[TIL]본캠프 29일차

• 퍼널 분석(Funnel Analysis)
  • 소비자의 행동을 기업 관점에서 재구성
  • 고객이 유입되어 전환에 이르는 단계를 수치로 확인하고 분석
  • 서비스, 분석 도메인에 따라 퍼널은 다양하게 이루어질 수 있음
  • 어떻게 퍼널의 각 단계를 정의하고 최적화할 수 있는지를 아는 것이 중요
• 퍼널 단계 세우기
  • 서비스의 BM(Business Model)을 파악: 수익을 어떻게 극대화? 서비스가 매출을 어떻게 내는데? 수익 vs 지출?
  • BM을 고려해 핵심 지표와 퍼널 스텝을 설계
  • 이탈률이 큰 단계를 중심으로 퍼널 재설계 가능
  • 퍼널별 전환율을 체크하고 최적화: 진입률을 높일까? 전환율을 높일까?
• 확률
  • 고전적 확률: 어떤 사건이 발생할 경우의 수/전체 경우의 수(모든 경우의 수가 동일한 확률을 가진다는 가정)
  • 통계적 확률: 어떤 시행을 N번 반복할 때, 사건 A가 발생한 횟수를 n(A)라고 한다면 n(A)/N(실제 시행을 반복할 수 없는 경우)
  • 확률을 통해 불확실성을 계량하여 다룰 수 있음​
• 왜도(Skewness)
  • 특정한 방향으로 데이터가 쏠려 있는가?(꼬리가 존재하는가)
  • 왜도가 존재할 경우 평균이 전체 데이터를 대표하지 못함

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통계랑 머신러닝 학습주간 시작!!!!