Jin's IT Story

데이터 기반의 의사결정을 위해 실험을 설계하거나 분석을 할 때 자주 등장하는 두 가지 용어가 있습니다. 바로 A/B 테스트와 T-검정입니다. 두 방법 모두 '비교'를 목적으로 하지만, 사용하는 상황이나 방식은 다릅니다. 이 글에서는 A/B 테스트와 T-검정의 차이점, 활용 사례, 그리고 실무에서 어떻게 선택해야 하는지를 쉽게 정리해 드립니다.A/B 테스트: 사용자 반응을 실시간으로 비교하는 실험 A/B 테스트는 웹사이트, 앱, 이메일 마케팅 등에서 자주 사용되는 실험 설계 방법입니다. 사용자를 두 집단으로 나눈 후, 서로 다른 버전의 콘텐츠를 보여주고 어떤 버전이 더 좋은 성과를 내는지 측정하는 방식이죠. 예를 들어, 쇼핑몰의 '구매하기' 버튼 색상을 초록색(A)과 파란색(B)으로 나눠서 일부 방문자에..

데이터 분석과 머신러닝을 막 시작한 사람들이 가장 먼저 부딪히는 벽은 바로 '전처리'입니다. 분석보다 앞선 단계지만, 가장 시간이 오래 걸리고 성과에 직결되는 작업이기도 합니다. 이 글에서는 전처리가 왜 중요한지, 어떤 절차로 이루어지는지, 그리고 실무에서는 어떻게 진행되는지를 체계적으로 설명합니다. 초보자도 이해할 수 있는 쉬운 용어와 실제 사례로 함께 살펴보겠습니다.전처리의 개념과 역할 전처리는 말 그대로 데이터를 '처리하기 전에 준비하는 과정'입니다. 일반적으로 데이터 분석, 통계, 머신러닝 모델링을 하기 위해 반드시 필요한 단계이며, 이 작업이 제대로 되지 않으면 아무리 좋은 알고리즘도 쓸모가 없을 수 있습니다. 수집된 원시 데이터는 대부분 불완전하거나 불규칙합니다. 누락된 값이 있거나, 오타나..

디지털 마케팅, UX 디자인, 제품 개발 등 다양한 분야에서 A/B 테스트는 빠질 수 없는 분석 도구입니다. 그러나 이 개념이 생소하거나 단순한 비교 실험 정도로만 알고 있는 분들이 많습니다. 이 글에서는 A/B 테스트의 기본 원리부터, 실제 기업들이 어떻게 활용하는지까지, IT 입문자도 이해할 수 있도록 쉽고 실용적으로 설명합니다.A/B 테스트의 원리: 실험 설계의 핵심 A/B 테스트는 '두 가지 버전을 비교해서 어느 것이 더 효과적인지를 판단'하는 실험 기법입니다. 실험 대상은 웹페이지 버튼 색상, 이메일 제목, 앱 기능 설계 등 다양합니다. 핵심은 두 버전(A, B)을 사용자 집단에 무작위로 나눠 보여주고, 어떤 버전이 더 나은 결과(전환율, 클릭률 등)를 이끌어내는지를 수치로 평가하는 데 있습니..

프로그래밍에서 데이터를 저장하고 관리하기 위해 사용하는 대표적인 구조로 리스트(List)와 배열(Array)이 있습니다. 이 두 자료구조는 겉보기에는 비슷해 보이지만 내부 구조와 동작 방식, 활용되는 상황은 분명한 차이가 존재합니다. 이 글에서는 리스트와 배열의 정의, 메모리 구조, 접근 방식, 그리고 실제 활용에서 어떤 차이가 있는지 명확하게 비교하여 설명합니다. 초보 개발자부터 중급자까지 반드시 알아야 할 기초 개념으로, 면접이나 코딩 테스트에도 자주 출제되는 핵심 주제입니다.자료구조의 기본 개념: 리스트 vs 배열의 구조 차이 자료구조는 데이터를 체계적으로 저장하고 효율적으로 처리할 수 있도록 하는 구조입니다. 그중에서도 배열과 리스트는 가장 기본이 되며, 다양한 고급 자료구조의 기반이 됩니다. ..

정렬 알고리즘은 프로그래밍에서 가장 기본이 되며 중요한 주제 중 하나입니다. 특히 데이터 처리, 검색 최적화, 알고리즘 문제 해결 등에 있어서 효율적인 정렬 방식의 선택은 성능에 큰 영향을 미칩니다. 본 글에서는 대표적인 정렬 알고리즘 세 가지인 버블 정렬(Bubble Sort), 병합 정렬(Merge Sort), 퀵 정렬(Quick Sort)을 중심으로 각각의 원리, 시간복잡도, 장단점, 그리고 사용 예시를 비교 분석합니다. 각 알고리즘이 어떤 상황에 적합한지 명확히 이해하면 실무는 물론 코딩 테스트에서도 높은 성과를 거둘 수 있습니다.버블 정렬: 단순하지만 비효율적인 방식 버블 정렬은 가장 직관적이며 초보자들이 처음 배우는 정렬 알고리즘입니다. 이름 그대로 거품이 올라오듯 큰 값이 배열의 끝으로 ..

알고리즘을 평가할 때 가장 중요하게 고려되는 요소 중 하나가 바로 시간복잡도(Time Complexity)입니다. 시간복잡도는 알고리즘이 수행되는 데 걸리는 연산 횟수를 나타내며, 코드의 성능을 객관적으로 비교할 수 있는 기준이 됩니다. 본 글에서는 다양한 시간복잡도의 예시를 비교하고, 각 알고리즘에서 어떤 복잡도를 갖는지, 그리고 실제 문제 해결에 어떻게 적용하는지를 설명합니다. 효율적인 알고리즘 선택을 위한 실질적인 가이드가 되어 줄 것입니다.시간복잡도의 개념과 주요 유형 시간복잡도는 입력 크기 n에 따라 알고리즘의 수행 시간(또는 연산 횟수)이 얼마나 증가하는지를 수학적으로 나타낸 개념입니다. 일반적으로 사용하는 표기법은 빅오(Big-O) 표기법이며, 이는 최악의 경우를 기준으로 알고리즘의 성능을..