전체 (165) 썸네일형 리스트형 리텐션이란? 그로스 해킹의 대표적인 분석 프레임워크론 AARRR을 많이 사용함 AARRR이란?신규 사용자 서비스 사용 시작 (사용자 활성화)-> 지속적으로 서비스 사용 (사용자 유지)-> 구매-> 다른 사용자에게 추천-> 새로운 사용자 획득 유저의 서비스 이용 사이클을 체계화한 프레임워크 이미지 출처 : https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1071/ 리텐션이 중요한 이유당연하게도 사용자 유지가 되지 않는 서비스인데 광고를 늘려 획득과 활성화를 늘렸다 생각해보자새로 들어온 사용자들은 몇 번 서비스를 이용해보고 매력이 없어 이탈할 것이다. 이미지 출처: https://blog.ab180.co/posts/retention-series-1 우리 서비스를 1회성이 아니라 지속적으로 사용하.. QGIS 간단하게 사용하기 , 위도경도, 폴리곤데이터 시각화하기 먼저 QGIS는 무료 오소스 GIS 프로그램으로 지도 만들고 시각화 및 공간 데이터 분석하는 프로그램이다. https://www.youtube.com/watch?v=BPyUl7GSP_4&list=PLjh1hlmDSDkeA7mo5lrtW_A-m8NFThHSq 이걸 보고 사용법 간단하게 익혔다 현재 나는 공모전을 위해 부산에서 지자체별로 사고가 많이 일어나는 상위3군데를 지도에 표시 할 생각이다. 한국도로교통공단_지자체별 교통사고 다발지역전국 각 지자체별 교통사고 다발지역 정보(지자체별 top3 지점) - 대상사고 : 1년간 발생한 전체 교통사고 - 다발지역 선정조건 : 반경 150m 내, 대상사고 3건 이상인 지점 중 상위 3개소(TOP3) * 지자체www.data.go.kr한국도로교통공단에 - 지자체.. 레스토랑의 요일별 VIP https://solvesql.com/problems/restaurant-vip/ https://solvesql.com/problems/restaurant-vip/ solvesql.com select total_bill,tip,sex,smoker,day,time,sizefrom (select *, rank() over(PARTITION by day order by total_bill desc) as rkfrom tips)where rk = 1 가장 큰 컬럼을 찾으면 되는거라 rank나 row_number() 윈도우 함수 쓰는게 편하다고 생각해서 풀이함윈도우 함수를 안쓴다면 서브쿼리에 in , max 함수 써도 충분하다 생각! 타이타닉 생존율 EDA #1 데이터확인 및 생존율 확인 데이터분석 하면 가장 기초가 되는 타이타닉 데이터학부생 때 했던 기억이 새록새록 난다.다시 한번 공부하고 정리하는 포스팅을 할려고 한다. 타이타닉의 주요 데이터 컬럼은 아래와 같다Survived : 생존 여부 (0 = 사망, 1 = 생존)Pclass : 티켓 클래스 (1 = 1등석, 2 = 2등석, 3 = 3등석)Sex : 성별Age : 나이SibSp : 함께 탑승한 자녀 / 배우자 의 수Parch : 함께 탑승한 부모님 / 아이들 의 수Ticket : 티켓 번호Fare : 탑승 요금Cabin : 수하물 번호Boat : 탈출한 보트가 있다면 boat 번호Embarked : 선착장 (C = Cherbourg, Q = Queenstown, S = Southampton) 1. 가설 설정 및 분석 계획 - 분석.. 제4회 고용노동 공공데이터 활용 공모전 후기 1. 프로젝트 개요공모전명: 고용노동 공공데이터 활용 공모전기간: 2025.03.10 ~ 2025.05.15 (약 2개월)팀 구성: 처음에는 4명이었으나 중간에 1명이 탈퇴해 3명이서 진행내 역할: 데이터 전처리(단위 통일, 파생변수 생성), 시계열 분석(SARIMA, STL), 데이터 시각화 2. 문제 정의이번 공모전 주제로 잡은 것은 노동시장에서의 ‘반복 실업 루프’ 탐지 및 예방 시스템 개발이었다.반복 실업: 고용과 실업이 주기적으로 반복되는 현상문제점: 짧은 실업급여 제도 남용, 노동시장 구조 불안정 심화목표: 반복 실업 위험이 높은 집단을 탐지하고, 예측 가능한 모델 구축 3. 데이터 수집 및 처리데이터 출처공공데이터 포털, KOSIS 국가통계포털 등주요 데이터: 고용보험통계 (산업별/연령별/성.. [sqlite] 가구 판매의 비중이 높았던 날 찾기 solvesql https://solvesql.com/problems/day-of-furniture/ https://solvesql.com/problems/day-of-furniture/ solvesql.com select order_date,count(DISTINCT(case when category = 'Furniture' then order_id end)) as furniture,round(count(DISTINCT(case when category = 'Furniture' then order_id end)) * 1.0 / count(DISTINCT(order_id)) * 100,2) as furniture_pctfrom records group by order_datehaving count(DISTINCT(or.. 쇼핑몰의 일일 매출액과 ARPPU https://solvesql.com/problems/daily-arppu/ https://solvesql.com/problems/daily-arppu/ solvesql.com select date(order_purchase_timestamp) as dt , count(distinct(customer_id)) as pu , sum(payment_value) as revenue_daily , round(sum(payment_value) / count(DISTINCT(customer_id)),2) as arppu from olist_orders_dataset o join olist_order_payments_dataset p on o.order_id = p.order_idwh.. 구글 애널리틱스 퍼널분석 초보자용 실제 웹사이트에 적용방법 퍼널 분석(Funnel Analysis)이란?퍼널 분석은 사용자가 전환(Conversion) 지점에 이르기까지의 "일련의 행동 경로(이벤트 흐름)"를 분석하는 방법입니다.쉽게 말해, 사용자가 서비스에 유입되어 최종 목표(회원가입, 결제, 신청 등)를 달성하기까지 어떤 단계를 거치는지를 추적하고, 각 단계에서 얼마나 많은 사용자가 이탈하는지를 수치로 확인하는 분석 방법입니다.퍼널 분석의 목적퍼널 분석의 핵심 목적은 다음과 같습니다:전환율 개선: 각 단계의 이탈률을 파악해 병목 지점을 개선함으로써 전체 전환율을 높인다.사용자 경험 개선: 불필요한 절차를 제거하거나, UI/UX를 최적화하여 사용자 흐름을 부드럽게 만든다.실험 및 테스트 기반 개선: A/B 테스트, 기능 수정 등의 실험을 통해 특정 단계의 개선.. 이전 1 2 3 4 ··· 21 다음
