<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<rss version="2.0">
  <channel>
    <title>Carat Thinker</title>
    <link>https://lifeofsw.tistory.com/</link>
    <description>데이터 공부 기록</description>
    <language>ko</language>
    <pubDate>Thu, 16 Jul 2026 17:06:03 +0900</pubDate>
    <generator>TISTORY</generator>
    <ttl>100</ttl>
    <managingEditor>sennysideup</managingEditor>
    <image>
      <title>Carat Thinker</title>
      <url>https://tistory1.daumcdn.net/tistory/6320601/attach/f6bf0a624e0449dc876bf50ae9e6ad15</url>
      <link>https://lifeofsw.tistory.com</link>
    </image>
    <item>
      <title>10. 이직 한 달차의 적응기 - 안 써본 툴 배우기, 도메인 배우기</title>
      <link>https://lifeofsw.tistory.com/173</link>
      <description>새로운 회사로 출근한지 딱 4주가 되었습니다. 1주일은 HR에서 진행하는 전사 교육을 받았으니, 사무실 자리에서 시간을 보낸지는 3주가 된 셈입니다. 오늘은 4주동안 새 회사에 적응하기 위해 노력했던 일들을 간단하게 적어보려고 합니다.
&amp;nbsp;
안 써본 툴 배우기
새 회사에서는 이전 회사에서 사용했던 툴을 거의 사용하지 않습니다. 그래도 작동 방법이나 이런 건 유사해서 적응하는 데에는 크게 지장이 없었어요. 그래도 처음에는 조금 헷갈려서 어떤 용도의..</description>
      <category>Career/Career log</category>
      <category>Ba</category>
      <category>커리어로그</category>
      <author>sennysideup</author>
      <guid isPermaLink="true">https://lifeofsw.tistory.com/173</guid>
      <comments>https://lifeofsw.tistory.com/173#entry173comment</comments>
      <pubDate>Mon, 22 Jun 2026 22:25:12 +0900</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>MCP, Zeppline, Redash 란(+sql unnest, json_parse, with ordinarity 함수)</title>
      <link>https://lifeofsw.tistory.com/172</link>
      <description>이직한 회사로 출근한지 1주가 넘었습니다. 워낙 빠르고 바쁘게 돌아가는 곳이라서 도메인 설명은 아직 듣지 못했고, 지금은 대시보드와 쿼리를 보면서 익숙해지고 있어요. 오늘은 새롭게 접한 툴과 용어들, sql 함수에 대해서 간략하게 기록해두려고 합니다.
&amp;nbsp;
MCP란

model context protocol, 일종의 통신규약
최근 LLM 분야에서 핫한 토픽

LLM과 외부 애플리케이션을 연동할 수 있게 해준다.
기존에는 학습되어 있는 정보만을 토..</description>
      <category>POV : Point of View/Analyst</category>
      <author>sennysideup</author>
      <guid isPermaLink="true">https://lifeofsw.tistory.com/172</guid>
      <comments>https://lifeofsw.tistory.com/172#entry172comment</comments>
      <pubDate>Sun, 7 Jun 2026 11:15:18 +0900</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>[행동 데이터 분석] 행동의 이해 - Ⅲ</title>
      <link>https://lifeofsw.tistory.com/171</link>
      <description>* 플로랑 뷔송의 '행동 데이터 분석'을 복습하는 포스팅입니다.
&amp;nbsp;
행동과 데이터의 연결고리
데이터 분석을 하지 않아도 데이터의 행동 무결성을 개선하고 비즈니스 문제에 접근하는 방법을 명확히 하는 것만으로도 조직에 가치를 더할 수 있다.

행동과 데이터의 연결 &amp;ne; 개념에 하나의 데이터 변수 할당하기

데이터를 행동화 &amp;amp; 데이터가 현실 요소와 얼마나 가까운지 확인해야함



행동 무결성 사고방식

완벽함을 추구하기(X) 중요도에 따라..</description>
      <category>Data/Data Analysis</category>
      <category>데이터</category>
      <category>데이터분석</category>
      <category>행동데이터분석</category>
      <author>sennysideup</author>
      <guid isPermaLink="true">https://lifeofsw.tistory.com/171</guid>
      <comments>https://lifeofsw.tistory.com/171#entry171comment</comments>
      <pubDate>Sun, 31 May 2026 09:58:26 +0900</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>[행동 데이터 분석] 행동의 이해 - Ⅱ</title>
      <link>https://lifeofsw.tistory.com/170</link>
      <description>* 플로랑 뷔송의 '행동 데이터 분석'을 복습하는 포스팅입니다.
&amp;nbsp;
인간 행동의 기본 모델


비즈니스 행동 : 목적에 따라 제어 가능한 프로세스, 규칙, 결정으로 구성

책에서는 행동과 비즈니스 행동을 구분하고 있음


행동은 사람과 환경의 함수

행동의 원인 : 개인 특성, 인지와 감정, 의도, 비즈니스 행동

각 요소는 결정 요소가 아닌 기여 요소, Contributing factor
결정 요소가 아닌 기여 요소라는 말을 쓰는 이유 : 동..</description>
      <category>Data/Data Analysis</category>
      <category>데이터</category>
      <category>데이터분석</category>
      <category>행동데이터분석</category>
      <author>sennysideup</author>
      <guid isPermaLink="true">https://lifeofsw.tistory.com/170</guid>
      <comments>https://lifeofsw.tistory.com/170#entry170comment</comments>
      <pubDate>Sat, 30 May 2026 15:54:30 +0900</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>쿠팡풀필먼트서비스 폰스크리닝 및 전화/화상면접 후기</title>
      <link>https://lifeofsw.tistory.com/168</link>
      <description>CFS에서의 계약이 종료되었습니다. 아아아주 예전에 기록해둔 면접 복기글을 기반으로 면접 후기글을 올려보려고 합니다. CFS의 면접은 총 3단계로 진행됩니다. 코딩테스트는 따로 보지 않았고, 면접만 봤어요!
&amp;nbsp;
폰스크리닝
서류 합격 연락을 받은 당일에 진행되었습니다. 한 10-20분 정도 가볍게 진행됩니다. 몇 가지 질문을 하시고, 이후의 채용 프로세스에 대해 설명해주십니다. 폰스크리닝도 채용 프로세스의 일부인만큼 잘 준비하는 게 중요하다고 느..</description>
      <category>기타 정보/취업준비</category>
      <category>Ba</category>
      <category>면접</category>
      <category>면접후기</category>
      <category>쿠팡</category>
      <category>쿠팡풀필먼트서비스</category>
      <author>sennysideup</author>
      <guid isPermaLink="true">https://lifeofsw.tistory.com/168</guid>
      <comments>https://lifeofsw.tistory.com/168#entry168comment</comments>
      <pubDate>Sat, 16 May 2026 09:32:02 +0900</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>9. BA로서의 첫 회사 후기 - 회고와 Next Step</title>
      <link>https://lifeofsw.tistory.com/169</link>
      <description>첫 회사의 퇴사, 정확히 말하면 계약 종료를 앞두고 있습니다. 커리어의 첫 스텝을 마무리하며 그동안 느꼈던 아쉬운 점, 좋았던 점과 다음 커리어에 대한 생각을 정리해보려고 해요.
이전 포스팅

입사 1달차 BA 후기&amp;nbsp;https://lifeofsw.tistory.com/99
입사 3달차 BA 후기&amp;nbsp;https://lifeofsw.tistory.com/105
입사 6달차 BA 후기&amp;nbsp;https://lifeofsw.tistory.com..</description>
      <category>Career/Career log</category>
      <category>계약종료</category>
      <category>이직</category>
      <category>커리어로그</category>
      <category>커리어회고</category>
      <category>퇴사</category>
      <author>sennysideup</author>
      <guid isPermaLink="true">https://lifeofsw.tistory.com/169</guid>
      <comments>https://lifeofsw.tistory.com/169#entry169comment</comments>
      <pubDate>Fri, 8 May 2026 17:31:48 +0900</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>CJ올리브영 AI역량검사 후기</title>
      <link>https://lifeofsw.tistory.com/167</link>
      <description>이번 CJ올리브영 26년도 공채에 데이터 모델링 직무로 지원했습니다. 올리브영에서는 서류 평가 결과와 AI 역량검사 결과를 합쳐서 다음 전형 진행 여부를 결정하는데요, 저는 아쉽게도 탈락했습니다. 주된 불합격 원인이 서류였는지, 역량검사였는지는 알 수 없지만, 일단 역량검사 후기를 작성해보려고 합니다. 저는 서류, 역검, 코딩테스트, 면접 중에서 역검이 가장 어렵거든요ㅠ
&amp;nbsp;
역량검사는 우선 과제와 AI면접으로 구성되어 있습니다. 응시 기간(3일..</description>
      <category>기타 정보/취업준비</category>
      <category>AI역량검사</category>
      <category>CJ공채</category>
      <category>CJ올리브영</category>
      <category>역량검사</category>
      <category>올리브영</category>
      <author>sennysideup</author>
      <guid isPermaLink="true">https://lifeofsw.tistory.com/167</guid>
      <comments>https://lifeofsw.tistory.com/167#entry167comment</comments>
      <pubDate>Wed, 29 Apr 2026 11:38:32 +0900</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>생존분석 - Cox 비례위험모형 : 변수 간의 가정</title>
      <link>https://lifeofsw.tistory.com/166</link>
      <description>지난 포스팅에서는 생존분석의 개념과 종류에 대해 알아보았습니다. 오늘 포스팅에서는 저희 팀에서 최종적으로 선택한 Cox 비례위험모형의 변수 간 가정에 대해 알아보려고 합니다.
&amp;nbsp;
&amp;nbsp;

독립성 확인
변수 간 다중공선성이 있는지 확인하는 것

수치형 - 수치형 : VIF

각 독립변수가 다른 독립변수에 의해 얼마나 설명되는가
다중 회귀분석에서 독립변수 간 상관관계가 있는지 측정하는 척도
계산식 : 1/(1-결정계수)

일반적으로 10 이상..</description>
      <category>Data/Data Analysis</category>
      <category>독립성</category>
      <category>비례위험가정</category>
      <category>비례위험모형</category>
      <category>생존분석</category>
      <category>선형성</category>
      <author>sennysideup</author>
      <guid isPermaLink="true">https://lifeofsw.tistory.com/166</guid>
      <comments>https://lifeofsw.tistory.com/166#entry166comment</comments>
      <pubDate>Sat, 21 Mar 2026 22:36:34 +0900</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>생존분석 - 개요 : 생존분석이란?</title>
      <link>https://lifeofsw.tistory.com/165</link>
      <description>요즘 회사에서 생존분석 모델을 사용해서 데이터 분석을 진행하고 있습니다. 다만 생존분석은 한 번도 사용해보지 않은 분석 방법이라 따로 스터디가 필요했는데요, 오늘은 스터디한 내용의 일부를 포스팅해보려고 합니다.
&amp;nbsp;
개요

사건이 발생할 때까지의 시간을 대상으로 분석하는 시계열 분석 방법

의학&amp;nbsp;분야에서&amp;nbsp;주로&amp;nbsp;활용 
분석 대상 = 사건이 발생할 때까지의 시간 = 연구 참여 시점 ~ 사건 발생 이전
사건-시간&amp;nbsp;분..</description>
      <category>Data/Data Analysis</category>
      <category>데이터분석</category>
      <category>생존분석</category>
      <category>의료데이터분석</category>
      <category>의료통계</category>
      <author>sennysideup</author>
      <guid isPermaLink="true">https://lifeofsw.tistory.com/165</guid>
      <comments>https://lifeofsw.tistory.com/165#entry165comment</comments>
      <pubDate>Wed, 11 Mar 2026 15:42:52 +0900</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>[행동 데이터 분석] 행동의 이해</title>
      <link>https://lifeofsw.tistory.com/164</link>
      <description>* 플로랑 뷔송의 '행동 데이터 분석'을 복습하는 포스팅입니다.
&amp;nbsp;
개요

인과-행동 프레임워크란

인과관계 다이어그램과 데이터를 사용하여 행동을 이해하는 것
목표 : 행동을 이해하는 것 &amp;rarr; 행동이 가장 우선
인과-행동 프레임워크의 기둥 : 행동, 인과관계 다이어그램, 데이터

&amp;nbsp;







vs 예측분석

예측 분석 : 행동을 분석하기에는 어려울 수 있음
인과적 접근 : 행동 데이터에서 흔하게 발생하는 교란 현상을 파악하고..</description>
      <category>Data/Data Analysis</category>
      <category>데이터</category>
      <category>데이터분석</category>
      <category>행동데이터분석</category>
      <author>sennysideup</author>
      <guid isPermaLink="true">https://lifeofsw.tistory.com/164</guid>
      <comments>https://lifeofsw.tistory.com/164#entry164comment</comments>
      <pubDate>Sun, 1 Mar 2026 15:44:46 +0900</pubDate>
    </item>
  </channel>
</rss>