데이터분대석

DATA 속에서 기회를 찾길 바래

  • 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:…

  • Bigquery와 SQL 차이:unnest

    데이터 분석가로 일하다 보면 BigQuery와 일반 SQL에서 데이터를 다룰 때 마주치는 주요 기능 중 하나가 중첩 배열이나 구조체를 처리하는 방법입니다. 이 글에서는 BigQuery의 UNNEST 함수와 일반 SQL에서 사용하는 LATERAL VIEW를 비교하며, 두 개념이 어떻게 동일한 작업을 수행하는지 알아보겠습니다. 1. BigQuery의 UNNEST BigQuery는 스키마 설계에서 배열(Array)이나 구조체(Struct)를 지원합니다. 이때, 중첩된 데이터를 평평하게 펼치는 데 사용하는 함수가…

  • GROUP BY로 데이터를 한눈에 보기

    GROUP BY는 데이터를 그룹화해서 요약할 때 사용하는 SQL 구문입니다. 이 쿼리는 실제 업무에서 데이터의 패턴이나 요약된 통계를 확인할 때 매우 유용합니다. 특히, 보고서를 작성하거나 데이터를 정리할 때 자주 사용되죠. 이번 포스팅에서는 GROUP BY를 활용하여 **”부서별 평균 급여”**를 계산하는 간단한 예제를 살펴보겠습니다. 쿼리 예제: 부서별 평균 급여 계산 예시 데이터 우선, 아래와 같은 직원 정보를 담고…

  • GA4 BigQuery를 활용한 유입 경로별 전환율 분석

    1. 유입 경로별 전화율 분석이란 무엇인가? 유입 경로별 전환율 분석은 마케팅 활동의 성과를 측정하고 최적화하는 데 사용되는 핵심적인 분석입니다. 이 분석은 유입 경로별 성과를 평가하여 효율적인 채널에 자원을 집중시키고, 개선이 필요한 부분을 파악하는 데 도움을 줍니다. 각 유입 경로(예: 광고 캠페인, 검색 엔진, 소셜 미디어, 직접 유입 등)를 통해 방문한 사용자가 특정 목표(예: 구매, 회원가입,…

  • GA4 BigQuery를 활용한 인사이트 도출 방법

    안녕하세요! 오늘은 GA4 데이터를 BigQuery를 통해 분석하는 방법 중, 누구나 쉽게 따라 할 수 있으면서도 강력한 인사이트를 도출할 수 있는 사례를 소개하려고 합니다. 예를 들어, 상위 페이지와 이벤트를 분석하여 사용자들이 가장 자주 사용하는 기능을 파악하거나, 유저당 이벤트 발생 수를 통해 참여도를 평가할 수 있습니다. 이러한 분석은 제품 개선과 사용자 경험 향상에 중요한 역할을 합니다. 이…

  • BigQuery 날짜형식 변환

    BigQuery에서는 날짜와 시간을 다룰 때 다양한 함수들을 제공합니다. 날짜 형식을 변환하면서 해당 단위에 맞는 활성 사용자 수를 계산하는 SQL 쿼리 작성 방법을 단계별로 설명하겠습니다. 이 포스팅에서는 event_date 필드가 날짜 형식(DATE)이라고 가정하겠습니다. 1. 날짜 형식: 년월일 (YYYY-MM-DD) 활성 사용자 수를 날짜 단위로 집계하려면 날짜 필드를 그대로 사용하면 됩니다. SELECT event_date AS day, COUNT(DISTINCT user_id) AS active_usersFROM…

  • GA4 Bigquery MAU 구하기

    안녕하세요! 오늘은 Google Cloud Platform(GCP)의 BigQuery를 사용하여 디바이스별 MAU(Monthly Active Users)를 구하는 방법을 알려드릴게요. 초보자분들도 이해할 수 있도록, 왜 이 작업이 필요한지와 쿼리의 각 단계에서 어떤 작업을 하는지 자세히 설명드리겠습니다. MAU란 무엇인가요? 먼저, MAU(Monthly Active Users)는 특정 기간 동안 서비스를 이용한 고유 사용자 수를 뜻합니다. 이 지표는 사용자의 활동 수준을 이해하고 서비스의 성장과 유지 상태를…

  • GA4 BigQuery 데이터를 활용한 Looker Studio 시각화

    Google Analytics 4(GA4)와 BigQuery를 활용하여 데이터를 분석하고, Looker Studio를 통해 시각화하는 방법을 소개합니다. 오늘은 “유입 소스/매체별 사용자 수와 세션 수“를 계산하는 BigQuery 쿼리를 작성하고, 이 데이터를 Looker Studio에 연결하여 쉽게 이해할 수 있도록 시각화하는 과정을 공유합니다. 1. BigQuery에서 GA4 데이터 조회 GA4 데이터를 분석하기 위해 BigQuery의 GA4 익스포트 테이블에서 필요한 데이터를 쿼리로 집계합니다. BigQuery 쿼리…

  • AI를 활용한 프롬프트 작성법 (feat. 데이터분석)

    데이터 분석에서 AI는 이제 더 이상 선택이 아닌 필수가 되고 있습니다. 특히, GPT와 같은 생성형 AI를 활용하면 업무 효율성을 극대화할 수 있습니다. 하지만 AI의 성능은 어떻게 프롬프트를 작성하느냐에 따라 크게 달라집니다. 오늘은 실제 데이터 분석 업무에서 활용할 수 있는 AI 프롬프트 작성법과 몇 가지 예시를 소개하겠습니다. 프롬프트 작성의 기본 원칙 실제 데이터 분석에서의 활용 예시…

  • BigQuery와 GA4로 데이터 웨어하우스를 구현하는 방법과 활용 사례

    데이터 웨어하우스(DW)는 기업의 다양한 데이터 소스에서 정보를 수집, 정리, 저장하여 분석과 의사결정을 지원하는 중앙화된 시스템입니다. 클라우드 기술의 발전으로 데이터 웨어하우스는 비용 효율성과 확장성을 갖춘 서비스로 자리 잡았으며, Google Cloud Platform(GCP)에서 제공하는 BigQuery는 이러한 DW를 구현하는 데 최적화된 솔루션입니다. 특히, GA4 데이터를 활용한 마케팅 분석과 다른 데이터를 통합하여 더 넓은 비즈니스 인사이트를 얻는 사례가 많아지고 있습니다.…

  • 중복 제거: SQL로 효율적으로 데이터 정리하기

    데이터 분석 과정에서 중복 데이터를 처리하는 일은 매우 흔합니다. SQL을 사용하면 효율적으로 중복 데이터를 제거하거나, 중복되지 않은 데이터를 조회할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 다양한 중복 제거 방법과 실제 예제를 소개합니다. 1. 중복되지 않은 데이터 조회: DISTINCT 사용 SQL에서 중복을 제거할 때 가장 기본적으로 사용하는 구문은 DISTINCT입니다. 특정 열의 중복된 값을 제거하고 고유한 값을 조회할 수…

  • 리드타임 분석: 퍼널분석의 확장

    퍼널 분석 이후 리드타임 분석이 필요한 이유 이커머스 사이트에서 퍼널 분석은 고객의 전환 과정을 이해하기 위한 핵심 도구입니다. 퍼널 분석을 통해 방문자가 제품 페이지를 조회하고, 장바구니에 담고, 결제까지 완료하는 단계별 전환율을 파악할 수 있습니다. 그러나 단순히 각 단계의 전환율만 분석하는 것으로는 다음과 같은 중요한 질문들에 답하기 어렵습니다. 리드타임 분석은 이러한 질문에 답하며, 전환 과정에서의 병목…

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