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.

BigQuery를 사용하다 보면 테이블에 RECORD 형식의 데이터가 포함된 경우를 자주 볼 수 있습니다. 이는 JSON 형태의 중첩된 데이터를 효율적으로 저장하고 조회할 수 있도록 도와줍니다. 이번 글에서는 RECORD 형식의 데이터를 다루는 방법을 자세히 설명하고, 실제 데이터 조회 및 응용 사례까지 다뤄보겠습니다. 1. RECORD 형식이란? BigQuery의 RECORD 형식은 테이블 내에서 하나의 열(Column)에 여러 개의 속성(필드)이 포함될 수 …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.

1. GA4 BigQuery에서 이벤트 데이터의 구조 GA4의 데이터를 BigQuery에서 분석하다 보면 event_params와 user_properties라는 두 개의 중요한 배열 필드를 자주 마주하게 됩니다. 이 두 필드는 GA4의 이벤트 기반 데이터에서 핵심적인 역할을 하지만, 각각 다르게 동작하기 때문에 차이를 정확히 이해하는 것이 중요합니다. 이번 글에서는 event_params와 user_properties가 무엇인지, 어떤 데이터를 담고 있으며, 어떤 점이 다른지 상세하게 설명하겠습니다. 2. …read more.

GA4 데이터를 BigQuery에서 분석할 때, 반복 필드(repeated fields)와 일반 필드를 함께 조회하는 작업은 흔합니다. 특히 event_params에서 특정 키의 값을 추출하면서 다른 필드와 함께 분석하려면 UNNEST를 적절히 사용해야 합니다. 이번 글에서는 dimension3과 traffic_source.manual_source를 함께 조회하는 3가지 다른 방식의 쿼리를 소개합니다. 1. FROM 절에서 UNNEST 사용 예제 쿼리 설명 이 방법은 간단하고 직관적이어서 가장 널리 사용됩니다. 2. …read more.

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 …read more.

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 …read more.