1. 비즈니스 도메인 기반의 데이터 분석 사고 학습 포인트: 단순한 기술 스택보다 중요한 건 ‘비즈니스 목표’를 이해하고 데이터를 통해 해결하는 사고력이다. 예시: 예를 들어, ‘오프라인결제’ 서비스를 맡게 되었을 때, 단순히 사용률 추세만 보는 게 아니라, 특정 마케팅 이벤트 이후 결제 전환율이 상승했는지, 특정 기능 개편이 이탈률에 어떤 영향을 줬는지를 가설 설정 → 지표 정의 → …read more.

1. 코호트 분석이란? 코호트 분석(Cohort Analysis)은 특정한 공통점을 가진 사용자 그룹(코호트)을 시간의 흐름에 따라 관찰하고, 그 그룹의 행동 변화를 분석하는 방법입니다. 주로 사용자의 첫 방문 날짜, 회원 가입 날짜, 최초 구매일 등 특정 시점을 기준으로 그룹을 나누고, 이후 사용자의 행동 패턴(유지율, 재방문율, 재구매율 등)을 측정하는데 사용됩니다. 예를 들어, 1월에 가입한 사용자들과 2월에 가입한 사용자들의 서비스 …read more.

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 …read more.

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 …read more.

빅쿼리(BigQuery)는 구글 클라우드(Google Cloud)에서 제공하는 완전 관리형 데이터 웨어하우스입니다. 이는 대량의 데이터를 빠르고 효율적으로 분석할 수 있도록 설계된 도구로, SQL(Structured Query Language)을 사용해 데이터를 쿼리하고 분석할 수 있습니다. 특히 빅쿼리는 초보자도 쉽게 시작할 수 있도록 간단한 인터페이스와 뛰어난 확장성을 제공합니다. 빅쿼리의 주요 특징 빅쿼리를 시작하는 방법 1. Google Cloud Platform(GCP) 계정 만들기 2. GCP 콘솔에서 …read more.

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 …read more.

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.