데이터분석가 기술블로그

두 개념 모두 사용자 여정(User Journey)에 기반하고 있지만, 집중하는 관점이 다름1. AARRR 프레임워크1.1. 사용 분야스타트업 성장 전략제품 초기 단계에서의 사용자 분석퍼널 분석(Funnel Analysis)그로스해킹(Growth Hacking)1.2. 구성 단계 (5단계)AARRR은 다음과 같은 순서로 구성됩니다.Acquisition (획득)사용자가 어떻게 서비스를 알게 되었는가예: 광고 클릭, 검색 유입, SNS 유입Activation (활성화)사용자가 첫 긍정적 경험을 했는가예: 회원가입 후 첫 사용, 첫 클릭, 튜토리얼 완료Retention (유지)사용자가 지속적으로 재방문/재사용 하는가예: 1주일 후에도 재방문, 푸시 알림 클릭Referral (추천)사용자가 다른 사람에게 서비스..

1. 실험 설계1-1. 샘플 수 및 비율 확인import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv('final_cookie_cats_for_superset_02.csv') # 버전별 샘플 수 시각화 sns.countplot(x='version', data=df) plt.title('Version별 샘플 수') plt.show() # 비율 출력 print(df['version'].value_counts(normalize=True))1-2. 가설 설정 및 t-test 수행 (예: retention_1 기준)from scipy.stats import ttest_ind # retention_1: True..

Superset 클라우드 호스팅 서비스Preset.io: Superset을 만든 회사에서 운영하는 공식 상업용 SaaS사용자는 설치 없이 계정만 만들고 바로 협업 가능무료 플랜 제공 (기능 제한 있음)클라우드에서 Superset을 설치하면 협업에 최적화된 분석 환경 구성 가능Ubuntu 서버에 Superset을 설치해 공인 IP나 도메인을 통해 운영AWS EC2, Oracle Cloud, GCP 등이 설치 플랫폼으로 적합Nginx + HTTPS + 계정관리까지 구성하면 완전한 프로덕션 환경 가능Preset.io 계정 생성 및 사용법 Preset.io 계정 생성 및 사용법 가입한 후 한사람이 이메일 초대를 하면 서로 만날수 있다서로의 작업공간을 만들수 있다.Preset.io를 활용한 Superset 대시보..

먼저 Superset이 뭔지 왜 사용하는지 설명합니다. 설치부터 보실분은 아래 구분선 부터 보시면 됩니다.Superset(슈퍼셋)의 정의 및 특징:주요 특징 및 장점:오픈소스 & 무료누구나 자유롭게 사용 가능하고 커스터마이징도 자유로움.다양한 데이터베이스 지원MySQL, PostgreSQL, BigQuery, SQLite, Hive 등 대부분의 데이터베이스 연결 가능.풍부한 시각화 기능바 차트, 라인 차트, 히트맵, 산점도, 지도 시각화 등 다양한 시각화 유형 지원.인터랙티브 대시보드대시보드를 통해 여러 데이터를 동적으로 상호작용하며 분석 가능.빠른 분석 및 협업 용이성SQL 에디터 내장, 직관적인 인터페이스로 데이터 분석 속도가 빠르고, 팀 협업도 편리.확장성과 사용자 지정 기능사용자의 필요에 맞게..

Step 1: 기초 개념과 인터페이스 익숙해지기 (1~2일)핵심 목표: Power BI의 기본 개념, 인터페이스, 태블로와의 유사점 및 차이점 이해추천 강의 및 자료:유튜브 무료 강의:Microsoft 공식 채널 - Power BI 시작하기송윤희의 Power BI 기초 강의 (무료, 한국어)기초 블로그 글:Power BI 기초 완벽 정리 (마이크로소프트 공식 문서)Step 2: 데이터 가져오기 및 전처리 익히기 (2~3일)핵심 목표: 다양한 데이터 소스를 연결하여 데이터를 불러오고 간단한 데이터 클리닝, 변환 배우기추천 방법:Power Query 배우기 (태블로의 Data Source 탭과 비슷한 기능)Excel 데이터, CSV 파일 연결 → 데이터 유형 변경, 결측치 처리, 열 추가, 병합 등추천 강의..

목적과 활용보고서: 특정 이슈나 분석 결과를 상세히 서술하고 설명하는 문서 형태의 자료.대시보드: 핵심 정보를 빠르고 직관적으로 파악할 수 있도록 시각적으로 요약한 자료.정보의 표현 방식보고서: 주로 텍스트, 표, 그래프를 활용해 설명적이고 상세한 내용 전달.대시보드: 주로 그래프, 차트, 숫자 카드 등으로 시각화하여 직관적이고 즉각적인 이해 가능.정보의 양과 깊이보고서: 정보의 양이 많고 상세한 분석, 근거, 해석 등 깊이 있는 내용을 포함.대시보드: 정보가 압축적이고 핵심적이며, 한눈에 보이도록 최소한의 필수 정보만 표현.업데이트 주기 및 시간적 특성보고서: 주로 주간, 월간, 분기, 연간 등 주기적으로 작성하며 과거 데이터 중심.대시보드: 실시간 또는 매우 짧은 주기로 자동 업데이트 가능하며 현재 ..

데이터 분석가의 숫자유감대부분의 데이터분석관련책이 일본사람이 쓴도서가 많다. 그것도 약 10년전 그만큼 일본은 생산성과 데이터의 과거 기술은 무시할수 없다.그중에서 한국인이 쓴 책중에 가장 읽기 편하고 쉬운 책이 아닌가 생각된다.최근에는 책표지가 바꼈다. 책표지만 보고 우습게보면 안된다. 이책은 쉽게 읽을수있으면서 깊은 내용을 담고 있어 데이터분석가를 목표로 한다면 꼭 읽어 볼것을 권합니다.많은 내용이 들어있지는 안지만 시작하는 입장이라면 강추하는 책이 아닌가.책을 많이 읽어본 사람이라면 몇일내 일을수 있는 내용이라 무조건 읽거나 소장가치가 있는 책이라고 자부한다.난이도는 쉬운편이다.

1. OBS + 가상 카메라 + 정적인 영상/이미지 사용하기ZEP은 웹캠 장치를 불러오니까, 우리가 OBS로 꾸민 '가짜 카메라 영상'을 대신 넣으면 돼.단계별 방법:OBS 설치 후 실행이미지 소스를 추가해서집중하는 표정의 정지 이미지를 넣거나또는 짧은 **집중하는 영상 (루프 가능한)**을 넣기도구 → 가상 카메라 시작 클릭ZEP에 접속 → 카메라 설정 → ‘OBS Virtual Camera’ 선택이렇게 하면,다른 사람이 볼 때 너는 항상 정면을 보며 집중하고 있는 모습으로 보이고,실제 너는 화면을 안 보고 있어도 상관없어.2. 실제 웹캠 영상 대신 ‘루프 영상’ 활용하기예전에 녹화한 집중하는 5~10초짜리 영상을 OBS에 불러온 뒤, 루프 설정ZEP에서는 실시간 영상처럼 보여서 다른 사람이 모름3. ..

태블로 에서 최종 인터랙티브 한 동적효과 구현한 최종 결과물주간 Trend_주문수의 해당 주를 선택하면 나머지 지수와 그래프는 이에 맞게 실시간 변형됨Los Angeles CA지점을 선택하면 해당 지점의 정보와 오른쪽 센터위치의 날씨가 실시간 표시된다.Clear sky 맑은하늘물류센터를 다른쪽 선택시 오른쪽 센터위치 날씨가 실시간 바뀐다  overcast clouds : 흐린 구름아래는 로스엔젤레스 센터에서 Port Authority of New Youk센터까지의 물류이동시간과 경로가 나온다.물론 항공운송일때는 5시간10분차로 이동시에는 41시간 이다. 물류의 배송의 시급성에 따라 운송수단을 선택할 수 있다.물류센터 현황MQ06_C3_Project Lesson Learn  빅쿼리 작업연동하여 실시간 서비..

기본 계산 필드1. 배송 지연 여부 (숫자 플래그)IF [delivery_status] = "지연" THEN 1 ELSE 0 END용도: 지연률 계산, 지연 수량 집계2. 날씨별 지연률SUM(IF [delivery_status] = "지연" THEN 1 ELSE 0 END)/ COUNT([order_item_id])용도: 날씨 조건별 지연률 분석3. 비 또는 눈일 때 배송 상태IF [condition] IN ("Rain", "Snow") THEN [delivery_status] ELSE NULL END용도: 궂은 날씨일 때의 배송 결과만 필터링4. 날씨 + 배송상태 조합 필드[condition] + " | " + [delivery_status]용도: 교차표, 트리맵, 바 차트용 카테고리 생성예시:"Rai..

태블로에서 필요한 v_logistics_dashboard_4.csv 파일을 생성 후1. 대시보드 목적 정의목표: 배송 효율성과 고객 만족을 극대화하기 위해 주요 물류 KPI를 실시간으로 모니터링하고, 지역별/센터별 문제를 빠르게 식별2. 주요 KPI 지표 선정핵심 성과 지표(KPI):총 주문 수 (total_orders)지연 주문 수 (delayed_orders)반품 주문 수 (returned_orders)지연율 (delay_rate)반품율 (return_rate)정시배송률 (on_time_rate)SPI (Service Performance Index, spi_score)평균 배송일 (delivery_days)3. SPI 구상SPI 정의 예시 (데이터에 포함된 지수 기반):→ 이미 계산된 spi_sco..

태블로용 예측결과 데이터 생성현재 머신러닝 예측 중 One-Hot Encoding으로 인해 메모리 초과(MemoryError)가 발생이유는 state, name 같은 범주형 변수가 너무 많은 고유 값을 가져서 수천 개의 열로 확장되었기 때문.해결 방안범주형 변수는 Label Encoding으로 바꾸고, 나머지는 그대로 유지하여 메모리를 줄임. 다시 예측 파일을 생성. ​​여전히 메모리 초과가 발생. 데이터 양이 많아서 모델 전체 학습에 부담이 가는 상황. 이를 해결하기 위해:해결 전략데이터의 일부만 샘플링하여 모델을 학습하고 예측.샘플 데이터(예: 10,000건)를 사용하면 빠르게 예측 가능, 태블로 테스트용으로도 충분.  ​​지속적인 메모리 초과로 인해 학습 및 저장이 어려운 상황!해결 방안 요약 (태..

1. 운영팀: Sales 분석 대시보드목적: 일별/월별 매출, 주문/반품 현황, 전체 비즈니스 흐름 파악주요 분석 내용• 전체 매출 및 순매출 (반품 제외)• 주문 수, 반품 수, 반품률• 일/주/월별 매출 트렌드• 사용자당 평균 주문 수 & 평균 매출 (AOV)• 성별/연령대별 매출 분포필요한 테이블 및 컬럼• orders.csv• order_id, user_id, status, created_at, returned_at, delivered_at, num_of_item• order_items.csv• order_id, inventory_item_id, returned_at, status• inventory_items.csv• cost, product_retail_price• users.csv• age,..

피그마 링크 (암호: aiffel) https://www.figma.com/design/kr6NrmqIG8QTAdVHSYTt6c/Untitled?node-id=0-1&t=iWyFTulKIA4HY72R-1 코랩 링크공동작업을 위해서는 구글빅쿼리로 작업을 진행하고 데이터마트를 만들어서 서로 공유장점 : 공동작업과 중간에 업데이트는 쿼리코드만 공유하면 쉽게 데이터나 뷰가 생성된다.     - 주의 : 사전에 이런정보를 공유하지 않으면 개인의 쿼리코드작업후 저장안된건 공유불가능 빅쿼리는 저장안한 코드는 삭제됨.         보안책 : 이럴경우 빅쿼리에서 본인이 업데이트한 뷰나 테이블을 CSV로 저장(빅쿼리 에서 저장할 수 있음) 한 후 공유하면됨이때 아래 처럼 빅쿼리 공유를 구글이메일로 권한을 줘야 액세스 거..

정성적 데이터와 정량적 데이터의 의미에 대해 자세히 설명합니다.지금까지 데이터에는 정성적 데이터와 정량적 데이터의 두 가지 유형이 있습니다. 이제 데이터 유형과 데이터 수집 도구에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 이 시나리오에서 여러분은 영화관 체인의 데이터 애널리스트입니다. 관리자는 다음과 같은 추세를 추적하기를 원합니다:시간대별 영화 관람객 수매점의 수익성저녁 시간대 관객 선호도이 세 가지 추세를 모두 모니터링할 수 있는 정량적 데이터가 이미 존재한다고 가정합니다.시간 경과에 따른 영화 관람객 수극장이 로열티 및 보상 프로그램을 통해 보유하고 있는 과거 데이터부터 시작하여 해당 데이터에서 어떤 인사이트를 얻을 수 있는지 조사하는 것이 첫 번째 단계입니다. 지난 3개월 동안의 출석률을 살펴봅니다. 하지만 ..

엑셀+태블로+SQL의 조합 같은 마이크로소프트의 데이터 시각화/분석 도구Power BI 핵심 기능 (쉽게 설명)데이터 불러오기 (Power Query)엑셀처럼 다양한 파일, DB, 웹에서 데이터를 가져옴"변환"과 "정리"를 GUI로 쉽게 할 수 있음 (태블로의 데이터 페인+준비단계 기능과 비슷)데이터 모델링 (DAX 사용)엑셀 수식처럼 생긴 DAX로 계산 열/측정값 작성관계형 데이터(여러 테이블)를 쉽게 연결해 분석 가능 (태블로보다 이 부분 강점)시각화 (비주얼)드래그 앤 드롭으로 차트 생성 (태블로와 매우 비슷)슬라이서, 필터, 드릴다운 기능 풍부리포트 공유 (Power BI Service)웹에서 보고서를 공유하거나 대시보드를 게시 가능태블로 퍼블릭, 서버, 클라우드 공유 방식과 유사하지만, MS 계..

핵심 고려 사항은 다음과 같습니다.업종: 어떤 업종에 관심이 있으신가요? 각 업종마다 데이터를 사용하는 방식이 다릅니다.도구: 어떤 데이터 분석 도구에 익숙하신가요?위치 및 출장: 어디에서 일하고 싶으신가요? 출장은 괜찮으신가요?문화: 어떤 회사 문화에서 가장 잘 맞으신가요?이러한 요소들을 고려하여 자신에게 맞는 직업을 찾는 것이 중요합니다.가장 중요한 직업 선택 요소는 무엇인가요? 모든 요소들이 중요하지만 자신의 관심사가 가장 중요해요! 어떤 일을 할 때 즐겁고 보람을 느끼는지 생각해보세요. 데이터 분석 기술을 어떤 분야에 적용하고 싶은지 스스로에게 질문해 보는 것이죠. 예를 들어, 사람들이 건강해지는 데 기여하고 싶다면, 병원 입원율을 개선하는 데 데이터를 사용하는 직업을 고려할 수 있습니다.어떤 산..

공정한 분석을 지원하는 몇 가지 전략은 다음과 같습니다.분석을 지원하는 몇 가지 전략은 다음과 같습니다.모범 사례설명예사용 가능한 모든 데이터를 고려하세요데이터 분석가로서 당신의 업무 중 일부는 당신의 분석에 어떤 데이터가 유용할지 결정하는 것입니다. 종종 당신이 집중하는 것과 관련이 없거나 당신의 기대와 일치하지 않는 데이터가 있을 것입니다. 하지만 그냥 무시할 수는 없습니다. 당신의 분석이 당신의 기대만이 아니라 진실을 반영하도록 모든 사용 가능한 데이터를 고려하는 것이 중요합니다.한 주의 교통부는 휴일 교통 패턴을 측정하는 데 관심이 있습니다. 처음에는 교통량과 휴일이라는 사실과 관련된 지표만 포함합니다. 하지만 데이터 팀은 휴일 날씨가 교통량에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 고려하지 못했다는 것을 ..

태블로에서 1순위기준 잼있는거 2순위 인터랙티브하고 동적인 대시보드 구현에 최적화된 데이터 목적 : 실제로 여행을 간다는가정하에 필요한 항목이나 정보를 시각화(태블로 시각화) Airbnb Open Data (이탈리아 피렌체) 대시보드 구조시계열, 지리적, 가격 기반 분석을 포함한 인터랙티브한 대시보드 구현이 가능. 단, 속도와 데이터 정제 측면에서 사전 전처리와 설계가 중요 전처리 난이도 순위1 listings.csv 컬럼 수가 매우 많고 결측치 비율도 높음. 숙소 설명, 편의시설 등 텍스트와 다중값 처리 필요.2calendar.csv날짜별 가격과 예약 가능 여부 포함. 결측치는 중간 정도지만, 날짜 기준 병합 및 처리 필요.3reviews.csv결측치는 거의 없지만, 텍스트 리뷰 전처리 필요. 감성 ..

Tableau 대시보드는 데이터를 시각화하고 분석할 수 있는 강력한 도구로, 사용자에게 다양한 데이터 소스를 통합하여 중요한 정보를 한 화면에 제공하는 기능을 제공합니다.대시보드의 주요 특징다양한 시각화 통합:대시보드는 여러 워크시트(차트, 그래프, 맵 등)를 하나의 화면에 결합하여 다양한 관점을 한눈에 볼 수 있게 합니다.여러 데이터 소스에서 가져온 정보를 하나의 대시보드에서 통합적으로 분석 가능.인터랙티브 기능:필터, 하이라이트, 액션을 추가하여 사용자가 데이터를 동적으로 탐색할 수 있습니다.특정 데이터 포인트를 클릭하면 관련된 다른 시각화가 업데이트되거나 상세 정보를 표시하는 드릴다운 기능을 제공합니다.실시간 데이터 업데이트:연결된 데이터 소스가 변경되면 대시보드가 실시간으로 업데이트되어 최신 데이..