[G1-Sync] Manual knowledge update

10_Wiki/Topics/Data-Science-in-UX.md

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 last_reinforced: 2026-04-20
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@@ -17,12 +17,12 @@ UX 데이터 과학(Data-Science-in-UX)은 대규모 사용자 행동 데이터
 1.  **3대 분석 기법**:
     *   **A/B Testing**: 두 가지 시안 중 어떤 것이 목표 지표(클릭률, 구매 전환 등) 개선에 효과적인지 실험.
     *   **Cohort Analysis**: 특정 시기에 유입된 사용자 그룹의 유지율 및 행동 패턴 추적.
-    *   **Funnel Analysis**: 사용자가 각 단계(Touchpoint)에서 얼마나 이탈하는지 병목 현상 파악. (Customer-Journey-Mapping와 연결)
+    *   **Funnel Analysis**: 사용자가 각 단계(Touchpoint)에서 얼마나 이탈하는지 병목 현상 파악. ([[Customer-Journey-Mapping]]와 연결)
 2.  **왜 중요한가?**:
     *   디자이너의 직관(Intuition)과 데이터의 객관성(Data-driven) 사이의 가교 역할을 하여, 가장 효과적인 제품 개선 우선순위를 결정하기 때문임. (Priority와 연결)
 
 ## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
-- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 "숫자는 감정을 설명하지 못한다"며 정성 조사(Qualitative)만 중시했으나, 현대 정책은 숫자가 말해주는 '현상 정책'과 인터뷰가 말해주는 '이유'를 결합한 '믹스-메소드(Mixed Methods) 정책'이 표준이 됨(RL Update). (Scientific-Method와 연결)
+- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 "숫자는 감정을 설명하지 못한다"며 정성 조사(Qualitative)만 중시했으나, 현대 정책은 숫자가 말해주는 '현상 정책'과 인터뷰가 말해주는 '이유'를 결합한 '믹스-메소드(Mixed Methods) 정책'이 표준이 됨(RL Update). ([[Scientific-Method]]와 연결)
 - **정책 변화(RL Update)**: 이제는 단순 통계 분석 정책을 넘어, AI 가 사용자의 실시간 감정 정책이나 불만족 정책을 예측하여 선제적으로 UI를 변경하는 '예측형 인터페이스 정책(Predictive UI)'으로 진화 중임.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)