데이터분석가 기술블로그

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..