데이터 과학 기초: 80/20 원칙을 활용한 모델링 및 평가 전략 – 제2부

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데이터 과학/AI

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데이터 분석

대상자

- 데이터 과학자, 모델 개발자, 비즈니스 분석가

- 중간 난이도: 실무에서 복잡성을 줄이고 효과적인 의사결정을 위한 전략 제공

핵심 요약

• 80/20 원칙 적용: 20%의 핵심 기법과 모델로 80%의 가치 창출
• 비즈니스 정렬 메트릭 선택: Precision, Recall, F1-score 등 실제 영향을 고려한 성과 지표 사용
• 단순한 배포 전략: CSV 파일이나 기본 배치 업데이트로 시작, ROI 기반으로 자동화 확장

섹션별 세부 요약

1. 너무 많은 모델은 인사이트를 흐림

• 모델 과잉 사용은 시간 낭비 및 신호 혼란 초래
• 80/20 전략: 기본 모델(예: 로지스틱 회귀) + 고성능 모델(예: XGBoost) 활용
• 예시: 10개 이하의 변수로 시작하여 핵심 신호 파악

2. 강력한 특성 우선 선택

• 가장 중요한 3~5개 특성이 대부분의 타겟 행동 설명
• 비즈니스 로직과 직접 연결된 변수 (예: 마지막 구매 시간, 제품 사용 빈도) 선택

3. 특성 집합 제한으로 집중 유도

• 초기 테스트 시 10개 이하의 특성으로 제한하여 핵심 신호 도출
• 과도한 특성 추가는 복잡성 증가 및 의사결정 방해

4. 가설 기반 모델링

• 모델링 전 가설 정의 (예: "이 변수는 타겟에 직접 영향을 미친다")
• 비즈니스 중심의 실험을 통해 신뢰성 확보

5. 리더보드 중심 사고 피하기

• Kaggle과 달리 소량의 AUC 개선은 비즈니스 결정에 영향 없음
• 실질적 영향을 주는 지표에 집중

6. 정확도의 한계 이해

• 불균형 데이터(예: 이탈, 사기)에서 정확도(Accuracy)는 유용하지 않음
• 예시: 95% 정확도의 이탈 모델은 5% 이탈 고객만 예측할 수 있음

7. 분류 모델의 메트릭 선택

• False Positive 비용이 높을 경우: Precision 우선
• False Negative 비용이 더 클 경우: Recall 중심
• 둘 다 중요할 경우: F1-score 또는 PR Curve 사용

8. 회귀 모델의 해석 가능성 강조

• MAE(예: 달러 기반 오류) 또는 MAPE(예: 퍼센트 오류) 사용 권장
• RMSE는 대규모 오류에 대한 페널티가 필요할 때만 사용

9. 커스텀 비즈니스 메트릭 정의

• 이탈 모델: "상위 10%가 전체 이탈의 40% 포착"
• 리드 점수: "상위 10% 리드가 전환률 2배 증가"
• 메트릭-결정 연계: 스톡홀드가 점수를 어떻게 활용하는지 확인

10. 비즈니스 파트너와 성공 기준 공동 정의

• 모델 개발 전 비즈니스 파트너와 "유용한 모델"의 기준 정의
• 예시: 이탈 예측 모델의 실제 비즈니스 영향 분석

11. 첫 번째 버전의 과도한 설계 피하기

• 생산성 모델은 완벽한 모델보다 100배 가치 있음
• 예시: 주간 이메일 CSV보다 도커 엔드포인트보다 간단한 접근이 유리

12. 단계별 배포 전략

• 첫 번째 단계: 정적 예측으로 비즈니스 활용 테스트
• 이후 단계: 기본 배치 업데이트 → ROI 기반 자동화

13. 기존 비즈니스 도구 활용

• Excel, Tableau, Google Sheets 등 기존 워크플로우에 적합한 도구 사용 권장

14. 기본 모니터링 전략

• 입력 드리프트, 예측 분포, KPI 영향 추적
• 가벼운 대시보드: 공유 Google Sheet도 유용

15. 엔지니어와의 협업 조기 시작

• 스케일링 필요 시 데이터 형식, 리프레시 일정, 알림 기준 협의

결론

• 80/20 원칙을 통해 핵심 변수와 지표에 집중하고, 단순한 배포 전략으로 시작
• 비즈니스 결정과 연계된 메트릭 선택 및 스톡홀드와의 협업으로 모델의 실질적 영향 확대

> 모델은 문제 해결을 위한 도구이며, 복잡성보다 실용성과 영향력에 집중해야 함.