MAU 성장 레버, 데이터로 증명하기 — 연관도·코호트·퍼널·SHAP 분석 실전
MAU 성장 레버, 데이터로 증명하기 — 연관도·코호트·퍼널·SHAP 분석 실전
MAU 성장 레버를 찾기 위해 연관도·코호트·퍼널·SHAP 분석을 순차적으로 수행했습니다. 특히 Retained 중심 전략과 SHAP 해석의 한계를 함께 점검했습니다.
#MAU#회귀분석
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필터 1
컬리는 물류 최적화 문제를 어떻게 풀고 있을까? - 2부
확률적 작업자 행동을 MLE·회귀분석으로 추정해 물류센터 Digital Twin을 구축했습니다. 유전 알고리즘의 처리 시간 감소와 실제 현장 상품 가짓수 감소를 검증했습니다.
#Digital Twin#유전 알고리즘
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컬리는 물류 최적화 문제를 어떻게 풀고 있을까? - 2부
컬리는 실제 물류 환경을 닮은 Digital Twin을 만들어 최적화 알고리즘을 검증했습니다. 시뮬레이션과 현장 적용 모두에서 주문 그룹 내 상품 가짓수를 줄이는 효과를 확인했습니다.
#MLE#회귀분석
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컬리는 물류 최적화 문제를 어떻게 풀고 있을까? - 1부
QPS 생산성을 바구니 처리 속도로 정의하고, 고유 상품 수 최소화 문제로 전환했습니다.\n유전 알고리즘 적용으로 기존 방식보다 고유 상품 수를 약 10% 이상 줄였습니다.
#유전 알고리즘#물류 최적화
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컬리는 물류 최적화 문제를 어떻게 풀고 있을까? - 1부
컬리는 QPS 공정의 생산성을 높이기 위해 바구니 안 고유 상품 수를 줄이는 최적화 문제를 다뤘습니다. 기존 방식 대신 유전 알고리즘을 적용해 10% 이상 개선 가능성을 확인했습니다.
#유전 알고리즘#최적화
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선형 모델과 회귀분석의 직관적 이해 (1)
선형 모델은 입력식 모양이 아니라 추정 파라미터에 대한 선형성으로 판단함을 설명했습니다. 회귀분석은 정보에 따른 조건부 기댓값으로 잔차 분산을 줄이는 방법임을 소개합니다.
#선형 모델#회귀분석
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게임 플레이어는 좋은 아이템을 획득하면 게임을 더 열심히 하게 될까?
게임 내 영웅·전설 전직 획득이 이후 플레이 변화에 미치는 영향을 인과 추론으로 설계했습니다. 교란 변수와 collider를 구분해 공정한 비교를 위한 통제 변수 선정 과정을 설명합니다.
#인과 추론#게임 데이터 분석
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