
<실험 조직으로 거듭나기>
① 실험 툴(tool) 도입하기
실험 조직으로 거듭나기: 1 실험 툴(tool) 도입하기 | 요즘IT
이런 분들께 이 글을 추천합니다. 그로스(Growth)와 실험 문화를 팀에 도입하고 싶은 분, 가설 검증을 하려는데 시작부터 막막하신 분, 데이터보다는 직감에 의존하시는 분. 이 중 하나라도 해당된
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아티클 요약 및 주요 내용
린(Lean) 모델은 완벽한 이해를 전제로 하지 않고 빠른 제작–배포–실험을 반복하며 고객에 대해 학습하는 접근 방식으로
‘학습’을 가능하게 하려면 직감이 아닌 현재 고객의 행동 데이터를 수집·분석할 수 있는 실험 환경이 필요함
핵심 개념 및 용어 정리
GA (Google Analytics): 페이지 방문, 체류 시간 등 페이지 단 데이터를 수집·시각화하는 분석 툴
GTM (Google Tag Manager): 버튼 클릭, 스크롤 등 이벤트 단 데이터를 생성해 GA로 전달하는 툴
이벤트 데이터: 특정 행동(클릭, 스크롤, 제출 등)을 기준으로 생성되는 데이터
A/B 테스트: 두 개 이상의 안을 무작위로 노출해 성과를 비교하는 실험 방식
Google Optimize: 코딩 없이 A/B 테스트를 수행할 수 있는 실험 도구
Hotjar: 유저 행동을 영상·히트맵 형태로 보여주는 정성적 분석 툴
실무 적용 사례
e.g. 바이오/연구 관점 비유:
GA only = bulk RNA-seq만 보고 single-cell 해석하려는 상황
GA + GTM = 유전자 발현 + 조건별 perturbation 데이터
Hotjar = 현미경으로 실제 세포 행동을 직접 보는 것
② 검증할 ‘만’한 가설은?
실험 조직으로 거듭나기: 2 검증할 ‘만’한 가설은? | 요즘IT
오늘은 실험 조직으로 거듭나기 2편으로, 가설의 뼈대를 만드는 방법을 살펴보겠습니다. 그로스(Growth)와 실험 문화를 팀에 도입하고 싶은 분, '무엇'을 '어떻게' 검증해야 할지 헷갈리는 분, 가설
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아티클 요약 및 주요 내용
가설 검증은 많은 리소스를 소모하기 때문에 OKR 기반의 문제 정의 → 근본 원인 도출 → Actionable한 가설 선정의 과정을 거쳐야 함
또한 가설은 검증 방식에 따라 명확하고 측정 가능하게 정의돼야 하며 검증 결과가 다음 행동으로 이어질 수 있어야 진짜 ‘학습’이 됨
핵심 개념 및 용어 정리
OKR(Objectives and Key Results): 조직의 현재 상태를 객관적으로 드러내는 판단 기준이자 방향성
AB 테스트: 비슷한 사용자군에게 동시에 다른 시안을 노출해 차이를 비교하는 실험
전후 비교 실험: 기능 도입 전후의 지표 변화를 비교하는 방식
XYZ 가설: “X%의 유저가 Y 행동을 Z 기준 이상 수행할 것이다”처럼 정량화된 가설
실무 적용 사례
e.g. 바이오/연구 관점 비유:
생물학에서 표현형(phenotype)만 보고 실험하는 게 아니라 기전(mechanism)을 가설로 세우는 것
| 문제 설명 | solution.py |
| #119 철수와 영희는 선생님으로부터 숫자가 하나씩 적힌 카드들을 절반씩 나눠서 가진 후, 다음 두 조건 중 하나를 만족하는 가장 큰 양의 정수 a의 값을 구하려고 합니다. (1) 철수가 가진 카드들에 적힌 모든 숫자를 나눌 수 있고 영희가 가진 카드들에 적힌 모든 숫자들 중 하나도 나눌 수 없는 양의 정수 a (2) 영희가 가진 카드들에 적힌 모든 숫자를 나눌 수 있고, 철수가 가진 카드들에 적힌 모든 숫자들 중 하나도 나눌 수 없는 양의 정수 a 철수가 가진 카드에 적힌 숫자들을 나타내는 정수 배열 arrayA와 영희가 가진 카드에 적힌 숫자들을 나타내는 정수 배열 arrayB가 주어졌을 때, 주어진 조건을 만족하는 가장 큰 양의 정수 a를 return하도록 solution 함수를 완성해 주세요. 만약, 조건을 만족하는 a가 없다면, 0을 return 해 주세요. |
from functools import reduce
from math import gcd
def solution(nums1, nums2):
gcd1, gcd2 = reduce(gcd, nums1), reduce(gcd, nums2)
answer = []
if all(each % gcd2 for each in nums1):
answer.append(gcd2)
if all(each % gcd1 for each in nums2):
answer.append(gcd1)
return max(answer) if answer else 0
|
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