미분이니 적분이니 해석학이니 로그니 선형대수니 행령이니 설레발 치는 놈들 말 듣고 그거 파 봐야 데이터 분석에 아무 쓸모 없음


시뮬레이션 랜덤 추출법만 기각법, 중요도추출법, 메트로-헤이스 추출법, 깁스 추출법, 슬라이스 추출법, 헤밀턴 추출법, 가역도약 추출법 등등 여러 가지가 있는데 


이거 다 수리적으로 이해 하고 나서 분석을 하겠다? 그러다 늙어 죽음


각 기법의 용도만 일단 알고 데이터를 적용해서 인사이트를 끌어 내면 족함


해석학 백날 파 봐야 통계 못 냄


아무 상관없음


과잉학습


수리통계가 수학이 아님


HTML이 프로그래밍 언어가 아니듯이


수리통계 공부 한다고 수학 공부 하는 게 아님


전혀 별개임


데이터 분석은 막말로 가감승제만 할 줄 알아도 댐





수학은 탁상조사이고 데이터분석은 현장조사임


수학이 중요하니 어쩌구 설레발 치는 년놈들은 가만히 책상에 편하게 앉아서 키보드 엔터나 치겠다는 심보


데이터 분석이 그게 아님


손품과 발품을 팔아서 가장 훌륭한 표본을 뽑아 내는 것이 다임


이것이 데이터 분석의 알파요 오메가임


표본 제대로 못 뽑으면 여론조사 왜곡이 되고 실험은 정반대의 결과가 나오게 됨


슈퍼 울트라 초 강력 캡숑 노벨상 급 분석 기법을 가져다 붙여도 쓰레기 결과만 나옴


수학에 할애할 시간에 데이터에 주변 지식에 할애 하는게 


의사소통에 더 이익