Hu라이드

데이터로 모든 문제를 해결할 수 있을까?

2023-07-14T01:13:08Z

이 글은 [데이터문해력 - 카시와기 요시키 지음]을 읽으면서 재미있게 보았던 부분을 나름대로 해석하고 재구성한 글입니다. 데이터를 활용하는 데 있어서 한번쯤은 꼭 생각해봐야할 문제들을 가볍게 정리해 보았는데요. 이전의 글들과도 연결되는 부분들이 있으니 쉽게 읽히지 않을까 합니다. 그리고 데이터 문해력책도 꼭 한번 읽어보시면 좋을것 같네요! '결론'과 '결

회고, 어떻게 하면 꾸준하게 쓸 수 있을까?! - 코딩없이 회고 자동화 하기! (feat. Zapier, Geekbot)

2023-12-27T00:17:00Z

ㅁ코딩없이 레슨런 자동화 하기!ㅇㅇㄹㅁㄹㅁㅇㄹㅁㅇㄹㅇ ㅁㅇㄹㅁㅇㄹ 하루를 돌아보는 시간을 가지는 것은 정말 중요하다고 생각하는데요. 하지만 매일매일 하루를 돌아보고 회고를 작성하는 건 여간 귀찮기도 하고, 또 까먹기도 쉽죠. 그래서 어떻게 하면 잊지 않고 꾸준하게 쓸 수 있는 방법이 뭘까 고민하다 매일 특정시간에 알림이 오면 그걸 바로 작성하고 그 내용이

데이터의 함정에 빠지지 않는 방법 - 일상에서 마주하는 숫자, 데이터들이 보여주는 함정들에 관한 이야기입니다

2023-02-28T06:50:15Z

이 글은 프로덕트 데이터 분석 커뮤니티 PAP의 블로그를 통해서도 볼 수 있습니다. ( https://playinpap.github.io/trap-of-data/ ) 들어가기에 앞서 일을 하면서 그리고 생활 속에서도 우리는 다양한 숫자들을 마주하게 되는데요. 혹시 그 숫자들에 속고 있다는 생각을 해보신 적은 없으신가요? 이번 글에서는 우리가 일상에서 마주

원인과 결과를 아는 것이 중요한 이유 - 데이터를 분석하기에 앞서 인과관계를 정확하게 파악하고 있어야 하는 이유

2023-08-24T03:19:42Z

이 글은 프로덕트 데이터 분석 커뮤니티 PAP의 블로그를 통해서도 볼 수 있습니다. ( https://playinpap.github.io/reason-causality/ ) 인과관계를 왜 알아야 할까? 프로덕트의 데이터를 분석하는 이유는 데이터를 통해서 현재의 상황을 진단하고, 현재 영향을 미치고 있는 요인이 향후 어떤 결과를 가져올 지 파악하기 위해서