Julie의 Tech 블로그

이번 글 시리즈는 데이터과학에서 A/B테스트를 설계하고 풀어나가는 방법에 대해 다뤄볼 것이다. ​ 데이터 분석가는 여러 가지 이유로 실험을 하게된다. 통상적으로 어떤 가정을 세우고 그 가정을 증명하기 위해서 실험을 설계한뒤 데이터를 수집하여 그 가정을 검정한다. * 가설은 검정(test)하는 것이 맞다. 검증은 verify, 즉 증명한다는 의미로 사용되어 사실인지 아닌지 모르는 가설을 검증하는 것은 맞지 않다. 그 중에서도 두 가지 대안, 과정, 혹은 상품 중 어떤 것이 더 우세한가를 밝히는 실험을 A/B 테스트라고 한다. 두 대안 중에서 가장 흔한, 보편적인 기준을 '대조군(control)'이라고 한다. ​ 우리는 보통 웹 디자인, UI를 수정할 때 A/B테스트를 자주 한다. 예를 들어 AI기반 추천 ..