https://www.aieconlab.com/tags/data/Recent content in DATA on AIEconLabHugo -- gohugo.ioko-KRTue, 18 Aug 2026 01:00:00 +0900https://www.aieconlab.com/post/amazon-causal-analysis/Tue, 18 Aug 2026 01:00:00 +0900https://www.aieconlab.com/post/amazon-causal-analysis/추천을 받은 셀러의 매출이 올랐다면, 그건 추천 덕분일까 아니면 원래 잘하던 셀러가 추천을 받은 것뿐일까. 아마존은 이 질문에 답하려고 경제학 박사 수백 명을 고용했습니다. Double ML부터 Causal Forest, BSTS, 스필오버 설계까지 여섯 가지 방법론을 코드와 함께 짚고, 쿠팡 로켓그로스에 적용할 지점 열두 곳을 표시했습니다.https://www.aieconlab.com/post/trend20_two_scorecards/Sun, 09 Aug 2026 09:00:00 +0900https://www.aieconlab.com/post/trend20_two_scorecards/2026년 8월 6일과 7일 밤 9시 30분(한국시간), 미국 노동통계국(BLS)이 하루 간격으로 지표를 내놓았습니다. 첫날 나온 2분기 비농업 사업부문 노동생산성 예비치는 전기 대비 연율 1.4%로 시장 예상(로이터 집계 0.6%)을 크게 웃돌았고, 이튿날 나온 7월 비농업 일자리 증감은 -2만 3,000개로 발표되어 8만 개 안팎의 증가를 내다본 시장 예상과 방향이 반대였습니다.https://www.aieconlab.com/post/ai-diagnosis/Tue, 28 Jul 2026 08:00:00 +0900https://www.aieconlab.com/post/ai-diagnosis/개발자들은 19% 느려졌는데 20% 빨라졌다고 믿었고, 기업 AI 파일럿의 실패율은 80%에 이릅니다. 그런데 범인은 대개 모델이 아닙니다. 입력·맥락·검색·추론·실행 다섯 구역으로 고장 지점을 나누고, 증상에서 출발해 원인을 짚어가는 진단 지도 — 그리고 그 뒤에 있는 2025~2026년의 연구들.https://www.aieconlab.com/post/analysis_entry_seniorization/Thu, 23 Jul 2026 14:00:00 +0900https://www.aieconlab.com/post/analysis_entry_seniorization/“AI가 신입 일자리를 없앤다”는 문장과 “AI의 노동시장 효과는 아직 미미하다”는 문장이 요즘 같은 주에 나란히 보도됩니다. 둘 다 근거가 있는 문장입니다. 이번 글은 이 두 문장 사이에서 제3의 질문을 다룹니다. 일자리가 사라지는 것이 아니라, 첫 계단의 높이가 달라지고 있는가. 채용공고 데이터가 포착한 ‘시니어화(seniorisation)’ 현상을 정의하고, 뉴욕 연은이 공개한 미국 실업률 시계열로 역전의 지속 기간을 직접 계산하고, 한국은행이 국민연금 자료로 수행한 분석을 비판적으로 읽은 뒤, 신입 채용 축소가 몇 년 뒤 무엇을 남기는지 간단한 산수로 확인합니다.https://www.aieconlab.com/post/analysis_productivity_paradox/Sun, 19 Jul 2026 09:00:00 +0900https://www.aieconlab.com/post/analysis_productivity_paradox/지난 6월 8일 한국은행 조사국 고용연구팀이 BOK 이슈노트 제2026-12호 ‘AI 도입은 생산성을 높이는가? 초기 3년의 효과 분석’을 발표했습니다(서동현·오삼일·윤종원). 결론을 한 문장으로 줄이면 이렇습니다. 지난주 업무 목적으로 생성형 AI를 사용한 국내 근로자들은 업무시간이 평균 3.8%(주 40시간 기준 약 1.5시간으로 환산) 줄었다고 보고하지만, 시간을 아꼈다고 보고한 정도와 업무처리량이 늘었다고 보고한 정도 사이에서 평균적인 양(+)의 선형 관계는 관찰되지 않았습니다.https://www.aieconlab.com/post/analysis_forecast_errors/Mon, 13 Jul 2026 16:30:00 +0900https://www.aieconlab.com/post/analysis_forecast_errors/지난 글에서 한국의 2026년 1분기 성장률(연율 7.5%)이 IMF의 직전 전망(연 1.8%)을 큰 폭으로 상회했다는 사실을 소개했습니다. 본 글은 그 후속 질문을 다룹니다. 경제 전망의 오차는 어느 정도이며, 어떤 조건에서 커지는가. 논의는 세 부분으로 구성됩니다. 첫째, IMF가 공개하는 역대 전망치 데이터베이스를 이용해 1991년부터 2025년까지 한국 성장률 전망의 오차를 계산합니다.