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DATA 속에서 기회를 찾길 바래

  • 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…

  • RFM 분석 기법: 데이터로 고객을 이해하는 가장 간단한 방법

    1. RFM 분석이란? RFM 분석은 데이터를 기반으로 고객을 세분화하고 가치를 평가하는 기법입니다.RFM은 Recency(최신성), Frequency(빈도), **Monetary(금액)**의 약자로, 각각 다음을 의미합니다: 이 세 가지 요소를 조합하여 고객의 행동 패턴을 이해하고, 맞춤형 마케팅 전략을 세울 수 있습니다. 2. RFM 분석이 중요한 이유 예를 들어, RFM 분석을 통해 고객을 그룹화하면, 한 번도 구매하지 않은 고객에게는 리마인드 메시지를, VIP 고객에게는…

  • 퍼널 분석 (Funnel Analysis) 기초 가이드

    퍼널 분석은 사용자가 특정 목표(예: 구매, 회원가입)에 도달하기까지의 단계별 행동 과정을 시각화하여 분석하는 방법입니다. 주로 이탈률(Conversion Rate)과 각 단계에서의 사용자 행동을 추적하여 문제점을 파악하고 개선 방향을 찾는 데 활용됩니다. 퍼널 분석의 기본 구성 퍼널 분석의 장점 퍼널 분석의 단점 효과적인 퍼널 분석을 위한 팁 퍼널 분석의 한계와 보완 방안 퍼널 분석은 서비스 개선과 전환율 최적화에…

  • BigQuery의 UNNEST 함수란?

    BigQuery에서 배열 데이터는 단일 필드 안에 여러 값을 포함할 수 있는 데이터 구조입니다. 이 배열을 그대로 두면 분석에 어려움이 있을 수 있으므로, 배열의 각 요소를 분리해 행(row) 형태로 변환해야 합니다. 이때 사용하는 함수가 바로 UNNEST 입니다. UNNEST를 사용하면 배열 데이터를 테이블처럼 다룰 수 있어 보다 효율적인 데이터 분석이 가능합니다. 📌 UNNEST 함수의 기본 사용 방법…

  • SQL 조건 및 논리 함수 활용하기

    SQL에서 조건과 논리 함수는 데이터를 처리하고 분석할 때 매우 유용합니다. 특히, 데이터를 특정 조건에 따라 변환하거나 필터링해야 할 때 자주 사용됩니다. 이번 포스팅에서는 조건 및 논리 함수의 기본 개념과 활용 예제를 소개합니다. 1. CASE 함수 CASE 함수는 SQL에서 조건에 따라 다른 값을 반환하는 가장 기본적인 논리 함수입니다. 여러 조건을 처리할 수 있어 유연성이 뛰어납니다. 기본…

  • BigQuery와 일반 데이터베이스의 차이: 쉽게 이해하기

    Google BigQuery는 일반 데이터베이스와 달리 대규모 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 설계된 클라우드 기반 데이터 웨어하우스입니다. 하지만 구조적 차이와 사용 방식에서 기존 데이터베이스와는 큰 차이가 있습니다. 이 글에서는 BigQuery와 일반 데이터베이스의 차이를 쉽게 설명하겠습니다. 1. BigQuery의 주요 특징 1.1 데이터 모델의 차이 1.2 저장 방식과 성능 2. 주요 개념 비교 2.1 UNNEST와 JOIN의 차이 2.2 확장성과…

  • BigQuery 기초부터 GA4 신규/재사용자 쿼리 작성까지

    Google BigQuery는 대규모 데이터를 빠르고 효율적으로 처리하기 위한 클라우드 기반의 데이터 웨어하우스입니다. BigQuery는 Google Cloud Platform(GCP)의 일환으로 제공되며 SQL 같은 친숙한 언어를 사용해 데이터를 분석할 수 있습니다. 이 글에서는 BigQuery의 기초를 설명하고, GA4 데이터를 활용해 신규 사용자와 재사용자를 구분하는 쿼리 작성법까지 안내합니다. 1. BigQuery란? 주요 특징 2. BigQuery 기초 2.1 BigQuery 구성 요소 2.2 기본…

  • AI와 함께 데이터 분석할 때 시너지 내는 방법

    데이터 분석을 하다 보면 막히는 부분이나 더 효율적으로 일하고 싶은 순간이 많을 거예요. 이럴 때 AI 도구와 협업하면 더 빠르고 깊이 있는 분석이 가능해집니다. 특히 AI는 데이터 탐색, 패턴 발견, 코드 작성 등에서 큰 도움을 줄 수 있어요. 이번 포스팅에서는 AI와 함께 시너지를 극대화할 수 있는 방법을 구체적으로 알려드릴게요. 1. 문제 정의와 분석 목표 설정…

  • SQL과 정규식을 활용하는 함수 3가지

    데이터 분석이나 문자열 처리를 할 때 **정규식(Regular Expressions)**은 아주 유용하게 쓸임. SQL에서도 정규식을 지원하는 여러 함수들이 있음. 특히 문자열 데이터의 패턴 매치킹, 변환, 추출에 자주 활용되기 때문에 잘 익해두면 업무에서 크는 도움이 될 수 있음. 이는 포스팅에서는 SQL에서 정규식을 활용하는 대표적인 함수 3가지를 알아보겠음. 1. REGEXP_LIKE ✨✨✨ REGEXP_LIKE는 특정 문자열이 정규식 패턴과 일치하는지를 확인하는 함수임.…

  • SQL에서 정규식(Regex) 기초 배우기

    SQL에서 정규식은 문자열을 패턴 매칭할 때 사용돼. 복잡한 문자열 데이터 처리에서 아주 유용하게 쓰이지. 특히 데이터 분석이나 ETL 작업을 할 때 많이 사용해. 1. 정규식(Regex)이란? 정규식(Regular Expression)은 특정한 패턴을 이용해 문자열을 검색하거나 치환하는 방법이야. SQL에서도 몇몇 함수나 명령어를 통해 정규식을 사용할 수 있어. 활용 예시 2. SQL에서 정규식을 지원하는 함수 대표적으로 많이 사용하는 SQL의 정규식…

  • 슬기로운 데이터 정리 생활: 데이터 분석가의 필수 스킬 📂

    1. 기본부터 시작: 폴더와 파일 네이밍 규칙 정하기 📌 폴더 구조화 프로젝트별, 날짜별로 정리하는 것이 기본이야. 📌 파일 네이밍 규칙 일관성 있는 파일명은 데이터 관리의 핵심이야. 2. 데이터 정리 자동화: 작은 습관이 큰 생산성으로 1) 데이터 파이프라인 자동화 2) 스프레드시트 자동화 3) 클라우드 데이터 관리 3. 데이터 클리닝: 데이터 정리의 꽃 🌸 정리된 데이터는 분석의…

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