데이터분대석

[카테고리:] 데이터 탐색

  • 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…

  • 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…

  • 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…

  • 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…

  • 박스 플롯(Box Plot): 데이터 분포를 시각화하는 강력한 도구

    데이터 분석에서 시각화는 데이터를 이해하고 의사 결정을 내리는 데 중요한 역할을 합니다. 오늘은 **박스 플롯(Box Plot)**에 대해 알아보고, 이를 활용하여 데이터를 분석하는 방법을 소개하겠습니다. 또한, 실제 업무에서 활용할 수 있는 예제를 통해 이해를 돕겠습니다. 박스 플롯이란? 박스 플롯은 데이터의 분포와 이상치를 한눈에 파악할 수 있는 시각화 도구입니다. 아래 이미지는 박스 플롯의 기본 구조를 시각적으로 보여줍니다:…

  • 이커머스 시장 트렌드 예측 방법 (과거 데이터 기반)

    이커머스 산업에서는 시장 트렌드를 예측하는 것이 매우 중요합니다. 과거 데이터를 기반으로 트렌드를 분석하면 고객의 구매 행동을 예측하고, 효과적인 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 과거 데이터를 활용해 미래의 시장 트렌드를 예측하는 방법을 이커머스 사이트를 예시로 구체적으로 설명하겠습니다. 1. 데이터 수집 단계 먼저, 정확한 트렌드 분석을 위해 다양한 데이터를 수집해야 합니다. 수집해야 할 주요 데이터:…

  • MAU (Monthly Active Users) 증대를 위한 데이터 분석 방법

    MAU는 많은 기업에서 중요한 성과 지표 중 하나로, 이를 효과적으로 증대하기 위해서는 체계적인 데이터 분석이 필수적입니다. 이번 포스팅에서는 MAU 증대를 위해 활용할 수 있는 데이터 분석 방법들을 하나씩 구체적으로 살펴보겠습니다. 1. 유저 세그먼트 분석 먼저, 현재 MAU를 구성하는 주요 세그먼트를 파악해야 합니다. 유저를 연령대, 지역, 사용 디바이스 등의 기준으로 나누고, 어떤 그룹이 가장 활발히 활동하는지…

  • 코호트 분석: 알기 쉬운 이커머스 예시

    코호트 분석이란? 코호트(Cohort)는 공통된 특성을 가진 집단을 뜻해요.코호트 분석은 특정 시점에 같은 행동을 한 그룹(코호트)의 행동 변화를 시간의 흐름에 따라 분석하는 방법이에요. 쉽게 말하면, “비슷한 시기에 가입하거나 구매한 고객들이 시간이 지나면서 어떻게 행동했는지”를 보는 거죠! 이커머스 사이트에서 코호트 분석이 중요한 이유 이커머스에서 코호트 분석은 고객 유지율, 구매 패턴, 재방문율 등을 이해하는 데 유용해요.한 번 고객을…

  • 고객 세분화를 위한 데이터 분석 전략

    고객 세분화(Customer Segmentation)는 다양한 고객 데이터를 기반으로 공통된 특성을 가진 그룹으로 고객을 나누는 과정입니다. 이를 통해 각 그룹의 특성에 맞춘 맞춤형 마케팅 전략을 수립하고, 비즈니스 성과를 극대화할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 고객 세분화를 효과적으로 수행하기 위한 데이터 분석 전략을 단계별로 소개하겠습니다. 1. 고객 세분화의 필요성 고객 세분화는 왜 중요할까요? 다음은 고객 세분화가 비즈니스에 제공하는 주요…

  • 분석의 목표 정의: 데이터 분석의 첫 단추

    데이터 분석은 단순히 숫자를 다루는 작업이 아닙니다. 데이터를 통해 의미 있는 통찰을 얻고, 문제를 해결하며, 가치를 창출하는 과정이죠. 그런데 이 모든 것의 시작은 바로 ‘분석의 목표 정의’에 있습니다. 목표가 명확하지 않다면 아무리 고급 기술과 방대한 데이터를 사용하더라도 결과물은 허무하거나 방향성을 잃게 됩니다. 이번 포스팅에서는 분석의 목표를 정의하는 것이 왜 중요한지, 그리고 이를 어떻게 설정해야 하는지에…

  • 데이터 분석의 주요 카테고리와 활용 사례

    1. 데이터 분석이란? 데이터 분석은 주어진 데이터를 활용하여 통찰을 도출하고, 문제를 해결하며, 의사 결정을 지원하는 과정입니다. 다양한 분석 방법론이 존재하며, 각 방법은 특정한 목적과 상황에 따라 활용됩니다. 이 글에서는 데이터 분석의 주요 카테고리와 그 활용 사례를 간략히 소개합니다. 2. 주요 데이터 분석 카테고리 ▶ 기술 통계 (Descriptive Analytics) ▶ 진단 분석 (Diagnostic Analytics) ▶ 예측…