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통계는 도구이다.도구라면 응당 그 목적이 있다.도구는 도구의 목적에 맞게 사용해야 가장 알맞은 결과를 알 수 있다.그렇다면 통계의 목적은 무엇일까? 통계의 목적은 사람에 따라 여러 가지가 될 수 있을 것이라 생각된다. 누구에게는 예측이누구에게는 추정이누구에게는 단순 통계가누구에게는 테스트가. 여기에 정해진 정답은 딱히 없다.누구나 처해진 상황이 다르고 주어진 task가 다르기 때문에통계가 주는 느낌이 다를 수 있다. 그러나기준을 세워놓으면 그걸 토대로 다른 것들도 스토리텔링이 되고다른 개념들도 받아들이기 쉬워지니각자 통계의 근본적인 목적을 한번 설정해 보자.  내가 생각하는 통계의 가장 근본적인 목적을 한 마디로 정해보자면,  "데이터 이면의 분포를 알아보기" 라고 할 수 있겠다.  "데이터 이면"이라고..

(순수 뇌피셜) 앞으로의 데이터 분석 직무의 운명은  솔직하게 말해 그렇게 밝지 않다.  단, 계속 현재에 머문다면 밝지 않다.   1. ChatGPT로 해결한다. 비용도 저렴하다. 무슨 말인가 하면, 현재 "데이터 분석가"라는 직무로  요구되는 뭔가 데이터를 시각화하고 숨은 의미를 찾고 이런  직무는 없어질 것이다.  그 이유는  ChatGPT를 시작으로 LLM을 통한 분석의 접근성이 매우 매우 좋아지고 있고 한 번이라도 GPT(유료)를 써본 사람이라면 어지간한 분석 정도는 맡길 수 있을 것이라고  바로 판단할 수 있을 정도로 성능이 좋아졌다. 예전에는 통계 공부를 어느 정도 해야 해석할 수 있었던 다양한 테스트 지표들도  알아서 해석해주고, 조금만 더 정교하게 질문하면 거기에 맞추어서 생각할 거리를 ..

아이스 브레이킹이라는 작으면 작고 크다면 큰 프로덕트(?) 를 모두와 진행하게 되면서 PM을 향한 첫 발자국을 밟게 되었다.   사실 지금까지는 PM과 같은 다 같이 뭔가를 하는 것보다 혼자 모든 것을 처리하는 것을 더 선호하기는 했다. (근데 결국 전체 프로세스를 전부 다 알고 싶고, 전부 다 하고 싶어서, PM 하고 싶은 것도 있다.) 자기 자신의 행동으로 인한 결과만 책임지면 되는 상황에서 모두의 노력이 들어간 결과의 책임을 져야 한다는 그 압박감이 대단히 크게 느껴졌기 때문일까   항상 매우 작은(3인 이하) 혹은 1인 연구 및 개발만 하다 5인 이상의, 각각 전부 전문가를 향해 나아가는 분들을  이끌어 간다는 것이 상상만 해도 매우매우 아찔한데 이거 잘할 수 있으려나 모르겠다.   개인적으로도 ..