Python으로 배우는 Bayesian 데이터 분석

이제 Bayesian의 내부를 들여다볼 차례예요. 베이즈 정리를 약 효과 데이터에 적용해 그리드 근사를 사용하여 확률 분포의 모수를 추정하고, 새로운 데이터가 들어올 때마다 이 추정치를 갱신하는 방법을 배웁니다. 이어서 사전 지식을 모델에 반영하는 법을 익히고, 마지막으로 비전문가 대상에게 결과를 명확히 전달하는 중요한 보고 역량을 연습합니다.

이제 익힌 Bayesian 데이터 분석 기술을 실제 비즈니스 문제 해결에 적용해 봅니다. 온라인 판매 마케팅 데이터를 활용해 A/B 테스트, 의사결정 분석, 선형 회귀 모델을 통한 예측을 수행합니다.

마지막 장에서는 강력한 PyMC3 패키지를 활용해 Bayesian 회귀 모델을 손쉽게 적합하고, 모델 수렴에 대한 검증을 수행하며, 경쟁하는 모델 간 선택을 하고, 새로운 데이터에 대한 예측을 생성합니다. 마무리로, 아보카도의 최적 가격을 찾는 Bayesian 데이터 분석 사례 연구에 지금까지 배운 내용을 적용해 볼 거예요. 행운을 빕니다!