용 설정한다. 좌측 탭의 "Database"에 들어가서 데이터베이스 만들기를 클릭한다. 사진 저장 등의 기능이 필요하면 "Storage" 를 클릭하면 되는데, 이번 프로젝트에서는 하지 않을 예정이다. 추후에 웹에 호스팅할 때 좌측 탭의 "Hosting" 을 클릭해서 프로젝트를 배포할 예정인데, 추후 하기로 하자. 이제, 비쥬얼 스튜디오 (visual studio) 에디터로 프로..

프로젝트 시작 시 To Do List 를 만들고, 이를 수정해나가는 과정을 기록하면 어떨까 궁금 생각이 든다. 해빗 트래커의 상세 기획안은 연습하면서 좀 더 살을 붙혀야겠다. 2022년 5월 5일 [마침 어린이날이네요...] (작성 시작일) 05월 05일 (2022년) (포스트 공개일) 06월 18일 (2022년) To-Do List [ ] 파이어베이스 설치 [ ] 파이어베이스의 데이터 읽기 [ ] 파이어베이스에 데이터 저장하기 이미지 업로드도 가능한데 이 부분은 일단 패스 [ ] 파이어베이스 가입 기능 만들기 + 구글 가입 기능도 추가해볼까? [ ] 파이어베이스 로그인 기능 만들기 [ ] 상세페이지 만들기 - 상품 클릭하면 해당 페이지로 들어갈 수 있도록 하기 -> 내 프로젝트에 관련이 있는가? [ ]..

시작하며 데이터 분석 중에서도 특히 온라인 AB 테스팅 실험을 하고 싶은데, 마땅한 데이터와 플랫폼이 없다. 그래서 내가 직접 프로덕트를 개발해서 실험도 해보고 (가능하다면 추천 시스템도 만들고) 해보고자 한다. 우버 엔지니어셨던 테크보이 워니님의 유튜브 영상 중에서 나의 제품 만드는 테크 트리를 유심히 봤는데, 마침 코딩 애플님의 당근마켓 클로닝 강의와 웹개발 프리패스권의 많은 부분들이 커버가 되서 결재했다. HTML, CSS, JavaScript 를 배우고 파이어베이스 관련 영상을 시청하면 내가 원하는 MVP 를 만들 수 있다. 나는 학습 관련 온라인 프로덕트를 만들고 싶었는데, 파이어베이스로 제작하기가 용의하였다. 학습하면서 추가적으로 알게된 사실은 구글 클라우드 플랫폼에서 머신 러닝 관련 제품도 ..

Ch 02 Running and Analyzing Experiments - 요약 주요 측정 지표를 설정한 후 통계적 가설 검정을 시행합니다. 일반적으로 실무에서는 80~90% 이상의 statistical power 을 얻을 수 있는 샘플 크기를 선정합니다. 실험 결과를 해석할 때, 통계적인 유의성 뿐만 아니라 practical 한 유의성도 평가해야 합니다. - 어려운 개념이나 궁금했던 내용? (p.32) practical significance level 을 증가시킬 때, 큰 변화는 찾기가 쉽기 때문에, sample size 를 줄여도 된다 -> 수식으로 확인해보고 싶다... - 실무 적용? 실험에 드는 비용 (컴퓨팅 + 개발자의 시간?) 새로운 환경으로 변경하는데 드는 비용은 무엇인가? (연습) 아래 ..

프로덕트 분석가와 데이터 분석가분들 사이에서 많이 회자되는 책을 PAP 스터디를 통해서 시작하게 되었다. 한글판은 최근에 나왔다고 하니 한글로 공부하고 싶으신 분들은 교보문고에서 구매하면 될 것 같다. 영문 제목은 "Trustworthy Online Controlled Experiments" 이다. 한글판 (교보문고) 링크 Ch 01 Introduction and Motivation - 요약 실험(또는 A/B 테스트)은 데이터를 기반한 의사결정을 기업이 할 수 있도록 돕습니다. 기업의 현재 상황에 적합한 주요 지표를 설정하고, 새로운 정책이 지표를 개선시키는 지 평가할 수 있습니다. 또한, 새로운 MVP (Minimum viable product) 을 적은 리스크로 테스트해볼 수 있습니다. - 어려운 개..

첫번째 주제인 "Randomization" 입니다. 정책을 받는 집단과 그렇지 않은 집단을 임의로 나누어야 하는 이유에 대한 설명입니다. 흔히, "인과관계와 상관관계가 다르다"는 구절에서, 상관관계가 "문제"가 있는 이유 (상관관계를 통해서 특정 정책의 효과를 추론할 수 없는 이유)는 두 집단 사이의 특징이 애초에 다르기 때문입니다. 가상의 예시를 통해서 우리가 알고 싶은 효과와 두 집단 사이의 내재된 차이를 수식적으로 구분해보도록 해보겠습니다. 아래 사례는 "고수들의 계량경제학 (Mastering Metrics)" 의 예시의 구조를 한국적으로 각색했습니다 (미국 의료 보험 수급 여부 대신 고등학교 1학년의 영어 과외로 바꿔보았습니다). 영어 과외가 (고등학교 1학년) 학생들의 성적에 미치는 영향을 알고..