[아티클] '그 데이터는 잘못 해석되었습니다'를 읽고

https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1816/

요약 : 데이터는 의사결정을 위한 중요한 도구지만 잘못해석하면 오히려 판단을 그르치게 만든다. 데이터분석시 흑히 겪는 4가지 오류 상황과 이를 방지하기 위한 기준(세이건 표준)을 설명하는 글.

주요포인트 : 데이터를 잘못해석하면 의사결정에 오히려 해가될수있다.

대표적인 해석오류로는 다음 네가지가 있다.

1. 생존자 편향
2. 심슨의 역설
3. 상관관계 일반화
4. 목적과 맞지않는 지표 선택

핵심 개념 : 세이건 표준 = 특별한 주장에는 특별한 증거가 필요하다”는 통계 해석 기준

1. 생존자 편향 : 성공한 사례만 보고 판단함
2. 심슨의 역설 : 전체지표와 세부지표가 엇갈리는 오류
3. 상관관계 일반화 : 인과관계를 착각함
4. 목적과 맞지않는 지표 선택 : 잘못된 지표로 판단함

용어 정리 : CTA (Call To Action) = 사용자의 행동을 유도하는 버튼 또는 지표

• 실무 적용 : CTA 버튼 클릭률로 판단할게 아니라 , 최종전환 (구매)과 연계해서 보아야함.
• 관련 사례 : 스포티파이는 프리미엄 가입을 유도하기 위해 '프리미엄' CTA 버튼을 녹색으로 강조하고, '무료 체험' 버튼은 배경과 유사한 색상의 고스트 버튼으로 처리했으나 무료 체험을 경험한 사용자가 프리미엄으로 전환하는 비율이 높았기 때문에 클릭률보다 최종 전환율을 고려해서 '무료 체험' 버튼을 녹색으로 강조하고, '프리미엄' 버튼은 고스트 버튼으로 변경함.
• 출처 : https://www.i-boss.co.kr/ab-74668-1553