sawo11 님의 블로그

주제: 이커머스에서 고객 지표 이해하는 법 (feat. 태블로) 이커머스에서 고객 지표 이해하는 법 (feat. 태블로) | 요즘IT태블로(Tableau)는 데이터를 연동해 지표를 시각화하여 분석하는 툴이다. 특히 이커머스에서 태블로를 활용하면, RFM(Recency, Frequency, Monetary), 최근 구매 시기, 구매 빈도, 총구매 금액을 기반으로 분yozm.wishket.com요약이커머스 고객 지표 분석하기 기본 지표: 클릭률, 유입률, 전환율 (노출한 광고 기준)클릭률: (클릭 수 / 노출 수)*100유입률: (사용자 수 / 노출 수)*100전환율: (구매자 수 / 사용자 수)*100고객 유형에 따라 기본 지표는 달라지며 고객 유형별로 타깃 고객, 상품, 전시, 광고 소재 등을 재점검하는..

데이터 분석 입문 주차 & 심화 프로젝트 기간 회고머신러닝 프로젝트 완료!하지만, 머신러닝은 여전히 어렵다.그나마 다행인 점은 데이터 분석가 신입 채용 공고에 머신러닝을 언급한 회사는 많지 않다는 점.데이터 분석가에 대한 내용들로 범벅이 된 나의 알고리즘 (인스타, 스레드 등..)에 따르면 신입 때 머신러닝 능력을 요구하는 회사는 그렇게 많지 않은 것 같다. 하지만, 시니어로 성장하기 위해/좋은 회사에 가기 위해서는 꼭 필요한 역량이라는 생각이 들고 나 역시 꼭 잘 해보고 싶은 영역이다. 부트 캠프가 끝난 후, 머신러닝에 대해 다시 공부해서 사이드 프로젝트로 진행하고 있는 마케팅레시피 뉴스레터 구독자들의 데이터를 군집화 해보는 경험을 통해 한층 더 성장하고 싶다. 데이터 분석 숙련 주차 시작데이터 분석 ..

행렬의 덧셈행렬의 덧셈은 행과 열의 크기가 같은 두 행렬의 같은 행, 같은 열의 값을 서로 더한 결과가 됩니다. 2개의 행렬 arr1과 arr2를 입력받아, 행렬 덧셈의 결과를 반환하는 함수, solution을 완성해주세요. 방법 1. 이중 for문 사용def solution(arr1, arr2): answer = [] for i,j in zip(arr1, arr2): # arr1의 각 행(i)과 arr2의 각 행(j) 동시 순회 row_sum = [] # 원소들의 합을 저장할 리스트 생성 for n,m in zip(i,j): # i와 j 행의 각 원소 동시 순회 row_sum.append(n+m) answer.append(row..

주제: 그 데이터는 잘못 해석되었습니다 그 데이터는 잘못 해석되었습니다 | 요즘IT무엇이든 데이터가 있으면 쉽게 결정을 내릴 수 있을 것 같습니다. 하지만 현업에서는 데이터가 있어도 결정을 내리기 어려운 상황들이 있습니다. 특히 데이터를 통한 의사결정을 내릴 때, 가장yozm.wishket.com요약생존자 편향의 오류'이탈 고객 중 서비스를 장기간 이용한 고객의 비율'이 상승했다면 최근 고객들의 불만도가 높아졌다고 해석 가능하지만, 직관과 반대로 이 지표가 상승할 때 서비스가 올바른 방향으로 성장한다고 해석할 수도 있음예를 들어, 전체 이탈자가 100명일 때 아래와 같은 경우 B 서비스가 더 좋은 서비스A 서비스는 80명이 단기간 이용 유저, 20명이 장기간 이용 유저B 서비스는 20명이 단기간 이용 유..

설 연휴가 포함된 주였기 때문에 조금 나태해졌다...🫠프로젝트 진행 과정이 완벽하게 이해가 되지 않아서 큰일이다.코드 정리 역할을 맡았기 때문에 코드를 정리하는 과정과 이후에도 다시 코드를 살피며 완벽하게 이해하도록 노력해야겠다. 2월에 있을 adsp 시험 준비를 하며 통계와 머신러닝에 대한 개념을 구조화 해나갈 수 있는 기회가 있으면 좋겠다.몸이 2개만 더 있었으면.....ㅠㅠ

주제: 은행 고객 이탈 여부 분류주제 선정 이유: 고객에 대한 이해는 모든 도메인에서 중요하기 때문에 해보고 싶었다! 1. 데이터 준비데이터 로드: CSV 데이터 (vs code 사용)변수 유형 파악:수치형 변수: CreditScore, Age, Tenure, Balance, EstimatedSalary범주형 변수: Geography, Gender, NumOfProducts(값이 이산적이기 때문), HasCrCard, IsActiveMember2. 데이터 탐색 및 전처리(1) 데이터 탐색히스토그램:각 수치형 변수의 분포를 시각화하여 이상치와 분포 확인결측치 처리:결측치 제거(2) 변수 전처리수치형 변수:정규화: 데이터를 0과 1 사이로 스케일링 (MinMaxScaler)표준화: 평균 0, 표준편차 1로 ..

주제: 사용자 데이터를 효과적으로 분석하는 법 사용자 데이터를 효과적으로 분석하는 법 | 요즘IT사용성 평가나 설문 조사 그리고 인터뷰와 같은 사용자 조사는 고객 관점에서의 사업 기회 발굴과 디자인 개선에 대한 인사이트를 제공해 줍니다. 그렇지만 단순히 사용자 조사로 수집된 데이yozm.wishket.com요약1. 기술 통계: 빈도나 평균과 같은 데이터의 특성을 파악하는 데 활용됨범주형 데이터선호하는 디자인 타입이나 과제 성공 여부 등과 같은 데이터를 분석해 빈도나 백분율과 같은 통계값을 구할 수 있음수치형 데이터만족도나 수행 시간 등을 분석해 평균이나 표준 편차와 같은 통계 값을 구할 수 있음중심 경향 지표참가자의 전형적인 행동을 파악할 수 있는 지표ex. 평균, 중앙값, 최빈값1) 시각화 방법범주형 ..

주제: 은행 고객 이탈 여부 분류주제 선정 이유: 고객에 대한 이해는 모든 도메인에서 중요하기 때문에 해보고 싶었다! 1. 데이터 준비데이터 로드: CSV 데이터 (vs code 사용)변수 유형 파악:수치형 변수: CreditScore, Age, Tenure, Balance, EstimatedSalary범주형 변수: Geography, Gender, NumOfProducts(값이 이산적이기 때문), HasCrCard, IsActiveMember2. 데이터 탐색 및 전처리(1) 데이터 탐색히스토그램:각 수치형 변수의 분포를 시각화하여 이상치와 분포 확인결측치 처리:결측치 제거(2) 변수 전처리수치형 변수:정규화: 데이터를 0과 1 사이로 스케일링 (MinMaxScaler)표준화: 평균 0, 표준편차 1로 ..

주제: 알라미의 A/B 테스팅 일지 #1 알라미의 A/B 테스팅 일지 #1A/B 테스팅을 하면서 다른 팀들은 어떤 가설을 기반으로 어떠한 결과를 냈는지 궁금한 적이 많았는데, 이번 기회에 알라미에서 진행했던 A/B 테스팅 중 몇몇 경험들을 공유해보려고 한다.medium.com요약💡앱 등록정보 A/B 테스팅 성공 사례그래픽 이미지간단한 설명자세한 설명캡쳐화면 💡전환 문구 A/B 테스팅 사례가설: 보상이 늘어나면 앱 다운로드 역시 증가할 것이다실제 전환률*: 30일 보상 6% | 60일 보상 14% | 100일 보상 10%*why? 100일의 경우 보상이 너무 커 희소성이 60일에 비해 낮다고 느낌추천앱 리스트가 5개인 것보다 3개인 것이 효율이 높음 (선택지가 많아지면 구매력이 떨어지는 선택의 역설)단..

git에 코드 저장은 완료했는데 colab이 또 말썽이다 😈 또... 간단한 코드에서부터 오류 🤬아마 지난번에 colab에서 실행이 되지 않았던 것과 같은 문제인 것 같다.  Python 챌린지반 과제: API구현하고 출력하기마음대로 안되는게 너무 많아서 하루종일 붙잡고 있던 과제...🥲이 길이 내 길이 아닌가 했지만.....결국엔 해결했다. 다 좋은 경험이겠지~1) 기본 라이브러리 불러오기import pandas as pdimport requestspsawo11.tistory.com 그래서 vscode에서 git clone 하는 방법을 찾아보았는데  '리포지토리 복제' 버튼 혹은 우측에 'Git 리포지토리 복제...' 버튼 클릭 그럼 다음과 같이 검색 창이 뜨는데, 두 가지 방법이 있습니다. 3-..