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DATA 속에서 기회를 찾길 바래

  • SQL에서 배열 다루기: 중복 제거와 활용법

    SQL에서 데이터를 다룰 때, 하나의 컬럼에 여러 개의 값을 저장해야 하는 경우가 있습니다. 특히 JSON 데이터나 이벤트 로그 데이터를 다룰 때 배열(Array)을 사용하면 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는데요. 하지만 배열을 사용할 때 중복된 값이 발생할 수 있어 이를 처리하는 방법이 필요합니다. 이번 포스팅에서는 SQL에서 배열을 다루는 이유, 중복 제거 방법, 그리고 배열 관련 SQL 함수들을…

  • GitHub Copilot: 데이터 분석에서 활용하기

    데이터 분석을 진행하다 보면 반복적인 코드 작성이 많아지고, 특정 패턴을 여러 번 사용해야 하는 경우가 많습니다. 이때 AI 기반 코드 자동완성 도구인 GitHub Copilot을 사용하면 코딩 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 특히, Python을 활용한 데이터 분석에서 Copilot이 제공하는 코드 추천 기능을 적극적으로 활용할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 GitHub Copilot의 소개, 데이터 분석에서의 활용 사례, 설치…

  • GA4에서 마케팅 성과 분석하기: 유입 경로와 전환 분석 방법

    마케팅에서는 사용자의 유입이 가장 중요한 요소 중 하나이며, 특히 특정 전환(예: 회원가입, 구매, 구독 등)이 어떤 유입 경로에서 발생했는지를 파악하는 것이 필수적입니다. GA4는 이러한 데이터를 분석하는 데 강력한 기능을 제공하며, 마케팅 성과를 최적화하는 데 큰 도움이 됩니다. 이 글에서는 GA4 콘솔을 활용하여 마케팅 유입 경로와 전환 분석을 수행하는 방법을 자세히 설명하겠습니다. 1. GA4에서 마케팅 성과…

  • 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,…

  • BigQuery vs. Databricks: 속도 차이가 발생하는 이유와 해결 방법

    1. 개요 Google Cloud의 BigQuery를 사용하면 데이터 처리 속도가 매우 빠른 반면, Databricks나 내부 데이터베이스에서 동일한 데이터를 처리할 때 속도가 현저히 느려지는 경우가 많습니다. 왜 이런 차이가 발생하는지, 그리고 이를 해결할 수 있는 방법은 무엇인지 알아보겠습니다. 2. BigQuery가 빠른 이유 (1) 서버리스 아키텍처(Serverless Architecture) BigQuery는 완전 관리형 서버리스 데이터 웨어하우스로, 사용자가 인프라를 직접 관리할 필요가…

  • GA4에서 세션 단위 소스/매체, 기본 소스/매체, 첫 사용자 소스/매체 차이 및 BigQuery 구현 방법

    GA4에서는 트래픽 소스 분석을 위해 여러 가지 소스/매체(Source/Medium) 개념을 제공합니다. 대표적인 것이 다음과 같습니다. 각각의 차이점을 이해하고 GA4 BigQuery에서 어떻게 구현되는지 살펴보겠습니다. 1. 세션 단위 소스/매체(Session Source/Medium) 개념 세션 단위 소스/매체는 사용자가 사이트를 방문할 때, 해당 세션의 트래픽 소스를 나타냅니다. 즉, 사용자가 사이트에 방문할 때 유입된 경로를 기반으로 설정됩니다. 세션이 종료되면 새 세션이 시작될 때…

  • GA4 BigQuery 데이터 분석: event_params vs user_properties 차이점 완벽 정리

    1. GA4 BigQuery에서 이벤트 데이터의 구조 GA4의 데이터를 BigQuery에서 분석하다 보면 event_params와 user_properties라는 두 개의 중요한 배열 필드를 자주 마주하게 됩니다. 이 두 필드는 GA4의 이벤트 기반 데이터에서 핵심적인 역할을 하지만, 각각 다르게 동작하기 때문에 차이를 정확히 이해하는 것이 중요합니다. 이번 글에서는 event_params와 user_properties가 무엇인지, 어떤 데이터를 담고 있으며, 어떤 점이 다른지 상세하게 설명하겠습니다. 2.…

  • 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…

  • 데이터 분석가 이력서: 포트폴리오 작성 가이드 (3~7년차)

    데이터 분석가로서 이직을 준비할 때, 이력서와 함께 가장 중요한 요소 중 하나가 바로 포트폴리오입니다. 특히, 3~7년 차 경력자라면 단순한 스킬 나열이 아니라, 실제로 기업이 원하는 포트폴리오를 구성하는 것이 중요합니다. 이번 포스팅에서는 기업들이 포트폴리오에서 중요하게 생각하는 요소와, 어떻게 작성해야 하는지에 대해 상세히 다뤄보겠습니다. 1. 기업이 포트폴리오에서 중요하게 생각하는 요소 많은 기업들은 데이터 분석가의 포트폴리오를 통해 다음과…

  • GA4 BigQuery + AppsFlyer Raw 데이터 결합 분석

    GA4의 BigQuery 데이터와 AppsFlyer Raw 데이터를 결합하면 마케팅 캠페인의 실제 성과를 보다 정밀하게 분석할 수 있습니다. 특히, 두 데이터를 통합하여 유저의 유입 경로와 이후 행동(앱 내 활동, 구매 등)을 추적할 수 있어 광고 최적화에 큰 도움이 됩니다. 1. GA4와 AppsFlyer 데이터를 결합하는 이유 GA4와 MMP(AppsFlyer) 데이터는 각각의 역할을 수행합니다. 그러나 각각 단독으로는 분석에 한계가 있습니다.…

  • 데이터 분석을 통한 사업 아이디어 도출

    데이터 분석이 단순한 통계나 보고서 작성을 넘어서 직접적인 비즈니스 기회를 창출할 수 있다는 점에서 중요한 역할을 한다. 이번 포스팅에서는 특정 분석 결과를 기반으로 어떤 사업을 제안할 수 있는지를 구체적으로 살펴보겠다. 1. 데이터 분석을 통한 기회 발견 데이터 분석을 통해 소비자의 행동 패턴, 시장의 트렌드, 특정 산업의 문제점을 도출할 수 있다. 여기서는 가상의 분석 결과를 기반으로…

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