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blog:easy_clt_survey [2020/04/29 11:03] – [Key Takeaways] prgramblog:easy_clt_survey [2025/07/07 14:12] (current) – external edit 127.0.0.1
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 [[blog:easy_nn]] [[blog:easy_nn]]
  
-마케터나 기획자로서 많이 접하는 것이 설문조사 일 것이다. 빅데이터 시대에 무슨 설문조사냐라고 하겠지만빅데이터 시대에도 여전히 고객 대상 설문조사, 샘플링은 필요하다. 마케팅 KPI로 많이 활용되는 [[http://www.ciokorea.com/news/38953|NPS(Net Promoter Score,순 추천 고객 지수)]]는 물론이고, 데이터가 존재하지 않을 때 방향성을 잡기 위한 용도로, A/B 테스트에도 설문조사의 모집단과 표본추출의 개념이 포함되어 있다.+마케터나 기획자로서 많이 접하는 것이 설문조사 일 것이다. 빅데이터 시대에 무슨 설문조사냐 라고 하겠지만 빅데이터 시대에도 여전히 고객 대상 설문조사, 샘플링은 필요하다. 마케팅 KPI로 많이 활용되는 [[http://www.ciokorea.com/news/38953|NPS(Net Promoter Score,순 추천 고객 지수)]]는 물론이고, 데이터가 존재하지 않을 때 방향성을 잡기 위한 용도로, A/B 테스트에도 설문조사의 모집단과 표본추출의 개념이 포함되어 있다.
  
 <<데이터과학 입문>> 에서는 빅데이터 시대의 모집단과 표본에 대해서 아래와 같이 서술하고 있다. <<데이터과학 입문>> 에서는 빅데이터 시대의 모집단과 표본에 대해서 아래와 같이 서술하고 있다.
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 > 모집단의 분포에 관계없이, > 모집단의 분포에 관계없이,
 > '표본의 평균'의 본포는 > '표본의 평균'의 본포는
-> 표본의 가 증가하+> 표본의 크기가 충분히 크
 > 정규분포에 가까워진다 > 정규분포에 가까워진다
 는 이론이다. 는 이론이다.
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 ===== Reference ===== ===== Reference =====
 +[[data_analysis:convergence_testing]]
 All of Statistics, Larry Wasserman, Springer, 2004 All of Statistics, Larry Wasserman, Springer, 2004
 Doing Data Science (데이터과학 입문), 레이철 슈트, 캐시 오닐, 윤영민 外역, 한빛미디어, 2014 Doing Data Science (데이터과학 입문), 레이철 슈트, 캐시 오닐, 윤영민 外역, 한빛미디어, 2014
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 3. 정규분포 모양 3. 정규분포 모양
 +[[https://www.science-emergence.com/Articles/How-to-plot-a-normal-distribution-with-matplotlib-in-python-/|참고사이트]]
 <code python> <code python>
 h = np.linspace(np.min(spl), np.max(spl), 100) h = np.linspace(np.min(spl), np.max(spl), 100)
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 {{topic>blog blogs -tag1 &desc&nocomment&nodesc&notags}} {{topic>blog blogs -tag1 &desc&nocomment&nodesc&notags}}
  
-{{tag>blog survey 설문조사 중심극한정리 큰수의법칙 정규분포}}+{{tag>blog survey 설문조사 중심극한정리 큰수의법칙 정규분포 쉽게설명}}
 ~~DISCUSSION~~ ~~DISCUSSION~~
  
  
  • blog/easy_clt_survey.1588158217.txt.gz
  • Last modified: 2025/07/07 14:12
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