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데이터사이언스(통계/확률)를 통한 웹 인터페이스 최적화 방법 소개서 | 기본 카테고리 2021-12-24 17:13
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[도서]머신러닝을 활용한 웹 최적화

이쓰카 슈헤이 저/김연수 역
한빛미디어 | 2021년 06월

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데이터사이언스(통계/확률)를 통한 웹 인터페이스 최적화 방법 소개서

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책 표지 - Introduction to Machine Learning with Web Optimization

 

> 책의 구성 및 내용

이 책은 340 page입니다.

책의 내용은 웹사이트 상호작용간의 통계를 머신러닝을 통해 분석하는 내용에 가깝습니다.

예를 들어 
전자상거래 사이트의 사용자별 구입점수를 최대화한다거나,
사용자의 체류시간을 최대화 하고자 할때 
특정요인을 설정하여 해당 요인에 대한
통계를 통해 웹 서비스를 최적화 시킨다는 게 해당 책의 요지 입니다.

개발자로서 최적화라기보다 기획자나 마케터로서 인터페이스의 최적화에 대한
설명이 주로 되고 있습니다.

대부분의 내용이 데이터 가설을 통한
데이터 사이언스라고 불리는 영역으로 표현할 수 있을 것 같습니다.

기획이나 마케팅쪽 경험은 없고 개발이나 운영관리에 경험이 있다보니
초반에 설명되는 오바마선거 캠프의 웹사이트 조합 이야기나
마이크로소프트 Bing 의 검색 결과 페이지 링크 텍스트의 색 변경테스트 등 
실제 인터페이스와 관련된 테스트들은 처음 접해보아 생각보다 흥미로웠고
사이트 방문에 대한 데이터를 통해 가설과 결론을 얻는 것이 재미있었습니다.

 

마이크로소프트 Bing 의 검색결과 페이지 (색 변경테스트)

 


확률에 대한 계산이 매우 어려운 내용은 아니지만, 
대학 졸업이후 오랜만에 다시보게되는 확률 계산들이
익숙해지는데 조금 시간이 걸리기도 하였습니다.

읽으면서 많이 느낀 점은
확률,통계에 익숙하신 분이 책을 좀 더 쉽고 빠르게 읽을 수 
있겠다는 생각이 들었습니다.

1장을 읽는 동안에는 내용들이 기본적인 확률, 통계가 주된 내용이여서 
대체 머신러닝은 언제나오는 건가? 라는 생각이 많이 들었습니다.
3장 이후부터 머신러닝을 적용하는 내용이 보이기 시작합니다.
여러가지 웹사이트 최적화를 위한 factor 들을 놓고 어떤것이 영향이 큰지에 대해
분석하는 부분도 있습니다.
4장은 통계모델을 사용하지 않는 최적화방법으로 메타 휴리스틱을 설명하고 있습니다.
이전에 전체 통계를 통해 최적을 찾아간다면 4장은 하나씩 관련 요소를 정복해 나가면서
최적을 찾아가는 방법을 설명하고 있습니다.
8장은 지금까지 설명해온 
단기적인 평가(즉각적인 반응에 따른 최적화방법)와
장기적인 평가가 다름을 설명하는데, 매우 흥미로웠습니다.
신규사용자와 반복사용자를 구분해서 평가하는 것들도 새로워서 재밌게 읽을 수 있었습니다.

기억에 남는 글 중에 하나는

"웹디자인에서 단 한 줄의 코드를 이용해서 표시하는 요소를 전환할 수 있지만,
사용자의 인식에는 그이상의 영향이 있음을 항상 의식해야 합니다"

라는 말이 기억에 남았습니다.

> 장점

  • 통계/확률을 통해 웹페이지를 최적화하는 방법에 대해 상세히 설명하고 있음

> 단점

  • 통계/확률에 익숙하지 않으면 어렵게 느껴질 수 있음

책읽기 필요사항

통계/확률, 머신러닝에 대한 기본지식

 

추천 독자

웹 엔지니어, 웹 마케터, 머신러닝응용 흥미있는분

 

책에서 설명하는 대상독자

 

 

> 정보

저자: 이쓰카 슈헤이
옮긴이: 김연수
출판사: 한빛미디어
가격: 34,000원
전체 페이지: 340페이지


"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

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