아카이브 Show All21 abtest1 airflow1 analytics11 causality7 decision_making5 diary4 engineering4 growth3 lecture1 metric4 netflix3 product4 retrospect1 transfer4 2023 11월 19일23년 회고 2022 07월 09일Carrying Capacity 심화편 05월 08일TV 광고의 효과를 분석하는 법 04월 03일데이터분석가의 역할 2021 12월 22일[글또] 2021년 회고글 12월 13일쿠팡 로켓배송의 가치는 어떻게 측정할 수 있을까? 12월 01일당근페이는 왜 제주도에서 먼저 오픈했을까? 11월 21일복리로 성장하는 그로스 loop 11월 06일그래인저 인과관계 검정 10월 23일Data driven으로 일한다는 것 10월 02일심슨의 역설의 역설 09월 25일[Product 시리즈 3] 북극성지표 이해하기 09월 12일[Product 시리즈 2] A/B 테스트 체크리스트 08월 28일[Product 시리즈 1] 프로덕트 분석가가 인과추론을 공부하면 좋은 이유 08월 14일[Airflow 시리즈 1] Airflow 찐초보의 airflow 시작하기 07월 22일[글또] 글또 6기 다짐글 01월 01일[번역] 데이터과학자를 위한 인과추론 치트시트 2020 12월 29일[번역] 마케팅 효과를 높이기 위한 엔지니어링 (feat. 넷플릭스) Part3 12월 28일[강의리뷰] Causal Data Science with Directed Acyclic Graphs 12월 28일[번역] 마케팅 효과를 높이기 위한 엔지니어링 (feat. 넷플릭스) Part2 12월 26일[번역] 마케팅 효과를 높이기 위한 엔지니어링 (feat. 넷플릭스) Part1