[데벨챌] 그로스 해킹 2주차
유의미한 인사이트를 찾아내기 위해서는 데이터를 쪼개서 살펴보는 것이 필요하다
심슨 패러독스 : 쪼개진 데이터에서 성립하는 관계가 합쳐진 데이터에서는 반대로 나타나는 현상
가장 많이 사용되는 대푯값인 평균이 최선의 설명을 해주지 못하는 값이 될수도 있다는 점을 인지할 것
데이터가 정규분포에 가까운 경우에는 괜찮으나, 정규분포가 아니거나 이상치가 있는 경우의 평균은 그 데이터를 대표하지 못하는 경우가 많다.
분석 대상인 데이터에 아웃라이어가 있거나 분포를 알 수 없을 경우 중앙값을 대푯값으로 사용하는 것을 고려해 볼 수 있다.
→ 평균보다 더 안정적이며, 몇 개의 이상치가 있다고 해도 흔들리지 않기 때문이다.
그렇다면 대푯값을 정하기에 앞서 어떤 분포를 가진 데이터인지는 어떻게 확인 할 수 있나?
산점도(scatterplot)나 상자-수염 그림(Box and whisker plot)을 통해 확인한다.
지표 OMTM vs KPI
OMTM
- 성장, 협력, 모두가 공유하는 하나의 목표
- 시간이 지나면 변화함
- 진짜 잘하고 있는 보여줌
KPI
- 평가, 경쟁, 팀이나 부서별로 서로 다른 목표
- 한번 정해지면 평가할때 바뀌지 않음
- 달성된다고 해서 서비스가 성공한다고 볼 수 없음
OKR
objectives
- 매우 도전적인 목표
- 정성적인 언어로 표현, 크고 담대한 목표
Key Results
- 목표를 달성하기 위한 구체적인 결과 지표
- 객관적으로 측정하고 모니터링할 수 있는 지표
- 하나의 목표에 연계된 핵심 결과는 3개 이하를 권장
최근 데이터 분석까지는 아니더라도 현재 사업의 진행 방향을 알기 위해
데이터의 통계 값을 내야하는 상황이다. 전산 시스템에 데이터가 잘 축적되어 있긴 하지만 나눠져있는 여러 카테고리를 어떻게 다시 분류할지 , 내가 지금 평균을 보는게 맞는 값인지 정말 고민이 많다.
하지만 책에서 그런 것처럼 정해진 닶이 있다기보다는 내가 지금 이걸 왜 보는지, 누군가 나에게 현재 성과에 대해 묻는다면 어떤 결과를 확인하고 싶어서 묻는 것인지를 생각해서 내가 정하는 수 밖에 없다는 것을 다시 확인할 수 있었다..ㅎㅎ