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🔎 실무로 통하는 인과추론 with 파이썬

(마테우스 파쿠레 지음 / 신진수, 가짜연구소 인과추론팀 옮김)

: 데이터 분석에서 정책 수립까지, 이론과 사례 연구를 통한 실용적인 학습법

📍 참고 유튜브: 인과추론의 데이터과학

📌 기간: 24.10.14(월) ~ 24.12.29(일)

📌 목표: 인과 추론 초보 탈출 & 실무 적용

🔗 세부 목표

Part1. 인과추론 기초

1장. 인과추론 소개 (10월 3째주)
2장. 무작위 실험 및 기초 통계 리뷰 (10월 4째주)
3장. 그래프 인과모델 (10월 5째주)

Part2. 편향 보정

4장. 유용한 선형회귀 (11월 1째주)
5장. 성향점수 (11월 2째주)

Part3. 이질적 효과와 개인화

6장. 이질적 처치효과 (11월 3째주)
7장. 메타러너 (11월 4째주)

Part4. 패널데이터

8장. 이중차분법 (12월 1째주)
9장. 통제집단합성법 (12월 2째주)

Part5. 대안적 실험 설계

10장. 지역 실험과 스위치백 실험 (12월 3째주)
11장. 불응과 도구변수 (12월 4째주)

+ Epilogue. 실무에 인과추론 적용하기

1. 도메인 지식 습득
   : 제품과 시장에 대한 이해를 바탕으로, 해당 문제 정의

2. 신뢰 쌓기
   : 협업 구성원들과의 지속적인 신뢰 쌓기
   (라이브 대응 및 추출 요청 -> 주기적인 분석 자동화 -> 분석 회의체 -> 실험 및 선제적 분석)

3. 실험 설계
   : 가설을 세우고 협업부서와 함께 실험 설계
   (검증 가능한 가설 설정 -> 실험 대상 및 기간 설정 -> 통제 가능한 요인 사전 파악)

4. 실험 진행 및 분석
   : 실험 그룹을 기반으로 사전에 설계된 목표 지표 검증 및 분석
   (실험 진행 -> 실험 분석 -> 실험 결과 리포트 및 대시보드 제공)

5. 실험을 바탕으로 의사결정 및 피드백
   : A/B 테스트 결과뿐만 아니라, 고객 경험과 서비스 상황 고려해야 함
   (도구변수 식별 가정, 순응률 체크)

+ 산업공학 실험계획법