TIL 230510 ( 귀무가설, 기술 통계 분석, REFUND 에 대한 생각)

귀무가설 접근하면 반드시 반대가설도 확인해봐야한다.

통계학에서 귀무 가설 (null hypothesis)은 주장하고자 하는 가설을 검증하기 위해 사용되는 가설입니다. 이는 보통 '변화가 없다' 또는 '차이가 없다'는 가정을 기반으로 합니다.

반대로 대립 가설 (alternative hypothesis)은 귀무 가설과 반대의 입장을 취하며, 이는 보통 연구자가 증명하려고 하는 가설입니다.

귀무 가설과 대립 가설은 함께 사용되어야 합니다. 왜냐하면 귀무 가설이 기각될 경우 (즉, 데이터가 귀무 가설을 지지하지 않을 경우), 대립 가설이 받아들여질 가능성이 높아집니다. 이는 두 가설이 서로 배타적이기 때문입니다.

따라서, 통계적 가설 검정에서는 귀무 가설을 설정하면서 동시에 대립 가설도 설정해야 합니다. 이를 통해 연구 결과의 해석을 보다 명확하게 할 수 있습니다.

 

 

기술통계 분석

# 왜도 확인 (Skewness)
왜도는 분포의 비대칭도를 나타내는 척도. 왜도 값이 0이면 정규분포와 같이 분포가 대칭이라는 뜻
# 첨도 확인 (Kurtosis)
첨도는 분포의 뾰족함을 나타내는 척도. 첨도 값이 0이면 정규분포와 비슷한 첨도를 가진다는 뜻

왜도와 첨도를 확인하는 이유는, 이 두 척도가 데이터 분포의 형태에 대한 중요한 정보를 제공하기 때문입니다. 이 정보는 데이터의 이상치를 확인하거나, 적절한 통계적 분석 방법을 선택하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 데이터가 대칭적이고 첨도가 적당한 경우, 많은 통계적 방법들이 가정하는 '정규분포'를 따르고 있음을 추정할 수 있습니다. 이는 데이터 분석과 모델링에 있어 중요한 가정 중 하나입니다. 반면, 데이터가 심하게 비대칭이거나 첨도가 높은 경우, 데이터 변환 등의 전처리 과정이 필요할 수 있습니다.

 

 

 

대목적 - REFUND 감소

 

중목적 
- REFUND 가 가장 발생하는 카테고리?
- REFUND 와 환불 정책
- REFUND 와 쿠폰할인률 상관관계
좀더 다양한 중목적 생각

1. REFUND 원인 파악: REFUND가 가장 많이 발생하는 상황, 시간, 강의 카테고리를 파악합니다. 이는 고객의 행동 패턴과 REFUND 요청과의 관련성을 이해하는 데 도움이 됩니다.

2. 강의 품질과 REFUND 사이의 관계: 강의의 품질과 REFUND 요청 사이에 어떤 관련성이 있는지 알아봅니다. 평점, 피드백, 수강 완료율 등 강의 품질을 평가하는 여러 지표를 사용할 수 있습니다.

3. 환불 정책 분석: 현재의 환불 정책이 REFUND 요청에 어떤 영향을 미치는지 분석합니다. 또한, 다른 기업의 환불 정책과 비교하여 개선점을 찾습니다.

4. 쿠폰 할인과 REFUND 사이의 관계: 쿠폰 할인률이 REFUND 요청에 어떤 영향을 미치는지 분석합니다. 쿠폰 사용 고객의 REFUND 요청 빈도와 비사용 고객을 비교해 볼 수 있습니다.

5. 고객 서비스와 REFUND 사이의 관계: 고객 서비스 품질이 REFUND 요청에 어떤 영향을 미치는지 분석합니다. 고객 서비스의 효율성, 응답 시간, 고객 만족도 등을 측정하고 분석하여 이를 개선합니다.

6. 고객 세분화 및 REFUND 패턴 분석: 고객을 다양한 요인에 따라 세분화하고, 이들 각각의 REFUND 요청 패턴을 분석합니다. 이를 통해 특정 고객 집단이 REFUND를 요청하는 이유를 더 잘 이해하고 이에 맞는 해결책을 찾을 수 있습니다.

이러한 중목적들은 대목적인 'REFUND 감소'를 달성하는 데 중요한 단계를 제공하며, 이를 통해REFUND 감소 전략을 좀 더 효과적으로 실행할 수 있습니다.

7. 피드백 시스템 개선: 고객들이 강의에 대해 어떤 피드백을 주는지 분석하고, 이 피드백이 REFUND 요청과 어떤 관계가 있는지 알아봅니다. 또한 피드백을 통해 강의의 품질을 개선하거나, 고객들의 요구사항을 더 잘 이해하고 충족시킬 수 있는 방법을 찾습니다.

8. 예상 REFUND 요청 분석: 고객들의 행동 데이터를 분석하여 미래의 REFUND 요청을 예측합니다. 이러한 예측은 미래의 REFUND 요청을 줄이는 데 도움이 될 수 있는 전략을 세우는 데 도움이 됩니다.

9. 마케팅 전략과 REFUND 사이의 관계: 마케팅 전략이 REFUND 요청에 어떤 영향을 미치는지 분석합니다. 예를 들어, 특정 마케팅 캠페인이 REFUND 요청을 증가시키는지, 또는 반대로 줄이는지를 알아볼 수 있습니다.

10. 가격 전략과 REFUND 사이의 관계: 가격 전략이 REFUND 요청에 어떤 영향을 미치는지 분석합니다. 가격이 높을수록 REFUND 요청이 더 많이 발생하는지, 아니면 반대로 가격이 낮을수록 REFUND 요청이 더 많이 발생하는지 알아볼 수 있습니다.

이러한 중목적들은 대목적인 'REFUND 감소'를 달성하기 위한 다양한 방법을 제공하며, 각 중목적이 달성됨에 따라 전반적인 목표에 도달하는 데 도움이 될 것입니다. 이를 통해 고객 만족도를 향상시키고, 장기적으로는 매출을 증가시키는 것을 목표로 할 수 있습니다.