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--- blog:facebook_posting [2020/06/09 18:26]
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+++ blog:facebook_posting [2020/06/14 19:53]
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-> 2020-06-09 09:36:28 까지 총 18개 포스팅 Archived (누적 457개)
+> 2020-06-14 09:38:08 까지 총 29개 포스팅 Archived (누적 468개)
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 > [[blog:facebook_posting_2005|20년 5월 Archive]]
 > [[blog:facebook_posting_2004|20년 4월 Archive]]
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+=== How to (Cleverly) Distort a Visualization to Support Your Biased Narrative ===
+ | LINK | 2020-06-14 09:38:08 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/154867116086077|페이스북에서 보기]] |
+. 버블차트: 면적이냐, 반지름이냐 원하는대로 \\ 2. 색으로 속이기 \\ 3. 박스플롯은 종종 실제 분포를 숨긴다 \\ 4. y축 자르기 \\ 5. 퍼센트를 통한 파이차트로 비교를 어렵게 \\ 6. 스파게티플롯 : 많은정보로 정보를 흐리게 \\ 7. 이중y축으로 원하는 모양 만들기 \\ 8. 원형 막대 플롯: 어느그룹의 길이를 더 길어보이게 하고싶다면
+>> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_154867116086077.png?100}} </wrap><wrap > 8 Tips and Tricks to Fool Your Audience, Shown in Examples [[https://medium.com/dataseries/how-to-cleverly-distort-a-visualization-to-support-your-biased-narrative-41da2e826f95|medium.com]] </wrap> </wrap>
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+=== “인터넷의 시대는 끝났다?” 한 실리콘밸리 벤처캐피털의 주장 SNS서 화제 - 매일경제 ===
+ | LINK | 2020-06-13 17:30:34 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/156158832623572|페이스북에서 보기]] |
+‘인터넷만 잘하면 대박이 나던 시대는 끝났다.’ \\ 1. 인터넷 역사상 처음으로 (컴퓨터 기술을 기반으로 한) 스타트업들은 시장에서 끌어줘서가 아니라 (Pull) 회사 스스로 엄청나게 열심히 해야만 (Push) 성장할 수 있을 것 \\ 2. 사람이 깨어 있는 시간은 18시간 정도인데, 그 중 삼분의 일 이상을 이미 컴퓨터나 스마트폰 속에서 살고 있다는 것이다. \\ “1980년대에도 인터넷 포화론은 나왔었죠. 인텔이 사람을 무섭게 해고시킬 때가 있었고요. 2000년대 초에도 닷컴버블이 있었죠. 2000년대 후반으로 가면서 역시 인터넷 포화론이 대두됐어요. 하지만 그 시기마다 위대한 기업들이 탄생했습니다. 1980년대 인터넷 포화론이 나왔을 때 선마이크로, 시스코 등이 탄생했고, 닷컴버블 직전에 구글이 나왔죠. 2000년대 후반에는 애플이 아이폰을 내놓으면서 모바일 시대를 열었고요. 이런 일이 반복되다 보면 인터넷이 설령 포화상태에 도달했다 하더라도 실리콘밸리에서는 또 다른 혁신이 나올 것이라고 믿습니다.”
+>> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_156158832623572.png?100}} </wrap><wrap > ‘인터넷만 잘하면 대박이 나던 시대는 끝났다.’한 실리콘밸리 벤처투자자의 주장이 현지 소셜미디어상에서 화제를 낳고 있다. 벤처캐피털인 파운더스펀드의 매니저인 존 루티그는 지난 4월 말 자신의 블로그에 ‘순풍이 사..... [[https://www.mk.co.kr/news/business/view/2020/05/550786/|www.mk.co.kr]] </wrap> </wrap>
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+=== 충성고객만으론 안 된다. 중독고객 만드는 비결 ===
+ | LINK | 2020-06-13 08:13:24 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/155921489313973|페이스북에서 보기]] |
+💡얼마전 소개드린 「유혹의 기술」에서 유혹하는 법과 비슷하네요 \\  \\ 1. 일단 시작하게 한다 \\ 2. 지루한 반복이 없다 \\ 3. 엔딩이 없다
+>> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_155921489313973.png?100}} </wrap><wrap > 운동 브랜드 '크로스핏', 소개팅 앱 '틴더' 그리고 포켓몬고. 겹치는 게 하나도 없어 보이는 이들 사이에 공통점이 있다. 고객들을 중독시키는 몰입의 경험을 제공한다는 것. [[http://www.ttimes.co.kr/view.html?no=2020060311027739217&ref=face|www.ttimes.co.kr]] </wrap> </wrap>
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+=== The Book of Why: The New Science of Cause and Effect Hardcover ===
+ | LINK | 2020-06-12 19:37:50 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/154078312831624|페이스북에서 보기]] |
+💡The Book of Why:The New Science of Cause and Effect, Judea Pearl, Basic Books, 2018 ★★★★ \\ '상관관계와 인과관계를 혼동하지 말라' 라는 아주 유명한 이야기에 대한 책입니다.  아직 번역본은 없는 것 같네요. \\  \\ UCLA 컴퓨터공학과 교수인 저자의 이론인 structural causal model ([[https://en.wikipedia.org/wiki/Causal_model)|https://en.wikipedia.org/wiki/...]]과 인과-상관관계의 역사를 골턴의 회귀분석부터 베이즈, 피셔, 피어슨 등  통계학의 여러 대가들과 여러 분야의 응용 예시를 통해서 설명하고 있습니다. \\  \\ 데이터에서 인과관계를 찾을 수 있는 확실한 해답을 얻는데는 저자나 저나 모두 실패한 것 같긴 합니다만, \\ 아마존(평점4.3)의 리뷰어 중 한 명이 그랬듯이 본인의 업적을 'Causal Revolution' 이라고 강조하는 것만 조금 참으면.. \\  \\ - 상관vs인과의 역사를 한 권으로 볼 수 있는 것 \\ - 인과관계라는 것을 1. 보는 것 2. 하는 것 3. 상상하는 것 이라는 3가지 단계로 나눠서 보는 관점.  \\ - 분석의 여러요소들을 diagram으로 그려서 생각해보는 관점.  \\ - RCT(무작위 통제 실험)가 아닌 방법으로도 인과관계를 이끌어내기 위한 지금까지의 여러 분석방법들이 가지는 발전과 한계에 대해서 설명 등이 잘 설명되어 있습니다. \\  \\ -수학,통계학적 방법만 생각하는 기조에 반해서 기반 지식과 가설 기반의 Model Thinking을 강조하는 것,  \\ -현재의 약(weak)인공지능을 넘어 강인공지능 또는 일반화된 인공지능을 위해서는 '인과관계'를 어떻게 기계에게 적용시킬  것이냐가 중요할 것이라는 점도 생각해볼 만한 내용인 것 같습니다. \\  \\ 책 내용의 중요한 부분들은 정리를 좀 해야 할 것 같습니다. \\  \\ https://coupa.ng/bDBiNM \\ (파트너 프로그램으로 일정 수수료 발생 가능)
+>> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_154078312831624.png?100}} </wrap><wrap > COUPANG [[https://coupa.ng/bDBiNM|coupa.ng]] </wrap> </wrap>
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+=== 4 Ways to Deliver Analytics That Aren’t Dashboards or PowerPoint Decks ===
+ | LINK | 2020-06-12 15:24:06 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/155934855979303|페이스북에서 보기]] |
+"커뮤니케이션 방법을 확장하라" \\ 1. 이벤트 기반 자동화 이메일 \\ 2. 동적인 공유 스프레드시트 \\ 3. 재사용 가능한 코드 \\ 4. 문서
+>> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_155934855979303.png?100}} </wrap><wrap > Delivering Powerful Analytics Goes Way Beyond Dashboards and Presentations [[https://towardsdatascience.com/4-ways-to-deliver-analytics-that-arent-dashboards-or-powerpoint-decks-6178d03c3dfb|towardsdatascience.com]] </wrap> </wrap>
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+=== Statistical pitfalls in data science ===
+ | LINK | 2020-06-12 09:45:49 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/155922902647165|페이스북에서 보기]] |
+. 체리피킹 \\ 2. 가설,해석없이 상관관계찾기 \\ 3. 오버피팅 \\ 4. 심슨의 역설 \\ 5. 생존편향 \\ 6. 도박사의 오류
+>> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_155922902647165.png?100}} </wrap><wrap > How stereotypical results can alter data distributions in people’s minds [[https://towardsdatascience.com/statistical-pitfalls-in-data-science-ad76e8ec0584|towardsdatascience.com]] </wrap> </wrap>
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+=== Getting to the Right Question - RStudio Blog ===
+ | LINK | 2020-06-11 16:07:47 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/155924139313708|페이스북에서 보기]] |
+근본적인 문제 : 서로 다른 언어를 사용 \\ 1. 데이터 : 웹페이지나 엑셀에 보이는 vs API로 접근이 가능한 \\ 2. 프로세스 : 사람중심의 vs 사람개입없는 자동의 \\ 3. 아웃풋 : 비즈니스임팩트 vs 올바른 결과물
+>> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_155924139313708.png?100}} </wrap><wrap > The Root Problem: We Don’t All Speak the Same Language Organizations across the modern business world recognize the critical importance of Data Science for competitive advantage. That recognition has driven Glassdoor to rate Data Scientist as one of the 25 top paying jobs in America in 2020. Howev... [[https://blog.rstudio.com/2020/04/22/getting-to-the-right-question/|blog.rstudio.com]] </wrap> </wrap>
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+=== [데이터로 일하는 법] 데이터 사이언티스트는 없어져야 한다 - 모비인사이드 MOBIINSIDE ===
+ | LINK | 2020-06-11 09:32:03 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/155858155986973|페이스북에서 보기]] |
+.이런 데이터 사이언티스트들은 데이터를 가지고 무언가 굉장한 것을 해주길 바라는 회사 임원진들의 요구에 따라 자신이 배웠던 다양한 수학 기법들을 사용하여 무언가를 해보려고 하지만, 대부분의 경우 아무런 결과도 만들지 못하고 쓸쓸히 회사 한구석에 남겨지는 케이스가 대부분이다 \\ 2. 질문 -> 분석 -> 추가 질문으로 이어지는 일련의 프로세스는 빠르게 그리고 그리고 다양한 방법으로 실행되어야 비로소 가치 있는 인사이트나 의사결정을 할 수 있다.  \\ 3. 그렇기에 가장 이상적으로 데이터를 잘 활용하는 회사는 데이터 분석가 혹은 사이언티스트가 없어도 데이터를 기반으로 의사결정을 효율적으로 내리는 문화가 존재하는, 그리고 존재할 수 있는 회사이다.
+>> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_155858155986973.png?100}} </wrap><wrap > 국내외 IT, 마케팅, 비즈니스 소식을 전하는 스타트업 미디어 [[https://www.mobiinside.co.kr/2020/06/08/summerrain-datascientist/|www.mobiinside.co.kr]] </wrap> </wrap>
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+=== 말하는 대로 문자 척척…AI `받아쓰기` 경쟁 - 매일경제 ===
+ | LINK | 2020-06-10 21:11:46 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/156155812623874|페이스북에서 보기]] |
+"정보통신기술(ICT) 기업들이 앞다퉈 음성을 문자로 바꿔주거나, 반대로 문자를 음성으로 만들어주는 기술을 바탕으로 한 서비스를 확대하는 것은 향후 플랫폼 경쟁에서 음성 인터페이스의 중요성이 커지기 때문이다."
+>> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_156155812623874.png?100}} </wrap><wrap > 삼성·네이버·카카오·이통사에 스타트업 `리턴제로` 등 가세 통화내용 문서로 척척 풀어줘 플랫폼 경쟁서 주도권 잡기 포석 언어처리 AI 기술 발전에 탄력 "IT기기 60%가 음성으로 작동" [[https://m.mk.co.kr/news/it/view-amp/2020/06/591495/|m.mk.co.kr]] </wrap> </wrap>
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+=== 15 Ideas That Will Shape Your View Of Building Products ===
+ | LINK | 2020-06-10 16:10:01 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/154858889420233|페이스북에서 보기]] |
+. what이 아닌 why와 how로 시작하라 \\ 2. 20/80법칙, 임팩트가 큰 일에 집중 \\ 3. 스스로 사용해보기 \\ 4. 속력과 속도(방향) \\ 5. 당장의 원인-결과가 아닌, 다음엔 어떻게될까? \\ 6. 되돌릴 수 있는vs없는 결정=신속함vs신중함 \\ 7. 기회비용 \\ 8. 선택의 역설. 더많은옵션이 좋은게 아님 \\ 9. 사전부검. 시작전 실패의 원인을 재구성 \\ 10. 확률적사고 \\ 11. 작게시작, 수작업 등을 통한 학습 \\ 12. 확장을 하기전에 니치마켓을 공략 \\ 13. 있으면 좋은것인지, 무조건 필요한 것인지. 포지셔닝 \\ 14. 매슬로우의 욕구단계 \\ 15. 제약사항을 관리(사슬 전체는 가장 약한고리보다 강할수 없다)
+>> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_154858889420233.png?100}} </wrap><wrap > Mental Models and Ideas for product managers [[https://productcoalition.com/15-ideas-that-will-shape-your-view-of-building-products-cfea0969e563|productcoalition.com]] </wrap> </wrap>
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+=== 데이터 사이언티스트의 길 (번역) – 이바닥늬우스 ===
+ | LINK | 2020-06-10 09:11:03 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/152502609655861|페이스북에서 보기]] |
+. 데이터 사이언티스트로 발전하기 위해서는 다음과 같은 능력이 필요합니다. 그것은 바로 문제 정의, 기술력, 분석력, 해석력 그리고 영향력 입니다. \\ 2. 전문성 높이기, 도전적인 과제 해결하기, 성과에 집중하기, 최고를 지향하기
+>> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_152502609655861.png?100}} </wrap><wrap > 훌륭한 데이터 사이언티스트는 끊임없이 임팩트를 내는 데 집중하는 사람들입니다. 이는 지표의 등락, 제품이나 프로세스에 대한 기여도로써 평가 받을 수 있습니다. 커리어가 쌓이면서 데이터 사이언티스트들은 임팩트의 범..... [[https://ebadak.news/2020/05/23/progression-of-a-data-scientist/|ebadak.news]] </wrap> </wrap>
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 === 7 ways to catch a Data Scientist’s lies and deception ===