최보경

데이터 분석가 | PAP 커뮤니티 운영진

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📊[실패한 A/B 테스트 결과에서도 가치를 이끌어내는 방법] 프로덕트에서 다수의 A/B 테스트를 진행하는 동시에 인과 추론 공부를 하면서 했던 생각이 있는데요. ‘작은 실험도 하나의 연구인데, 이렇게 빠르게 결과만 보고 지나가도 되나?' 라는 생각이었어요. 속도가 강조되는 스타트업의 페이스를 맞춰주는 것도 중요하지만, 데이터를 보는 사람의 입장에서 현상을 더 깊게 파고 들어가고 싶은 마음이 드는 것은 도저히 거부할 수가 없는데요. 실험 결과를 조금 더 깊게 분석할 때 알면 좋은 기본 개념들을 소개하는 글입니다.

실험 결과 데이터 분석: ATE, CATE, HTE

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