인턴 생활기 시즌2 #5

이 글은 기술 블로그 인턴 생활기 시즌2 #5로, 입사 한 달 차 인턴이 수행한 모바일 마케팅 및 악성 유저 탐지 분석 경험을 공유합니다. 첫 번째로 R을 활용하여 리니지M 광고 효과를 분석했으며, ROAS(광고 수익률)와 UAC(유저 획득 비용) 지표를 통해 시간에 따른 추세를 파악하고 SDK 스푸핑과 같은 어뷰징을 탐지하는 근거를 마련했습니다.

두 번째로 악성 유저(봇) 탐지를 위해, 이미 나뉜 유저 그룹 내 범주형 데이터의 유사도를 측정하는 방법을 탐구했습니다. 군집 분석이나 거리 기반 방법 대신, 의사결정 트리에서 사용되는 지니 계수를 활용하여 그룹의 순도와 평등성을 측정하는 방식을 제안합니다.

이 글은 실제 분석 과정과 활용된 지표, 그리고 새로운 분석 방법론 적용 시도를 보여줍니다.