sawo11 님의 블로그

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-..

심심하면 채용공고 분석하기~~신입 가능 [컬리] 온사이트 프로모션 데이터 분석컬리 채용(Kurly Talent)의 채용공고를 확인해 보세요.kurly.career.greetinghr.com  그로스 마케터(그로스해커) | 페이타랩그로스 마케터(그로스해커) | 그로스해킹팀 | 경력 무관 | 정규직 | 페이타랩 부산 · 페이타랩 서울 | 상시 채용recruit.passorder.co.kr  [캐시워크] 데이터분석 담당 채용전환형 인턴넛지헬스케어의 채용공고를 확인해 보세요.cashwalk12.career.greetinghr.com  Myrealtrip Careers여행을 통해 세상을 바꾸는 사람들careers.myrealtrip.com  Product Data Analysis Assistant(6개월, 전환형..

주제: A/B 테스트 제대로 이해하기: A/B 테스트에 적정한 표본과 주의 사항 A/B 테스트 제대로 이해하기: 5 A/B 테스트에 적정한 표본과 주의 사항 | 요즘IT지금까지 ‘A/B 테스트 제대로 이해하기’ 시리즈를 통해 A/B 테스트의 기본 정보와 가설, 세팅 방법, 그리고 분석 결과 등 여러 정보를 정리했다. 시리즈의 마지막인 이번 글에서는 기획자, PM, 마yozm.wishket.com요약💡표본, 실험의 트래픽은 얼마나 모아야 할까?→ A안과 B안 사이의 차이가 어느 정도 되기를 기대하느냐에 따라 다르다→ 동일한 신뢰 수준이라도 표본의 크기에 따라 유의미한 결과 여부가 달라질 가능성이 있기 때문!→ 표본은 얼마나 필요한가? = 두 방안의 결과가 몇 % 정도 차이가 날 것이라고 기대하는가→ 이는..

마음대로 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 requestspandas: 데이터를 DataFrame 형태로 관리하고 분석하는 데 사용requests: HTTP 요청을 보내 API로부터 데이터를 가져오는 데 사용2) API 요청colab 환경에서 작업을 수행했는데 여기서부터 오류....🤢사실 이전 데이터도 오류가 나서 다른 데이터로 바꿨기 때문에 슬슬 힘들기 시작했다여기서 오류가 왜 나...? 라는 마음에 멘붕, 다른 방법도 시도해 봤지만 여기서 다른 방법이 필요할 리가..API에 대한 지식이 있는 개발자에게 조언을 들은 바로는 API..

이번주 회고하루하루는 긴데, 일주일은 너무 짧다.주말동안 많은 것을 하고 싶었는데 마음대로 되지 않는다.체력도 많이 떨어진 것 같고... 하고싶은건 많은데 몸이 따라주지 않는 느낌 🫠우선순위를 정하는게 중요하다는 것을 알지만 지금 시점의 나에게 모든 일들이 똑같이 너무나 중요하게 느껴진다. 캠프도 잘 따라가고 싶고, 캠프에서 배운 것들을 사이드 프로젝트에서 적용도 해보고 싶고,부족한 다른 공부도 하고 싶고, 체험단도 해야 하고, 신년을 맞아 저질러 버린 운전면허까지...극한의 상황에 부딪히지 않으면 한없이 게을러지기 때문에 하고 싶은건 다 저지르고 보는데인생에서 역대급으로 뭔가를 많이 저질러 버린 것 같다. 하지만 이건 갓생 사는 사람들의 일상 이겠지...? 하는 마음으로 이겨내야지. 앞으로는우선순위 ..