전체 글 (58) 썸네일형 리스트형 [마케팅 데이터 분석] AARRR 실습(1) - Acquisition 데이터 분석을 하시는 분들이라면 AARRR에 대해 많이들 알고 계실 거라 생각합니다. 특히 DA를 희망하시는 분들이라면 채용공고에 자격 요건으로도 한 번씩 보셨을 거 같은데요. 저 또한 대략적인 개념은 알고 있지만 전체적인 내용에 대한 정리가 필요하다 판단하여 해당 글을 작성합니다. 실습 내용은 패스트캠퍼스의 직장인을 위한 파이썬 데이터분석 올인원 패키지를 참고하였습니다. 1. 데이터 설명 및 문제 정의 분석에 사용한 데이터는 캐글에 있는 미디어별 광고비와 매출 데이터입니다. (https://www.kaggle.com/datasets/sazid28/advertising.csv) TV: TV 매체비 radio: 라디오 매체비 newspaper : 신문 매체비 sales: 매출액 우선 분석을 하기전 정리해야.. [Tableau] 태블로 신병훈련소 19기 수료 후기 약 2주 동안 진행된 신병훈련소를 무사히 마무리했습니다 👏👏👏 주어진 일정에 맞춰 과제도 그때그때 제출하고 블로그도 업로드하려 했는데 2주 차 넘어가면서부터 내용이 어려워지더니 블로그는 둘째치고 일단 선착순 200명 안에만 들자라는 마음으로 했습니다 선착순 200명까지 수료 패키지 선물세트가 제공됐다죠 ꉂ(ᵔᗜᵔ*) 그럼 조금 늦은 후기 시작합니다! (2주 차 과제는 차차 업로드하도록 하겠습니다) 커리큘럼 태블로에서 진행하는 신병훈련소는 크게 1주 차와 2주 차로 구분됩니다. day1 포스팅에서도 언급했다시피 1주 차 과제 5회 중 3회 이상 제출해야 2주 차 접근 권한이 열리는 형식입니다. 그러다 보니 확실히 1주 차에 진행하는 교육과 과제는 평이한 편이었습니다. 필수 강의도 20분 내외에 과제도 1시.. [통계] A/B Test 인프런의 거친코딩님의 A/B 테스트 실무자 완벽 가이드 강의를 바탕으로 작성되었습니다. 1. A/B Test란? - 기존 서비스(A)와 새롭게 적용하고 싶은 서비스(B)를 통계적인 방법으로 비교하여, 새롭게 적용한 서비스가 기존 서비스에 비해 더 개선되었는지를 확인하는 방법 - A/B Test를 활용하면 서비스 개선을 위한 인과관계 입증 가능 2. A/B Test의 핵심 원칙 - 조직은 데이터 중심 결정을 내리고, OEC(Overall Evaluation Criterion; 실험 목적의 정량적 측정. e.g 활성 사용자수)를 공식화 작업이 필요 - OEC를 설정하여 A/B Test를 진행할 때, 다음과 같은 사항이 지켜져야 함 1) 단기간 측정: 최대 1~2주안에 테스트 완료해야 됨 2) 개선 변화 차이.. [통계] 데이터 과학을 위한 통계 - 데이터와 표본분포 데이터 과학을 위한 통계를 바탕으로 작성되었습니다. 1. 임의표본추출과 표본편향 - 표본 (sample) : 더 큰 데이터 집합으로부터 얻은 부분집합 - 모집단 (population) : 어떤 데이터 집합을 구성하는 전체 집합 - 임의표본추출 (Random sampling) : 무작위로 표본을 추출하는 것 - 단순임의표본(simple random sample) : 층화 없이 임의표본추출로 얻은 표본 - 층화표본추출 (stratified sampling) : 모집단을 층으로 나눈 뒤, 각 층에서 무작위로 표본을 추출하는 것 - 계층(stratum) : 모집단의 공통된 특성을 가진 하위 그룹 - 표본편향 (sample tias) : 모집단을 잘못 대표하는 표본 2. 통계학에서의 표본분포 - 표본통계량 (sa.. [Tableau] 태블로 신병훈련소 19기 day5 5일차 학습 [5일차 학습] 다양한 맵의 활용: https://www.youtube.com/watch?v=155sbRLr4Cg - 위도, 경도 값을 통해 맵을 표현 5일차 과제 1. 배경 이미지를 이용한 Custom Map 사용하기 - 2호선 역별 평균 승/ 하차 승객수 표현하기 [시각화 과정] 1) X, Y 평균으로 집계하여 각각 열, 행으로 이동 2) 지하철 배경 맵 삽입 맵 → 배경 이미지 → 사용할 데이터 선택: 2호선 역별 승하차인원수 추출 데이터 배경 이미지 삽입 X 필드의 오른쪽과 Y 필드의 위쪽의 숫자는 배경이미지의 사이즈를 입력하면 됨 3) 매개변수 생성 - 측정값을 변수를 선택하는 매개변수 생성 : 평균 승차승객수와 평균 하차승객수 중 하나 4) 계산된 필드 생성 - 파라미터 변경에 따.. [Tableau] 태블로 신병훈련소 19기 day4 4일차 학습 [4일차 학습] 테이블 계산식: https://www.youtube.com/watch?v=dTeBa7jYcpI - 테이블 계산 유형: 행 데이터 → 집계 → 테이블 계산식 전조건: 테이블 계산식에서는 무조건 집계값을 이용해야 태블로는 행 데이터를 통해 집계를 한 다음, 집계 값을 이용해 재계산을 해야 할 때 테이블 계산식을 이용함 4일차 과제 1. 월 별 미세먼지 평균 지수 - 라인차트를 이용하여 월 별 미세먼지 평균 파악하기 [시각화 과정] 기준년월 열 선반으로 이동 → 불연속형 '년'을 연속형 '월' 타입으로 변경 2. 하이라이트 테이블 - 하이라이트 테이블을 이용하여 시도 별 월 별 미세먼지 지수의 패턴 파악하기 [시각화 과정] '기준년월'의 '월'을 열 선반으로, 시도를 행 선반으로 .. [Tableau] 태블로 신병훈련소 19기 day3 3일차 학습 [3일차 학습] 매개변수 : https://www.youtube.com/watch?v=EispeG1IJ_8&feature=youtu.be 대시보드 동작: https://www.youtube.com/watch?v=YPzX2YvaRbw&feature=youtu.be - 매개변수: 필터 및 참조선에서 상수 값을 동적으로 바꿀 수 있는 변수 - 활용 순서: 매개변수 생성 → 계산식 생성 → 분석에 활용 3일차 과제 1. 매개 변수를 사용하여 측정값 변경하기 1 & 마크 색상 표현하기 - 하나의 시각화에 여러 개의 측정값을 변경해보고, 선택한 카페인 함유량에 따라서 카테고리 색상 표현하기 (측정값: 당류, 카페인, 칼로리) [시각화 과정] 1) 매개변수 생성 - 측정값을 선택하는 매개변수 생성 : 측.. [Tableau] 태블로 신병훈련소 19기 day2 2일차 과제 [2일차 학습] - 행 수준 vs 집계 수준 : https://www.youtube.com/watch?v=R3ldfGrWFGI&feature=youtu.be [2일차 과제: 스타벅스 메뉴 분석2] 1. 워드클라우드 - 워드클라우드를 이용해 가장 '칼로리'가 높은 '메뉴명' 파악하기 [시각화 과정] 1) 메뉴명을 마크: 텍스트로 이동 2) 합계(칼로리)를 마크: 색상, 크기로 이동시켜 칼로리가 높을수록 크고 붉은색으로 표현 2. 박스플롯 - 카테고리 별 메뉴명 수준까지 합계 칼로리 분포를 박스플랏을 통해 시각화 [시각화 과정] 1) 메뉴명, 카테고리, 칼로리 동시 선택 → 표현방식: 상자그림 2) 카페인을 마크: 색상을 통해 카페인이 높을수록 붉은색을 띠게 표현 3. 계산된 필드 만들기 - 평.. 이전 1 2 3 4 5 ··· 8 다음 목록 더보기
