저 또한 같은 고민을 했던 사람이라, 실제 데이터 분석가로 일하면서 도움받았던 도서 6권을 소개하고자 합니다. 논리, 통계, 그로스 해킹 등 도움이 될 만한 주요 역량을 바탕으로 책을 선정했습니다. 이번 글은 주니어 데이터 분석가 또는 데이터 분석가로 성장하고 싶은 취

통계적 가설 검정은 다음 3단계로 진행[3]됩니다. 귀무가설, 대립 가설, 유의 수준 설정귀무가설이 참인 상황에서, 표본에서 관측된 통계치와 같거나 더 극단적인 값이 관측될 확률 계산과정 2의 확률이 유의 수준 이하라면 귀무가설 기각, 대립가설 채택 

데이터 분석가는 이런 상황을 보고 어떤 달에 비가 몇 번 올 것인지를 말할 때, ‘3일’이라고 정확히 말하기보다는 ‘평균적으로 3일가량 온다(평균 3인 확률 분포 모형[1]을 따른다)’라고 이야기할 것이다. 단순한 차이가 있더라도, 그 차이가 통계적으로 의미가 있는지,