상관관계 분석을 통해 어떤 인사이트를 도출했는지 구체적인 사례를 이야기해 주세요.

월별 앱 설치 수와 특정 기상 지표가 강한 상관관계를 보인다는 것을 발견했는데, 처음에는 흥미로운 인사이트라고 생각했어요. 좀 더 들여다보니 두 변수 모두 분기별 마케팅 사이클과 연동돼 있었고, 기상 지표는 실제 원인과 관계가 없었습니다.

데이터에서 높은 상관관계를 발견하면 그것이 진짜 관계인지, 공통 원인에 의한 것인지, 우연인지를 먼저 의심하는 습관이 분석 오류를 막는다는 걸 그 경험에서 배웠어요. 시계열 데이터에서는 특히 장기 트렌드나 계절성이 공통으로 작용할 때 spurious correlation이 자주 발생하고, 이를 제거하지 않으면 잘못된 결론을 낸다는 걸 알았습니다.

지금은 강한 상관관계를 발견하면 먼저 두 변수의 공통 원인을 나열하고, 그 원인을 통제했을 때도 상관관계가 유지되는지를 확인하는 단계를 씁니다. 흥미로운 숫자일수록 먼저 의심하는 것이 분석가의 기본 태도라는 원칙이 그 경험에서 나왔습니다.