2026/07/16. THU |
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| O | ● 시각화 · 통계 분석 - 심화 |
| O | ● 중간 결과물 피드백 - 멘토 |
⊙ 최종 프로젝트 - 시각화 · 통계분석
０. 전날 진행 상황
○ 각자 맡은 코드별 의약품 시각화 · 통계분석 진행
└ 나이, 성별, 몸무게, 복용약물수 vs 전체 데이터
└ serious, 회복 같은 약물 인사이트 vs 약물군 내
└ ATC - R(호흡기계) - 항히스타민(단일)
１. ATC - R(호흡기) - 항히스타민(단일) 시각화 · 통계분석
○ New - 항히스타민(단일) - 시각화 · 통계분석
○ 시각화 · 통계분석 정리
２. 중간 결과물 피드백 - 멘토
○ 공신력 있는 FDA 기준을 활용하여 데이터 분석을 진행한 점이 인상적
○ 이상치를 제거하지 않는다 : 확실한 기준
○ 편향 점거 : 데이터를 줄이면서 어떤 특성이 걸러졌는지 확인해야할 것.
└ 특정 하위 집단의 특성이 반영된 건 아닌지(전체 인사이트를 제공한다는 식으로 전개하면 신뢰도 하락
○ 편향되고 과대 해석된 표현 조심 : 확실한 근거 필요
└ 신뢰도가 가장 중요한 프로젝트이므로 과대 해석을 피해야 한다. 차라리 모호한 표현이 나을 수 있다.
○ 목적 의식 명확 : 인사이트를 제공하려는 목적 의식이 좋음
○ 최종 발표에서는 인사이트 예시를 좀 더 여러가지로 표현
○ 신뢰성을 어떻게 끌어 낼 것인지 중요
└ 소비자가 어떻게 신뢰도를 느끼는가에 대한 판단 필요
└ 명확한 근거가 필요 ▷ %보다 명확한 건수 제시를 추천
○ 서비스적 단계 접근을 한 부분이 인상적임.
└ 결국에는 어떤 이윤을 창출하기 위한 분석과정인데 그런 점에서 완결성이 있다고 생각
○ 인과가 아닌 보고의 언어로 정리할 것
└ 몇 배가 아닌 몇 건으로 표현
○ 통계 검정 기반 인사이트 도출에 가까운 프로젝트
3. ATC - S(감각기관용제 / 안과용) - 항히스타민 점안 = 항알레르기 점안제 시각화 · 통계분석
