안녕하세요. 가짜연구소 Causal Inference 팀입니다.
가짜연구소 인과추론팀은 데이터를 통한 문제해결력을 높이기 위해 Causal Inference를 함께 학습하고 있어요✌️ 한국어 자료가 많지 않은 인과추론을 많은 분들이 쉽게 접하실 수 있도록 기여하고자 합니다! 가짜연 디스코드 커뮤니티 에 오셔서 인과추론에 대해 많은 이야기를 같이 나눠봐요!
이 책은 가짜연구소 인과추론팀에 속한 게임/엔터 분야의 현업 데이터 분석가분들이 실제 업무 환경에서 마주하는 고민을 간단하게 각색해서 사례로 풀어낸 책입니다. 이 책에서는 KRAFTON, NEXON에서 제공하고 있는 오픈 API 또는 Kaggle 데이터를 활용해 작성했습니다. 책 제목에서 처럼, 게임을 통해 게임처럼 즐겁게 실험설계 과정과 인과적인 사례를 탐색하실 수 있는 책이라고 생각합니다.
처음 인과추론을 공부하시는 분들 및 현업과 가까운 사례를 알고싶으신 분들 모두를 만족시킬 수 있도록 노력했어요 🙂 이 책을 통해, 게임 데이터 분석에도 많은 관심 부탁드리며, 인과추론을 공부하시는 분들께도 많은 도움이 되었으면 좋겠습니다.
이 책에 대한 이슈가 있다면, 해당 Github 저장소의 이슈 페이지를 방문해주세요. 또한, 관련 질문은 빌더인 신진수에게 문의 부탁드립니다.
해당 자료는 11개 정도의 챕터로 구성 예정이며, 하반기에 마무리될 예정입니다.
순서 | 완료여부 | Chapter | 작성일 | 작성자 (소속) |
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1 | 1. 게임과 인과추론 | 신진수 (크래프톤) | ||
2 | 2. 넷플릭스의 대규모 실험 | 신진수 (크래프톤) | ||
3 | 3. 유저 A와 B 그리고 A/B Test | 최은희 (넥슨코리아) | ||
4 | 4. 게임에서의 매칭 - 게임 매칭 + 인과적 매칭 | |||
5 | 5. 언제 이벤트를 해야 효과적일까? | |||
6 | 6. 대규모 업데이트를 통한 인과효과 파악하기 | 박시온 (넥슨코리아) | ||
7 | 7. | |||
8 | 8. | |||
9 | 9. | |||
10 | 10. | |||
11 | 11. 유저 개인화 |