컨설팅과 사기의 차이
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세상에는 3가지 거짓말이 있다.
그럴 듯한 거짓말, 새빨간 거짓말, 그리고 통계이다.
-벤저민 디즈레일리-
사람을 바보로 만드는 학문은 여러가지가 있습니다.
대표적으로 통계가 그 학문입니다.
통계는 우리에게 익숙하면서도 어려운 학문입니다.
저는 대학교에서 통계학은 오차에 대한 학문이라고 배웠습니다.
우리는 통계적 추정을 할 때,
과거 사례나 모의 지원과 같은 표본을 통해서 모집단을 추측합니다.
현실적인 문제로 우리는 모집단 전체를 살펴볼 수가 없고,
대신에 모집단의 특성을 보여주는 표본을 통해 모집단을 추측합니다.
여기서 우리는 모집단 전체를 관찰하지 않음으로써 "오차"라는 것이 발생합니다.
이러한 통계를 통해 문제 상황을 해결하는 사람은, 상황에 맞는 최적의 Tool(통계 기법)을 채택하고,
거기서 더 나아가 발생할 수 있는 Error(오차)를 최대한 줄이는 방법을 고민해야 합니다.
여기서 통계를 통해 문제 상황을 해결하는 사람은 개인이 될 수가 있고, 단체가 될 수도 있습니다.
그리고 컨설턴트에게 "통계"는 필수 불가결한 도구입니다.
흔히 우리는 "팩트"를 상당히 중요하게 여깁니다.
"팩트"에 기반하지 않은 이야기는 "뇌피셜"로 여겨지기 쉽습니다.
통계는 논리적인 학문으로써 상당한 근거가 될 수 있습니다.
상당히 오랜기간 동안 연구된 학문이기도 하고, 또한 가정, 산업체 더 나아가 국가 단위에서도 흔하게 사용됩니다.
따라서, 통계는 우리에게 상당한 "팩트"를 제공할 수 있습니다.
통계를 통해서 많은 것들을 해낼 수 있습니다.
원서 접수의 근거로 사용하여, 글을 지금 읽고 있는 당신의 대학을 바꿀 수도 있습니다.
물론 긍정적인 방향으로 바꿀 수도 있고, 부정적인 방향으로도 충분히 바꿀 수 있습니다.
정확하고 바람직한 추정을 통해서는 우리가 알 수 있는 최선의 결과(원서영역 1등급)을 얻을 수 있을 것이며,
혹은 통계적 데이터를 통해 상대를 현혹한다면 상대에게 +1수라는 결과를 선물할 수 있습니다.
물론, 악의적으로 이용하지 않더라도 통계는 오차(Error)를 포함할 수밖에 없기 때문에, 부정적인 결과를 만들 수 있죠.
저는 그런 의미에서 오르비의 Fait를 극찬합니다.
통계를 공부하는 학생으로써, 저는 Fait는 현대 기술의 결정체라고 생각합니다.
통계 기법과 인공지능의 결합..! 통계 데이터를 제공하는 도구로 Fait는 정말 훌륭합니다.
한편, Fait는 통계의 특징을 가장 훌륭하게 설명해주고 있습니다.
우리의 추정은 미신이 아니라 과학입니다. 수학입니다.
귀하는 그 확률, 그 리스크를 택할지 버릴지만 결정하면 됩니다.
-Fait 설명글 인용-
통계는 정답을 절대로 말할 수 없습니다.
단지, 확률로 말할 수 밖에 없습니다.
여기서 제시한 확률의 오차가 실제 결과와 차이가 작을수록 바람직한 통계라고 할 수 있습니다.
통계는 정답을 말할 수 없습니다.
사람마다 안정, 적정, 소신의 의미는 다를 수 있습니다.
통계는 단순히 "도구"로 활용이 되고, 사용자는 그 도구를 통해 "판단"하기만 하면 됩니다.
어떠한 통계적 추정도 당신에게 "무조건"이란 걸 제시할 수 없습니다.
흔히, 대선에서 출구조사 결과 당선 유력 혹은 사실상 확정이라고 말 하는 것도
사실은 (99%로) 당선이 확실하다라는 의미로 신뢰수준이 생략되어 제시됐을 뿐입니다.
오늘날 기술의 발달로 우리는 직접 통계 분석을 할 필요가 없어졌습니다.
고속성장기를 비롯하여 Fait까지, 우리는 많은 통계 도구를 쉽게 이용할 수 있게 됐습니다.
그런데 여전히, 그런 도구는 우리에게 "정답"을 제시할 수 없습니다.
또한, 통계가 대신 판단을 해줄 수가 없게 되는 거죠.
여기서 바로 컨설팅이 등장합니다.
저는 컨설턴트가 정상적으로 상담을 할 수 있다면, 상당한 고액을 받을 가치가 있는 사람이라고 생각합니다.
통계는 정답을 말하지 않습니다.
통계가 말하는 것을 해석하기 위해선, 통계를 적용한 분야에 대한 이해가 필요하고,
때에 따라서는 "직관" 혹은 "감"이 필요할 수도 있습니다.
그런데, 일반인이 이를 하기는 무척 어렵습니다.
그래서 컨설팅이 개입될 여지가 존재하는 거죠.
여기서 잠깐, 제 소개를 드리겠습니다.
저는 정시 원서에서 컨설팅을 받은 적이 없습니다.
다만, 통계적 감과 "교육"에 대한 이해가 다행히도 있기 때문에,
훌륭한 통계 도구와 통계 자료를 통해서 스스로 원서를 썼습니다.
결과적으로, 가군 나군 다군을 전부 추가합격으로 붙었습니다.
조금 더 덧붙이면, 최종적으로 진학한 Y대의 경우에는 추가합격으로 뒤에서 3번째로 거의 막차를 탔습니다.
당시 J사 기준으로 원서가 545 였었고, 고속 기준으로 퍼센트가 가군 나군이 50~60%에서 형성됐었습니다. (다군은 기억이 안 남니다.. 70%가 안 됐던 걸로 기억합니다.)
더 나아가, 당시 누적백분위 기준으로 Y대에서 붙을 수 있었는 가장 높은 학과 중 2~3번째에 위치했었습니다.
50% 그냥 반반이라는 의미입니다.
저는 삼수를 했기 때문에, 전부 떨어지는 건 상당히 곤란한 일이었습니다.
그럼에도 저렇게 원서를 쓸 수 있었던 것은 저는 저의 통계 분석과 스스로의 컨설팅에 그만큼 확신이 있었기 때문입니다.
그 외에도 몇몇 분에 대해 원서 상담을 했었고 결과도 적중을 했습니다.
컨설팅은 분명, 정상적으로 진행된다면 상당히 의미가 있습니다.
그런데, 이렇게 통계 분석을 하고, 더 나아가 판단하기 까지 정말 많은 시간과 노력이 투자됩니다.
제 원서를 쓰기까지 순수히 투자한 시간 합이, 약 24시간은 된 것 같습니다.
그만큼, 고려해야 할 변수가 많고, 또 최대한 근거를 많이 찾아야 하기 때문에 끝이 없습니다.
중요한 핵심은 절대 정상적인 프리미엄 컨설팅은 절대다수를 통해 진행될 수 없다는 겁니다.
시간적인 부분과 들여야 하는 노력을 봤을 때,
저는 실제로 유의미한 컨설팅을 할 수 있는 숫자는 10명 내라고 생각합니다. 좀 더 엄격한 기준으로는 5명입니다.
이 숫자를 넘어간다면, 사실 그건 컨설팅이 아니라 통계를 읽어주는 것에 불과합니다.
이미 훌륭한 통계 도구는 우리에게 제공되어 있으며,
이 글을 읽고 있는 사람의 대부분은 적어도 확률의 곱사건 여사건 정도는 할 수 있을겁니다.
다시 말해서, 우리 스스로도 퍼센트를 이야기 하고, 여사건을 통해서 최소 1개를 몇 퍼센트 이상까지 붙을지는 만들 수 있다는 겁니다.
컨설턴트는 애매한 입장을 가급적 취해서는 안 됩니다.
자신이 없고, 말 할 수 없는 영역이라면 안 하는게 맞습니다.
그럼에도 컨설팅을 한다면, 그건 사기에 가깝습니다. 단순히 통계를 통해 숫자 장난을 치는 거죠.
물론, 컨설팅도 사람이 하기 때문에 여전히 오차가 존재할 수 있다고 봅니다.
편의상 논의의 전제로, 누적 백분위로 최대한 높은 곳에 합격하는 것이 바람직한 결과라고 하겠습니다.
(누적 백분위가 아닌, 자신이 희망하는 학과 혹은 진로로 바꿔도 아래의 기준은 파괴되지 않습니다.)
여기서 바람직하고, 옳은 컨설팅에 대한 기준을 제시해보려 합니다.
1. 합격한 원서 결과가 가능한, 자신이 갈 수 있었는 가장 최선(가장 높은) 누적 백분위 대학일 것.
2. 1번을 충족했다는 전제하에, 무조건 대학을 가야 하는 학생의 경우, 대학을 최종적으로 합격했을 확률이 85% 이상일 것.
3. 단일 전공에 대한 합격, 불합격 판단의 정확도가(합격, 불합격만 말하는 기준) 70%이상일 것.
4. 스나를 쓰는 경우, 대학 합격률이 20%이상일 것.
이 정도를 보장할 수 없다면,
컨설팅은 시중에 있는 통계 자료와 차별성이 사실상 없다고 생각합니다.
Fait, 고속성장기는 훌륭한 통계 도구입니다.
이런 통계 도구가 있음에도,
우리는 더 나은 결과를 시간과 노력을 들여서 도출해낼 수 있습니다.
그런데, 과연 컨설턴트가 실제로 유의미한 컨설팅을 하고 있는지
저는 묻고 싶습니다.
단순 적중수가 아닌, Fait처럼 실제 결과와 퍼센트로 한번 들어보고 싶습니다.
적중 수는 단순히 전체 이용자 수가 많으면 필연적으로 늘어나게 됩니다.
따라서 우리는 적중률을 통해서 논의해야만 합니다.
그렇다면, 컨설팅을 하는 것인지 사기를 치는 것인지 우리는 정확히 알 수 있게 될 것입니다.
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언제쯤 재업하는게 좋을까요?
글쎄요 저도 잘... 몇십분뒤에 재업하세요
ㄳㄳ
응통이세요??
응통은 아니고 관심이 있어서 독학으로 통계를 공부하고 있습니다 ㅎㅎ
ㅇㅎ.. 글 완전 멋있어서 잘 읽었어요!
감사합니다!!!!
멘토링 신청했었는데 기다려야 하죠!?
혹시 메일 주소가 어떻게 되나요?
hotpink63@naver.com 입니다
아! 넵 집행부는 면접이나 다른 절차가 있지만, 멘토단은 별개라 기다기시면 돼요 ㅎㅎ!
맞는 말씀하셨네요 ㄷㄷ
컨설팅에도 변화가 이제 생겼으면 좋겠습니다.
잘썼다 진짜.... 극공감
감사합니다!!!!
26허가
2626!!
연머찡
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응 고.!응 아니야^^
2626
가즈아~~~~~!
혹시 평소에 글쓰기를 위해 읽으신 책이라든가 능력 향상에 도움된 방법이 있다면 알고싶어요! 글을 너무 잘쓰시네요
필력에 대해서는 아직 많이 부족하다고 생각합니다. 다만, 저는 글의 가독성이나 좋은 글은 작성자의 배경지식에서 파생된다고 생각합니다. 얼만큼 많이 고민했는지, 혹은 얼마나 많이 깊이있게 생각했는지에 따라 글의 질은 완전히 달라집니다.
물론 여기에도 기초적인 글쓰기 능력은 필요하지만요 ㅎㅎ
저같은 경우에는 p사에서 글을 많이 읽었습니다. 거기를 가보면 정말 명문들이 행진을 합니다. 오르비에서 간혹 나오는 명문이 거기엔 하루에 한번 정도 올라갑니다. p사가 아니더라도 관심 분야 글을 많이 접하는 것이 중요한 것같습니다.
그리고 순수히 글쓰기를 위한 목적으로 읽은 글이라면 없습니다. 다만, 수능 국어 지문을 따라 적어보고 비슷하게 흉내내 본 것이 도움이 많이 됐습니다.
p사의 사탑?
생1 goat의 드립력.. 갓....
p사가ㅇㄷ죠??
쪽지 드렸습니다.
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제목의유례가궁금해지는데요읍읍...
저두 알려주떼염 ㅠㅠ
쪽지 드렸습니다.
어우야 저도 궁금해지네요 p사가 어딘가요 여우야님
쪽지 드렸습니다.
여우님 저도 궁금하네요.ㅠ 쪽지 잠깐 주실수 있으십니까?
쪽지 드렸습니다~!
늦었지만 저도 알려주세요!
저도 알려주시면 감사하겠습니다.좋은글잘읽었어요~
쪽지 드릴게요~
저도 알려주세요!!!
쪽지 드립니다.
저도 p사가 어딘지 궁금합니당
저도 알려주실수있나요 여우님ㅎㅎ 궁금해지네요글 잘읽었습니다!
쪽지 드렸습니다!
저도 쪽지좀 부탁드려요!
보냈습니다.
저도 궁금해요. 쪽지좀 보내주세요~
쪽지 드렸습니다.
답변 감사합니다! 말씀하신대로 좋은 글을 많이 접하는 것이 참 중요한것 같아요. 저도 p사가 어딘지 궁금하네요
저도 p사가 궁금합니다! ^^ (글 잘 읽었습니다~)
저도 p사가 어딘지 알고싶어요!
좋은 글 감사합니다. 저도 P사가 어딘지 궁금한데 쪽지 부탁드려도 될까요?
한번에 쪽지 드렸습니다!
저도 궁금하네요 쪽지부탁드려요!
혹시 저두 p사 알 수 있을까요...?
저도 p사 알려주실 수 있나요? 부탁드립니다
쪽지 드렸습니다.
안녕하세요 저도 P사 쪽지 좀 부탁드립니다
쪽지 드렸습니다 ㅎㅎ
p사가 어디죠?
페...잇이..............?!?
적어도 통계적인 부분에서는 상당히 훌륭하다고 생각합니다.
이번년만 초극악의 확률로 이상한 거였군요,...
올해 무슨 일 있었나요??
페잇 메디컬 너무 후했어요ㅠ
음.. 저도 궁금해지네요 나중에 소스가 공개되면 좋겠네요.
고대 통계 복전각

연대 응통 반수각... 빅데이터를 이용한 컨설팅 개시하면 고객이 많이 오려나요... 사명감은 굉장하다만
Fait가 빅데이터 기술이 적용되어서 통계적으로 더 들어갈 필요는 없어 보이지만, 각잡고 전문적으로 한명당 20시간 넘게 투자(분석)을 할 수 있다면 충분히 수요가 있을 것으로 보입니다 ㅎㅎ
내년에 컨설팅 문의 받으시나요 ㅋㅋㅋ수능 끝나고 나서 어떻게 뭐 부터 시작해야할지 하나도 모르겠던데요 ㅠㅠㅠ
올해까지는 그냥 몇몇 분들만 따로 봤었는데, 내년에 한번 정식으로 소수만 진행해볼까 생각중입니다 ㅎㅎ 사실 분석이란게 혼자하면 정말 까다롭죠 ㅠㅜ..
하악 받고싶은데 미리 예약하는 방법이라도 있나요?
전기다리미님은 수능 만점받고 프리패스 받으실 예정이라 컨설팅이 필요 없을거예요^^
저는 그런 의미에서 오르비의 Fait를 극찬합니다.저는 그런 의미에서 오르비의 Fait를 극찬합니다.저는 그런 의미에서 오르비의 Fait를 극찬합니다.저는 그런 의미에서 오르비의 Fait를 극찬합니다.저는 그런 의미에서 오르비의 Fait를 극찬합니다.
노파심에 말하는데, 저는 오르비와 어떠한 이해관계도 없으며 알바는 더더욱 아닙니다! 개인적인 의견입니다..!
정말 맞는 말씀 ㅠ
내년에는 더이상 무의미한 컨설팅이 존재하지 않길 ㅠ
퍄...제대로 찌르셨네...
감사합니다^^
통계를 읽어주는것에 불과하다...정말 훅들어오는 한줄이네요 필력 부럽습니다
감사합니다^^
음...그런데 이런식으로 한 해 입결 맞췄다고 오르비에서 네임드화되서 만들어진 팀이 ㅇㅌㄴ,ㅇㅈㅅ인 걸로 알고 있는데..
글의 요지는 제 적중을 말하는게 아니라 통계와 컨설팅의 관계입니다. 글의 본질의 봐주셨으면 감사하겠습니다.
13입시부터 오르비를 봐왔는데 매년 네임드화, 컨설팅 장사, 수험생 폭망으로 이어지는 패턴이 보여서 아가 수험생들이 한번쯤 비판적으로 생각해봤으면 하는 맘에 댓글 하나 달아봤습니다.기분 상하셨다면 사과드립니다.
충분히 그렇게 생각할 수 있다고 생각하며, 글을 비판적으로 보는 능력은 매우 중요하다고 생각합니다.
통계 공부에 관심있는데 쪽지드려도 될까요?
넵
혹시 쪽지 닫아놓으셨나요 ㅠ 못보내게되어있는데 괜찮으시면 쪽지 보내주세요
음.. 따로 닫은 적은 없는데 뭘까요. 쪽지 드렸습니다.
단언컨대 컨설팅에서에서는 통계학에 기반한 통계방법론을 쓰지 않는다고 할 수 있습니다. 개념상 모호한것이 있어서 지적합니다.
좀더 구체적으로 말씀해 주실 수 있을까요?
통계적 방법론을 제대로 적용하려면 모집단과 샘플의 관계를 알아야 됩니다. 예를 들어 점공한 사람들이 랜덤하게 뽑힌게 아닌데 이것을 랜덤하게 뽑은것처럼 처리하면 안되죠. Selection bias가 있는것을 보정해줘야 되는데 이것은 추정하기 어려운거죠. 그러니 임의적으로 경험 및 과거 사례들에 비추어 보정식을 만들어 보정하게 되는것인데, 이것은 통계적 방법이 아닙니다. 이런 부분을 말씀드린것이에요. 그리고 한가지 더 말씀드리면 어떠한 컨설팅팀이 한 해 잘맞췄다고했을 경우 그 다음해는 오차가 날 가능성이 더 커집니다. 결과를 잘 예측하기위해 임의보정을 많이하고 그것이 잘 맞았다면 그 방법은 새로운 데이터에서는 로버스트하지 않게 되는 즉 분산이 커지게 되는것과 같은 이치입니다. 그니깐 컨설팅은 참고자료만 하시고 소신대로 지원하는게 가장 좋습니다.
통계에 관심이 많고 자료를 구할 수 있다면 진짜통계모델을 한 번 만들어 보세요. 확실하게차별화된 결과물을 보여주면 그 차이를 사람들이 더 잘 알게 되겠죠.
방금 말씀하신 것이, 컨설팅에서 통계학에 기반한 통계방법론을 쓰지 않는다는 것과 무슨 관계가 있는 건지 모르겠습니다.
컨설팅 업체가 통계학에 기반한 모형을 사용하는것이 아니라 임의의 보정식을 사용한다는 것입니다. 그 보정방법이 틀렸다 나쁘다고 말하고 싶은 것은 아니고 통계학에 기반한 모형은 아니라는 것입니다.
맞습니다. 가중치를 통해 표본들을 보정하는 과정을 거치겠지요. 그런데, 표본 보정을 하더라도 결국 과거 표본을 이용한다는 것 자체가 통계적 추정을 하는 것 아닌가요?
최근 글을 보니 통계에서 종사하시는 분같네요. 혹시 괜찮으시면 쪽지를 드려도 될까요?
네 쪽지주세요.
아뇨 그렇지 않습니다. 데이터를 사용해서 어떤 값을 만든다고 다 통계적 방법론은 아니에요. 자신들만의 보정식으로 보완하는것인데이 보정식이 통계적 모형이 아니라는 것이죠.더 자세히 쓰고 싶은데 핸폰이라 ㅜㅜ. 여하튼 글자체는 인상적이었어요 다만 통계적 방법론을 제대로 쓰는곳은 일부 금융권, 대기업이나 IT빼곤 없다고 봐도 돼요.
아 보정처리뿐만 아니라 수학적 모델링이란 엄격한 부분을 적용해야 통계적 방법론을 적용했다고 보시는 군요. 저도 엄격한 통계적 분석은 모델링까지 나아가 적용할 수 있어야 한다고 생각합니다. 하지만, 원서는 학과마다 혹은 대학마다 워낙 변수가 많기 때문에 일괄되게 적용할 수 있는 모델이 있을 것같지는 않군요.. 저는 이 글에서는 넓은 의미로 추세에 대한 판단과 더 나아가 오차에 대한 분석을 하는 경우를 통계적 방법을 적용했다고 했습니다.
그렇게까지 엄밀하게 보진고 말씀드린것은아니에요. 사주팔자를 통계적인 방법이라고본다면 글쓴이의 의견에 저도 동의하지만, 조금더 통계학에 기반한 방법으로 비추어 보면의견이 달라질 수 있는거죠. 일반사람 시선과통계학 전공자의 시선의 차이죠. 통계모형이꼭 수식이 있어야 되는 것은 아니고 통계적사고에 기반해야 된다는 것이었어요. 위에도 썼는데 기본적으로는 모집단과 확률샘플관계에 대한 이해가 필요한데, 이것이 첨부터 배제되었다면 통계적 모형을 만들수 없다는것이 핵심입니다.
정말 바람직한 통계적 방법론을 제대로 쓰는 곳은 얼마 없을 것이라는 점 동의합니다 ㅎㅎ, 근데 저는 여기서 추가로 Fait가 그 모델링을 어느정도 성공했다고 생각합니다.
맞아요. 모델링을 했죠. 근데 그게 통계학적방법론은 아니라는게 제 의견이에요.
음... 차이라떼님께서는 회귀 분석이나 사후 분석들은 통계학적 방법론으로 간주하지 않는건가요?
회귀분석을 쓴게 아니잖아요. 그리고 사후분석이 뭐죠?
일단 추정과 예측은 다릅니다.그리고 검정은확률분포가 필요한데그러려면 그것에 맞는가정들이 필요합니다. 즉 통계량이 있어서 그것은 분포를 구하고 검정할 수 있는 것인데,그 통계량은 통계학적 셋업에서 얻어질때, 일체의 방법론을 통계학에 기반한 방법론이라고 할 수 있습니다. 보정식 만들고 경우의
수 따져서 붙을 확률 구하는 것은 이러힐 방법론과는 차이가 있죠. 물론 숫자를 다룬다는 측면에서 광의의 통계방법이라고 보겠다면 사주팔자의 예처럼 동의할 것입니다. 그런데 글 일부에는 통계학적인 것들과 연계되어 있어서 이 점을 구분하는 것이 좋겠다고 생각해서 댓글 단 것이었습니다.
좋은 말씀 감사합니다. 아직 학문의 깊이가 깊지 않아서 혼동을 했나봅니다. 말씀 하신 부분을 더 공부해보도록 하겠습니다!
저는 사이버 보안을 공부하는 학생인데, 절 가르쳐주신 멘토님이 해 주신 말이 생각납니다.
"수많은 데이터를 처리하는 프로그램이 우리가 보지 못한 것을 보여주지 않는다면, 그리고 데이터 그 자체를
다른 형태로 출력할 뿐이라면, 그것은 파서Parser가 아니라 단순한 뷰어Viewer일 뿐이다."
컨설턴트는 쏟아지는 표본에서 지원 경향을 파악해 올바른 방법으로 처리하여 '컨설팅이 아니면 파악할 수 없는 정보'를 제공할 수 있어야 합니다. 그저 과거의 배치표같은 공개된 정보를 바탕으로 확률을 읊을 뿐이라면, 그건 상담사라기보단 웅변가에 가깝네요.
다음 정시 시즌에는 이번과 같은 혼란은 없길 바랍니다.좋은 글 잘 읽었습니다.
멘토님께서 정말 좋은 말씀을 해주셨네요. "파서가 아니라 단순한 뷰어일 뿐이다." 명문이네요. 혹시 MinuteHeister님 쪽지 하나 드려도 될까요?
네 됩니다.
p사 쪽지 부탁드려도 될까요?
쪽지로 p사 문의 주신 분들께 답변 다 드렸습니다. 일일이 답글로 적기 힘들어서 여기 남깁니다.
좋은 글 감사합니당
좋은 하루되세요~
저도 p사가 어딘지 궁금합니다.
그리고 직접 분석하고 추정하셨다고 했는데, 혹시 그 분석하는 방법에 대해서도 글 써주시면 안될까요?
분명 유명 컨설팅의 경우 숙련도는 높을지 몰라도 한 학생에게 투입되는 시간은 절대적으로 적을수밖에 없습니다.
비록 숙련도는 떨어지더라도 방법론에 의거해서 학생이 직접 조사하고 분석하여 원서를 접수한다면 비용면에서도, 신뢰도면에서도 충분히 가치있을 것이라 생각합니다.
분석함에 있어서 어떤 도구들이 필요한지 (J사 외에도 몇개정도의 분석자료가 있어야하는지), 시기별로 어떻게 통계를 내야하는지, 작년과 재작년 입결을 어떤 근거로 삼을 수 있는지 등등에 대해서 알려준다면 정말 큰 도움이 될 것이라 생각합니다.
직접 추정하는 방법에 대해 좋은 글들도 많이 있던데 우선은 그걸 참고하셔도 좋겠습니다.
언제가 될지는 모르겠지만 19입시 전에 한번 글을 저도 올려보도록 하겠습니다.
다만, 정확한 방법을 전달해야 하기 때문에 쉬운 글이 아니여서, 언제 글을 올릴지는 모르겠네요. p사는 쪽지로 드리겠습니다.
저도 p사좀 알려주세요
뒤는 관심없어서 안읽었는데
통계가 사람 바보로 만드는건 ㄹㅇ..
요즘은 주요 방송국 뉴스에서도 통계랑 인과관계 오류 엄청나던데 ㅋㅋ
그렇게 속이는거 보면
언론으로서의 일말의 자존심도 없는듯함
공감합니다.
진한사 모의지원을 엑셀 raw data로 받아볼 수 있으면 충분히 통계툴 이용해서 예측가능 프로그램 만들 수 있다고봐요. 다군 모의지원 보면 단순 순위로만 합불예측하는거 같아서 좀 아쉽긴 하더군요.
맞습니다. 표본만 충분히 구할 수 있다면, 예측 프로그램을 만드는 건 시간이 많이 들어갈 뿐이지, 기술적으로 크게 어려운 건 아니죠.
p사 알려주세요~~
쪽지 드렸습니다~
의뢰인: 어떤 결과가 나올 것 같습니까?
컨설턴트: 어떤 결과를 원하십니까?
위 두 지표의 중간지점이 바로 행복총합이 가장 높은 지점.
컨설팅은 그 지점간의 끊임없는 대화.
전직 경영컨설턴트
공감합니다.
저도 혹시 p사 알 수 잇을까용.?
컨설팅회사들 제가 잘 모르는데
많은회사들이 저런식인가요..?
저도 P사 쪽지부탁드립니다