A/B 테스트 자동 분석툴 개발하기

이 글은 베이지안 기반의 A/B 테스트 자동 분석 툴 개발에 대한 내용을 다룹니다. Data-Driven 의사결정에서 A/B 테스트의 중요성과 반복적인 지표 분석 및 유의성 검증 작업의 비효율성을 지적하며, 정확하고 자동화된 분석 툴의 필요성을 강조합니다.

핵심은 관측 데이터의 분포에 대한 올바른 가정을 설정하는 것입니다. Pareto 분포를 가정할 경우와 Normal 분포를 가정할 경우 통계적 추론의 결론이 달라질 수 있음을 예시를 통해 설명하며, '좋은' 가정을 찾는 방법과 사용자가 고민 없이 분석 결과를 얻을 수 있는 자동화 방법에 대해 소개합니다.

Bayesian Inference와 MCMC에 대한 기본적인 이해가 있다면 더욱 도움이 될 것입니다.