AB테스트1 [이론 정리] <Using Causal ML Instead of A/B Testing> 요약, 인과 머신러닝에 대해 오늘날의 복잡한 비즈니스 환경에서는 단순한 연관관계 분석을 넘어서 “만약에?”라는 질문에 답할 필요가 있습니다.즉 어떤 프로모션으로 판매량이 증가됐다 하더라도 "만약 프로모션을 실행하지 않았다면?" "이 프로모션이 다른 프로모션의 판매량을 빼았았을 뿐이라면?" 같은 질문을 할 수 있다는 말이죠. 기존 A/B 테스트는 실험군과 대조군을 나눠 효과를 측정하지만, 실제 현장은 여러 마케팅이 동시에 진행되고 다양한 요인이 얽혀 있어 통제하기 어렵습니다. 인과 머신러닝은 이런 상황에서 마치 영화의 한 장면처럼 “평행우주”(parallel universes)를 가상으로 구현해, 예를 들어 할인 혜택을 준 경우와 주지 않은 경우를 비교할 수 있게 해줍니다.이를 통해 데이터 전문가들은 실제 환경의 복잡함 속에서도 인과.. 2025. 2. 18. 이전 1 다음
