지하철 이용행동 A/B 테스트

통제 불가능한 변수 속에서 실험을 설계하고, 통계적으로 검증할 수 있습니다.

핵심 성과

프로젝트 개요

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• 구분: 개인 프로젝트
• 기간: 2025.11 ~ 2025.12
• 역할: 주제선정, 데이터 가공, 데이터 전처리, AB TEST 가설 설정, 대시보드 및 시각화 구성 (기여도 100%)
• Tech Stack: Python, Pandas, NumPy, Statsmodels, SciPy, Matplotlib, Seaborn, Streamlit </aside>

문제 정의 & 해결 방향

문제정의

같은 목적지라도 이용자마다 서로 다른 경로를 선택한다. 누군가는 빠른 경로를, 누군가는 덜 붐비는 경로를 선호한다.

해결방향

현 상황:실제 100만 명 대상 현장 실험은 불가능하다.

1.현실의 불확실성을 반영한 시뮬레이션을 설계

2.반복 측정 편향을 GEE 모델로 통제—> UI 변경만으로 경로 선택 행동이 얼마나 달라지는지를 정량 검증

AB TEST 구성

실험 설계 — 현실의 불확실성을 반영한 시뮬레이션