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 …read more.

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. …read more.

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 …read more.

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 …read more.

퍼널 분석은 사용자의 행동 흐름을 이해하고, 각 단계에서 이탈률을 분석하여 개선점을 찾는 강력한 도구입니다. GA4 BigQuery 데이터를 활용하면 이런 퍼널 분석을 더 유연하게 수행할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 세션 시작 → 회원가입 → 상세페이지 조회 → 구매 단계로 퍼널 분석을 수행하는 방법을 다룹니다. 1. 퍼널 분석의 목적 2. 준비해야 할 데이터 GA4 데이터를 BigQuery로 연동하여 …read more.

STRING_AGG는 BigQuery에서 여러 행의 문자열을 하나의 문자열로 결합하는 데 사용되는 함수입니다. 특히, 데이터베이스에서 그룹화된 데이터를 하나의 문자열로 표현해야 할 때 유용합니다. 1. STRING_AGG 함수란? 2. STRING_AGG를 사용하는 이유 3. STRING_AGG의 사용 예시 예제 1: 고객 이름을 한 줄로 결합하기 고객 데이터를 관리하는 테이블이 있을 때, 특정 그룹의 고객 이름을 하나의 문자열로 요약할 수 있습니다. 데이터 …read more.

왜 실험 데이터 분석이 중요한가? 중견기업 이커머스에서 활용하는 실험 설계와 분석 방법 1. 실험 설계 방법론 2. 실험 결과 분석 방법 실제 이커머스 실험 예시 예시: 할인 배너가 구매 전환율에 미치는 영향 실험 진행 시 주의사항 결론 이커머스에서 실험 설계와 분석은 데이터 기반 의사결정을 가능하게 하고, 고객 경험과 매출 향상을 동시에 이끌어냅니다. 특히 중견기업은 제한된 …read more.

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: …read more.

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 …read more.

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 …read more.

GA4와 UA(Universal Analytics)는 데이터 구조와 처리 방식이 달라 BigQuery에서 사용하는 쿼리도 큰 차이가 있어요. UA BigQuery GA4 BigQuery 1️⃣ 세션 수와 사용자 수 조회 UA BigQuery 버전 GA4 BigQuery 버전 2️⃣ 이탈 페이지 조회 UA BigQuery 버전 GA4 BigQuery 버전 요약

SQL을 이미 알고 있는 분들이라면, BigQuery를 접할 때 익숙하면서도 혼란스러운 점이 있을 거예요.오늘은 일반 SQL과 BigQuery의 차이를 쉽게 설명하면서, BigQuery의 특징을 SQL 경험자의 눈높이에 맞춰 설명드릴게요! 1️⃣ 일반 SQL과 BigQuery: 뭐가 다른가요? 1. SQL은 무엇? SQL은 데이터베이스(DB)를 다루기 위한 표준 언어로, MySQL, PostgreSQL, SQL Server, Oracle 등 다양한 RDBMS(Relational Database Management System)에서 사용됩니다.SQL로 데이터 조회, …read more.