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과거 다른 글에서 아래와 같은 얘기를 한 적이 있습니다. 회사는 매일, 매주, 매월, 매년 새로운 의사결정을 내리고 새로운 실행을 합니다. 회사상황에 맞게 적정수준의 인과추론 포맷을 만들고 회사 의사결정 사이클에 맞춰 빠르게 분석 결과를 내도록 인과분석이 성숙해져야 탁상공론이 아닌 인과분석이 자리 잡을 수 있을 것 같습니다. 위 내용처럼 연구원이 아닌 회사원으로서 인과분석을 잘 사용하기 위해서는 상황별 적절한 인과분석 방법론을 정립하고 그 상황에서만 해당 인과분석을 빠르게 사용하도록 하는 것이 좋다고 생각합니다. 지나치게 복잡하고 어려운 분석은 회사의 주요 의사결정자를 설득하기에 현실적으로 어려움이 있고, 회사...

요즘 스타트업 그리고 최근까지 스타트업이었던 많은 회사들이 Data driven이라는 말을 홍보기사나 채용공고에 자주 담는 것을 느끼고 있습니다. 특히 이런 내용이 데이터분석가 채용공고가 아닌 PM, 기획자, 디자이너 공고에서도 볼 수 있다는 점에서 데이터의 중요성은 나날이 강조되는 것 같습니다. 그런데 Data driven으로 일한다는 게 한편으로는 굉장히 모호했습니다. Data로 비즈니스 가치를 만들어내는 방법은 다양한데 그 중 어떤 방식이 Data driven인지 헷갈렸고 Amplitude에서 제공한 아티클을 접했습니다. 이번 글은 해당 아티클을 요약 정리하면서 제 의견을 약간 첨언하였습니다. 데이터를 ...

이번 글은 인과 그래프 관점에서 심슨의 역설을 다루는 것으로 인과 그래프에 대한 얕은 사전지식을 요구합니다. 심슨의 역설은 데이터를 다루는 많은 사람들이 좋아하는 개념입니다. 적용할 때는 GROUP BY 구문에 컬럼을 추가만 하면 끝이라 간단합니다. 간단하지만 중요도는 굉장히 높은 내용이기 때문에 늘 염두해두고 데이터를 작게 쪼개 보려 합니다. 다만 이번 글에서는 심슨의 역설이 제대로 작동하지 않는 상황에 대해 얘기해보려고 합니다. “제대로 작동하지 않는다”는 말은 “나눠도 딱히 효과가 없다”가 아니라 “나누면 효과를 잘못 추정한다”입니다. 그러니까 이런 상황에서는 데이터를 쪼개는 작업을 안 해도 되는 게 아니...

이번 글은 북극성지표에 대한 내용입니다. 여러 자료를 참고하긴 했으나, 책 The North Star Playbook 위주로 참고하였습니다(사실상 이 책 정리노트입니다). 책은 Amplitude 사이트에서 읽으실 수 있고 pdf버전으로 다운도 가능한데 저는 pdf버전으로 봤습니다. 북극성 지표에 대해 공부하시는 분들께 이 책을 추천하고 싶고 (프로덕트 공부하시는 분들께 Amplitude와 AB180은 정말 좋은 사이트 같아요 ㅎㅎㅎ), 시간이 부족하시다면 이 블로그 글도 이해하시기에 좋을 것 같습니다. 참고로 북극성지표는 정의가 조금씩 달라서 어떤 글은 매출 같은 최종지표를 북극성지표로 보기도하지만, 오늘 리뷰하는...

데이터 드리븐으로 일하는 회사에서 A/B 테스트는 가장 쉽고, 명확하고, 효과적인 방법론이 아닐까 싶습니다. 쉽고 자주 쓰이기에 무의식적으로 무작정 실험만 돌리는 상황이 생길 수 있을 것 같아 A/B 테스트 진행시 주의사항, 사전에 확인해야할 체크리스트를 만들어봤습니다. 물론 더 있을 수 있겠으나 이 사람은 이렇게 정리했구나 정도로 봐주시면 좋을 것 같습니다. 하단에는 이 글을 작성하면서 참고했거나 도움이 될만한 소스들을 공유했으니 추가로 보시면 도움이 될 것 같습니다. A/B 테스트 체크리스트 현실적 유의성 기준을 설정했는가 현실적 유의성에 대해 얘기하기 전에 가상의 상황을 설정해보겠습니다. -쿠팡에서는...

나에게 온 한 통의 문자 얼마 전 VIBE에서 이런 문자가 왔습니다. 문자 내용을 확인해보니 파티룸 기능(노래 들으면서 클럽하우스처럼 얘기하는 기능)이 추가되면서 기존 이탈 유저를 복귀시키기 위해 메시지를 보낸 것 같네요. 그런데 문득 이런 생각이 들었습니다. VIBE 분석가는 지금 파티룸 기능이 얼마나 성과가 있었는지, 문자 발송의 성과가 어땠는지 분석해달라는 요청을 받지 않았을까? 프로덕트 분석의 고충 저는 VIBE 및 네이버에 연고가 없어 정확히 어떤 프로세스로 일하는지 알 수 없지만 보편적인 기능 중심 조직에서 분석가는 다음과 같이 일을 받습니다. 기획자 및 PM이 새로운 기능 기획 -> 개발팀...

이 글을 읽으면 좋은 대상 Airflow 개념을 처음 접하는 분 Airflow 사용자 사용자: 데이터마트 적재나 머신러닝 모델 돌릴 때 Airflow를 사용하려는 분 (분석가) 비사용자: Airflow를 회사 환경에 도입/운영하려는 데이터 엔지니어 (관리자) Airflow를 배우려는 이유 Airflow는 ETL, 머신러닝 등의 업무자동화에 있어 가장 범용적으로 사용되는 도구(?) 현재 업무에는 Airflow가 도입되지 않아 사용할 일이 없지만 업무에 머신러닝 적용할 일 없다고 안 해보면 앞으로도 할 가능성이 없는 것처럼 Airflow도 미리 배워...

글또를 시작하며 글또를 시작한 계기 나는 뭘 얻기를 원했나 진짜 글또 지원하면서 쓴 지원 동기 위 동기가 ‘열심히 살고 싶어요’를 돌려 말한 거시적인 계기라면 글또 과정을 통해 내가 되고 싶은 분석가(혹은 관심을 가지고 있는 PM/PO)로서의 지식과 스킬을 갖추고 싶어 지원했다. 나는 뭘 하기를 원했나 사실 완전 처음 구상한 것은 분석 프로젝트 및 인사이트 담긴 주장 글(자기 주장이 강한 편)의 비중이 높았으나, OT 때 개발자 글쓰기 커뮤니티라는 정체성을 한 번 더 강조해주셨고 맞는 말이라고 생각되어 지식과 스킬 관련 비중...