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[카테고리:] 실무에서 활용하는 분석 기법

  • 실무 데이터 분석에서 자주 쓰는 기술 통계: 평균값, 최빈값, 중앙값 완벽 이해하기

    데이터 분석 업무를 하다 보면 보고서 작성이나 지표 모니터링을 위해 기술 통계를 자주 사용하게 됩니다. 그 중에서도 가장 기초적이고 자주 쓰이는 지표가 바로 **평균값(Mean), 중앙값(Median), 최빈값(Mode)**입니다. 이번 글에서는 실제 데이터를 바탕으로, 각 지표가 어떤 상황에 유용한지 그리고 SQL 쿼리를 어떻게 작성해야 하는지를 예시와 함께 상세히 설명하겠습니다. 📂 분석 데이터 소개: 유저 구매 내역 테이블 예시…

  • 데이터 분석가 이직을 위한 필수 코딩 테스트 가이드

    데이터 분석가가 이직할 때 피할 수 없는 관문 중 하나가 바로 SQL 코딩 테스트입니다. 경력직 중급 데이터 분석가들이 자주 접하는 고급 SQL 중급 테스트 문제 3가지와 접근법을 알려드릴게요. 문제 1: 사용자의 연속 방문일 수 분석 문제: 사용자의 방문 이력이 담긴 테이블(visit_history)이 있습니다. 각 사용자의 최장 연속 방문일 수를 계산하여 사용자 ID와 함께 조회하세요. 테이블 예시…

  • 인과 추론(Causal Inference)이란 무엇인가?

    데이터 분석을 하다 보면 어떤 요인이 다른 요인에 영향을 미치는지 정확하게 알고 싶을 때가 있습니다. 이런 분석을 ‘인과 추론(Causal Inference)’이라고 합니다. 인과 추론은 단순히 두 사건이 함께 나타나는 상관관계를 넘어서서, 원인이 되는 요인이 실제로 결과에 직접 영향을 미치는지를 명확히 밝히고자 하는 방법입니다. 인과 추론이 중요한 이유는 정책 수립이나 비즈니스 의사결정 과정에서 잘못된 결론을 내리지 않도록…

  • 브레이즈(Braze)를 활용한 푸시 & 인앱 메시지 분석 완벽 가이드

    브레이즈(Braze)를 활용한 푸시 & 인앱 메시지 분석 완벽 가이드 푸시와 인앱 메시지의 사용 목적과 타이밍 브레이즈(Braze)를 통해 제공하는 푸시 메시지와 인앱 메시지는 각각 사용자의 행동과 상황에 따라 적절하게 사용해야 최대의 효과를 얻을 수 있습니다. 1. 푸시 메시지 (Push Message) 2. 인앱 메시지 (In-App Message) 메시지 발송 이후 운영 방법 푸시와 인앱 메시지 발송 이후에는 반드시…

  • 실무 데이터 분석을 위한 필수 파이썬 라이브러리 TOP 5

    파이썬은 데이터 분석 분야에서 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 이번 포스팅에서는 실무에서 반드시 알아야 할 핵심 파이썬 라이브러리 5가지를 소개하고, 각각의 특징, 활용 상황, 분석 방법과 예제 코드를 상세히 설명합니다. 1. Pandas 특징: 활용 상황 및 분석 방법: 예시 코드: 2. NumPy 특징: 활용 상황 및 분석 방법: 예시 코드: 3. Matplotlib 특징: 활용 상황…

  • GA4를 활용한 웹사이트 QA 방법

    웹사이트를 개발하고 배포하기 전에 반드시 QA(Quality Assurance, 품질 보증) 과정을 거쳐야 합니다. 이 과정에서 GA4(Google Analytics 4)를 활용하면 더욱 체계적으로 데이터 트래킹을 검수할 수 있습니다. 이번 글에서는 GA4를 활용한 다양한 웹사이트 QA 방법을 소개하고, 각각의 방식이 어떤 상황에서 유용하게 사용될 수 있는지 설명하겠습니다. 1. GA4 DebugView를 활용한 실시간 이벤트 검수 개요 GA4에서는 DebugView 기능을 제공하여,…

  • 데이터 시각화 툴 비교 및 활용법

    데이터 분석에서 시각화는 인사이트를 쉽게 전달하고 패턴을 파악하는 중요한 과정입니다. 이번 포스팅에서는 한국에서 많이 사용되는 데이터 시각화 툴들을 비교하고, 쿼리를 이용해 추출한 raw 데이터와 엑셀 데이터를 함께 사용할 경우의 장단점까지 정리해 보겠습니다. 1. 데이터 시각화 툴 비교 (1) Tableau (태블로) 장점 단점 활용 방법 (2) Power BI 장점 단점 활용 방법 (3) Looker Studio (구…

  • 생키 다이어그램(Sankey Diagram)으로 사용자 행동 흐름 분석하기

    1. 생키 다이어그램이란? 생키 다이어그램(Sankey Diagram)은 흐름을 시각적으로 표현하는 그래프의 한 형태입니다. 각 노드(요소) 간의 연결선은 흐름의 방향과 크기를 나타내며, 이 흐름의 강도를 직관적으로 파악할 수 있습니다. 일반적으로 에너지 흐름, 비용 이동, 프로세스 단계 간 전환율 분석 등에 사용됩니다. 특히, 사용자의 행동 경로 분석에 유용하며, 온라인 쇼핑몰에서 사용자가 어떤 경로를 거쳐 구매까지 이어지는지를 분석할 때…

  • Google Tag Manager(GTM)를 활용한 웹페이지 A/B 테스트 방법

    A/B 테스트는 웹사이트 개선을 위한 강력한 방법 중 하나입니다. 특히 Google Tag Manager(GTM)를 활용하면 개발자의 도움 없이도 손쉽게 실험을 진행할 수 있습니다. 이번 글에서는 GTM을 활용한 A/B 테스트 설정부터 데이터 분석까지의 과정을 자세히 설명하겠습니다. 1. A/B 테스트란? A/B 테스트는 두 개 이상의 페이지 버전을 사용하여 어느 버전이 더 나은 성과를 내는지 비교하는 방법입니다. 예를 들어,…

  • 코호트 분석(Cohort Analysis): 현업에서 제대로 활용하는 법

    1. 코호트 분석이란? 코호트 분석(Cohort Analysis)이란 특정 기준(가입일, 구매일, 첫 사용일 등)으로 그룹을 나누고, 해당 그룹의 행동 패턴을 분석하는 기법입니다. 보통 유저의 유지율(retention), 구매 전환율(conversion rate), 활성화율(activation rate) 등을 분석하는 데 사용됩니다. 하지만 많은 기업이 코호트 분석을 시도해도 “한 번 해보고 끝”이거나, 결과를 실질적인 인사이트로 연결하지 못하는 경우가 많습니다. 이번 포스팅에서는 실무에서 코호트 분석을 제대로…

  • Python과 R: 데이터 분석에서 무엇이 더 적합할까?

    데이터 분석을 처음 시작하면 Python과 R이라는 두 가지 언어를 많이 접하게 됩니다. 하지만 어떤 상황에서 어떤 언어를 사용하는 것이 더 효율적인지 명확하게 아는 사람은 많지 않습니다. 이 글에서는 데이터 분석의 기초부터 Python과 R의 차이를 비교하고, 실제 업무에서 어떤 경우에 더 적합한지 알아보겠습니다. 1. Python과 R의 개요 Python R 2. 데이터 분석 과정에서의 Python과 R 비교…

  • 계절적 요인을 고려한 데이터 분석 방법 : 공공 데이터 및 외부 데이터 활용

    데이터 분석을 하다 보면 특정 시기마다 데이터의 변동이 심해지는 경우가 있다. 이런 계절적 요인은 데이터에 노이즈를 추가하거나, 오히려 중요한 패턴을 숨기기도 한다. 그래서 업종별로 계절성을 고려하여 데이터를 분석하는 방법과, 활용할 수 있는 데이터 출처를 정리해보았다. 1. 계절적 요인이 데이터에 미치는 영향 계절성(seasonality)은 특정한 주기(월별, 분기별, 연도별)로 반복되는 패턴을 의미한다. 예를 들어: 이처럼 업종별로 계절적 요인을…