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 …read more.
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 …read more.
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. …read more.
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 …read more.
1. KPI 설정이 중요한 이유 데이터 분석가는 단순히 데이터를 해석하는 역할을 넘어, 비즈니스 성과를 측정하고 개선하는 데 기여해야 합니다. 이때 중요한 것이 **KPI(Key Performance Indicator, 핵심 성과 지표)**입니다. KPI를 명확하게 설정하지 않으면 분석 방향이 흐려지고, 결과를 측정하기 어려워집니다. 예를 들어, 한 기업이 “매출을 증가시키자”라는 목표를 설정했다면, 이는 너무 모호합니다. 하지만 **’월간 활성 사용자(MAU)를 10% 증가시키자’**와 …read more.
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 …read more.
이커머스 비즈니스에서 고객을 확보하고 성장시키는 것은 매우 중요합니다. 이를 체계적으로 분석하기 위해 AARRR 프레임워크를 활용하면 데이터 기반 의사 결정을 쉽게 내릴 수 있습니다. 오늘은 AARRR 분석이 무엇인지, 그리고 이커머스에서 이를 어떻게 활용할 수 있는지 자세히 설명하겠습니다. 1. AARRR 분석이란? AARRR은 고객의 행동을 다섯 가지 단계로 나누어 분석하는 프레임워크입니다. 이는 **Acquisition (획득), Activation (활성화), Retention (유지), …read more.
데이터 분석을 하다 보면 ‘세그먼트(Segment)’라는 개념을 자주 접하게 됩니다. 세그먼트는 데이터를 더 잘 이해하고 활용하기 위한 중요한 기법 중 하나입니다. 이번 포스팅에서는 세그먼트가 무엇인지, 어떻게 사용되는지, 그리고 실전 예제까지 살펴보겠습니다. 😊 1. 세그먼트(Segment)란? 세그먼트(Segment) 는 특정 기준에 따라 데이터를 그룹화하는 것을 의미합니다. 즉, 비슷한 특성을 가진 데이터들을 묶어서 분석하는 방법입니다. 예를 들어, 온라인 쇼핑몰 데이터를 …read more.
데이터 분석을 하다 보면 여러 개의 테이블을 합쳐야 할 일이 많습니다. 이때 사용하는 것이 조인(JOIN) 입니다. SQL의 조인은 하나 이상의 테이블을 연결하여 원하는 데이터를 조회할 수 있도록 도와줍니다. 이번 포스팅에서는 비개발자도 쉽게 이해할 수 있도록 SQL 조인 개념과 예제를 함께 살펴보겠습니다! 😊 1. SQL 조인이란? 조인(JOIN) 은 두 개 이상의 테이블을 특정한 조건을 기준으로 결합하는 …read more.
SQL은 데이터를 분석하거나 처리할 때 꼭 필요한 도구입니다. 특히 비개발자라도 기본적인 SQL 문법을 이해하면 업무에서 큰 도움을 받을 수 있습니다. 오늘은 그중에서도 데이터를 정렬하고 집계하는 방법에 대해 쉽게 알아보겠습니다. 1. 데이터를 정렬하기 (ORDER BY) SQL에서 데이터를 정렬할 때는 ORDER BY 구문을 사용합니다. 정렬은 원하는 데이터를 보기 좋게 정리하는 첫 번째 단계입니다. 기본 구문 예제 1: …read more.
1. 아하 모먼트란 무엇인가? 아하 모먼트란 사용자가 제품이나 서비스의 핵심 가치를 깨닫는 순간을 의미합니다. 이 순간을 경험한 사용자는 제품에 더 깊이 관여하거나, 장기적인 사용자로 전환될 가능성이 높아집니다. 예를 들어: 이러한 경험은 사용자로 하여금 “아, 이 서비스 정말 유용하다!”라는 깨달음을 주며, 이를 통해 서비스에 머무르는 시간을 늘리거나 이탈률을 줄일 수 있습니다. 2. 아하 모먼트를 찾는 방법 …read more.
GA4 데이터를 BigQuery에서 분석할 때, 반복 필드(repeated fields)와 일반 필드를 함께 조회하는 작업은 흔합니다. 특히 event_params에서 특정 키의 값을 추출하면서 다른 필드와 함께 분석하려면 UNNEST를 적절히 사용해야 합니다. 이번 글에서는 dimension3과 traffic_source.manual_source를 함께 조회하는 3가지 다른 방식의 쿼리를 소개합니다. 1. FROM 절에서 UNNEST 사용 예제 쿼리 설명 이 방법은 간단하고 직관적이어서 가장 널리 사용됩니다. 2. …read more.