🔎아티클 스터디: ③ A/A 테스트와 무작위화

 

1. 오늘의 아티클(주제)

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신뢰할 수 있는 A/B 테스트 만들기: ③ A/A 테스트와 무작위화 | 요즘IT

 

2. 아티클 정보 요약

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- 온라인 실험에서 A/A테스트의 실험 전 편향을 극복하기 위해 해시 알고리즘을 이용한다. = 무작위화의 마법을 보여줌.

 

- A/B테스트의 본질적 가치는 우리가 제품에 준 변화로 발생한 순수한 인과적 효과만을 측정할 수 있다는 것이다. 때문에 여러 빅테크 기업에서도 온라인 실험에 진심일 수밖에 없다. A/A테스트도 그 방법 중 하나이다.

- A/B테스트에서는 "신뢰할 수 있는" 키워드가 굉장히 중요하게 여겨진다.

3. 인사이트

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- 과거 데이터를 활용한다면 시간을 효율적으로 쓰겠고, 온라인 A/A 시간의 지연이 있을 수 있지만 신뢰할 수 있는에 가까워지는 방법으로 보인다.

 

해시알고리즘

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1) 해시 알고리즘이란?

많은 정보를 빠르고 효율적으로 정리하고 찾기 위해 사용하는 특별한 방법이다.

2) 비유: 도서관의 책 정리

도서관에서는 책을 빠르게 찾기 위해 도서관 사서가 알파벳 순서대로 책을 정리한다. 이렇게 하면 원하는 책을 찾기가 빠르고 쉬워진다. 하지만 책이 너무 많아서 알파벳만으로는 부족할 때가 있다. 그래서 사서는 각 책에 고유한 번호를 붙여서 더 잘 정리한다. 따라서 도서기호로 쓰이는 이 번호가 바로 "해시값"이다.

3) 해시 알고리즘의 역할

해시 알고리즘은 책을 정리하는 사서처럼, 많은 정보를 고유한 번호(해시값)로 바꾸어 정리하는 방법이다.

1. 고유 번호 만들기: 해시 알고리즘은 각 정보를 숫자나 문자로 된 고유한 번호로 바꾼다. 예를 들어, "사과"라는 단어를 해시 알고리즘으로 바꾸면 "123" 같은 숫자가 될 수 있다.
2. 빠른 검색: 이렇게 고유 번호로 바꾸면, 나중에 그 정보를 찾을 때 훨씬 빨라진다. 도서관에서 책을 번호로 찾는 것처럼 말이다.