📖 추천시스템 기본 용어 정리 • Recommendation System 이란? : technical 하게 정의를 내리자면, "모든 고객에 대해서, 모든 아이템에 대한 예상 선호도를 예측하는 시스템" 이라고 볼 수 있다. • 명시적(Explicit) 데이터 vs 묵시적(Implicit) 데이터 명시적 데이터 : 명확하게 자신의 취향을 나타내는 데이터 묵시적 데이터 : 취향을 추론할 수 있는 데이터 - 점수(별점) - 좋아요, 구독 - 구매 - 장바구니 담기 - Click → 머무는 시간, 방문 횟수 - 시청 여부, 시청 시간 - 구매 - 장바구니 담기 장바구니의 경우 명시/묵시 둘 다에 포함될 수 있다. 구매로 이어지는 확실한 단계이기는 하지만, 일부 경우에는 단순 가격 비교를 위한 수단으로 사용할 수 ..

📚 인과추론 vs 예측 • 인과추론(causal inference)과 예측(prediction)은 데이터 분석의 목적이 다르다. 목적이 다르기 때문에 사용 분석 기법도 차이가 있다. Korea Summer Workshop on Causal Inference 2022 • 분석을 통해서 Input인 독립변수를 파악해서 조절하는 것이 목적이라면 인과 추론이 보다 적절하다. 만약 Output을 정확하게 아는 것이 목적이라면 예측 기법이 적절하다. • 하지만 이 두가지 방법론이 서로 배타적인 것은 아니며 상황에 따라서 적절하게 사용할 수 있다. ex 1) 인과 추론을 통해서 도출한 유의한 변수로 예측 모델링을 하는 경우에 보다 성능을 높일 수 있다. ex 2) 새로운 추천 알고리즘을 도입했을 때, 이것이 매출을 ..

요즘 BI에도 관심이 많아져서 동아리 시각화 부문 병행을 할까도 고민했지만 논문을 쓰고있는 와중에 지나친 욕심은 금물이라고 생각했다 ( 내가 나를 잘 알기에 . . 만 24년차 ㅋ ) 하지만 태블로는 꼭 이번에 독학으로라도 다뤄보고 싶은 마음이 있었다 ~! 하지만 SQL . .코테 . . 프젝준비. . 등 해야되는 건 많고 그러다보니 태블로는 내 우선순위에서 점점 멀어져만 가다가 여기까지 왔다. 그런데 우연히 좋은 기회로 웨비나에서 그것도 강남언니 대표님께서 ?! 나도 깔아봤다고요 ~ ! 오호 ~ 이건 안들을 수가 없었다. 아직 태블로 사용할 줄도 모르지만 기업에서 실제로 어떻게 활용할 지 궁금한게 많았다. ( 강남언니야 말로 정말로 스타트업에서 시작해서 급성장한 곳! IT업계에선 사실 이런 곳이 최고인..