데이터분대석

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  • 구글 빅쿼리를 활용한 데이터 분석 사례

    구글 빅쿼리(BigQuery)는 방대한 데이터를 빠르게 분석할 수 있는 강력한 도구입니다. 특히 마케팅, 광고, 사용자 행동 분석 등에 활용하면 인사이트를 도출하는 데 유용합니다. 이번 포스팅에서는 빅쿼리에서 접근할 수 있는 예시 데이터를 활용하여 다양한 분석을 수행하는 방법을 알아보겠습니다. 1. 핸드폰 기종별 광고 유입 채널 분석 분석 목표 사용자들이 어떤 핸드폰 기종을 사용하며, 주로 어떤 광고 채널을 통해…

  • 빅쿼리와 MySQL의 차이점 및 활용법

    데이터베이스를 선택할 때, 빅쿼리(BigQuery)와 MySQL은 자주 비교되는 기술입니다. 두 시스템은 데이터 저장과 분석을 위한 강력한 도구이지만, 구조적으로나 활용 방식에서 큰 차이가 있습니다. 이번 글에서는 빅쿼리와 MySQL의 차이점과 각각의 활용 방법을 보다 자세히 살펴보겠습니다. 빅쿼리와 MySQL의 구조적 차이 1. 데이터베이스 유형 2. 저장 및 처리 방식 3. 확장성 및 성능 4. 데이터 처리 속도 빅쿼리와 MySQL의…

  • 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…

  • 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…

  • AARRR 분석: 이커머스에서 왜, 어떻게 활용해야 할까?

    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),…

  • 비개발자도 쉽게 따라할 수 있는 SQL: 정렬 및 집계 이해하기

    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:…

  • 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…

  • 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…

  • MAU (Monthly Active Users) 증대를 위한 데이터 분석 방법

    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…