Article_Study 11 - 사용자 데이터를 효과적으로 분석하는 방법

사용자 데이터를 효과적으로 분석하는 법 | 요즘IT

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정량 데이터: 얼마나 많은 행동이 일어나는지 알려줌

정성 데이터: 행동이 일어난 이유를 알려줌

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정량적 경험 데이터 분석하기 → 통계분석 이용

1. 기술통계: 빈도나 평균과 같은 수집된 데이터의 특성 파악
   → 대표적으로 중심 경향 지표가 있음 / 평균, 중앙값, 최빈값
   → 엑셀을 통해 수행 가능
   • 범주형 데이터(막대그래프): 사용자 행동이 어디 영역에 많이 분포되는지
   • 수치형 데이터(막대그래프, 선그래프): 사용자 행동이 어디서 많이 발생했는지
   • 방사형 그래프와 산점도: 특정 대상에 대해 여러 평가 항목들로 전체적인 경향 유추
2. 추론 통계: 표본을 통해 모집단 추론
   • 모집단: 전체 사용자 집단
   • 표본: 사용자 조사 참가자
   • 정규성: 30명 이상이면 정규성 있다고 봄
   • 분석 결과가 유의미한지 → P-value가 0.05 이하인지 확인 (다른 결과 나타날 확률이 20번 중에 1번이다)
   • T검정: 대상이 2개일 때
     → 두 그룹 간의 평균 차이가 유의미한지 비교하는 통계 방법.
   • ANOVA(분산분석): 2개 이상일 때 → P-value가 0.05 이하일 때 사후 검증을 통해 검증
     → 2개 이상의 그룹 간 평균 차이를 비교하는 방법.
   • 상관 분석: 2개 이상의 변수들이 선형적인 관계인지 → P-value와 상관계수 r 사용
     → 두 변수 간의 선형 관계 강도와 방향을 측정하는 분석 방법.
   • 회귀 분석: 하나의 종속 변수에 대해 다수의 독립변수들이 어떻게 영향을 미치는지
     → 하나의 변수에 영향을 미치는 여러 변수들을 파악하여 예측하는 분석 방법.