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사전캠프 데일리미션

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데이터분석 아티클 16 - 사용자 행동 데이터 분석: ③데이터를 분석할 때 주의할 점 4가지 1. 오늘의 아티클(주제) https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1602/ 사용자 행동 데이터 분석: ③데이터를 분석할 때 주의할 점 4가지 | 요즘IT 이전 글 ‘사용자 행동 데이터 분석: ②넷플릭스와 아마존은 데이터 분석을 어떻게 할까요?’에서 넷플릭스와 아마존의 사례를 통해 사용자 행동 데이터 분석이 실제 비즈니스에서 어떻게 활용 yozm.wishket.com 2. 아티클 정보 요약 사용자 행동 데이터를 분석할 때 주의할 점 4가지 1)사용자들은 우리가 원하는 대로 서비스를 쓰지 않는다 -예상한 것과는 다른 사용자 행동 데이터가 나오는 경우 빈번 => 당황하지 말고 있는 그대로 데이터를 볼 것! 2)데이터가 기록되는 방식 정확하게 이해 -서비스 실제 사용자 수 :..
데이터분석 아티클 15 - 사용자 행동 데이터 분석: ②넷플릭스와 아마존은 데이터 분석을 어떻게 할까요? 1. 오늘의 아티클(주제) https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1588/ 사용자 행동 데이터 분석: ②넷플릭스와 아마존은 데이터 분석을 어떻게 할까요? | 요즘IT 사용자 행동 데이터 분석은 적은 비용으로 많은 사람의 행동을 분석할 수 있고, 데이터만 잘 쌓으면 사용자들의 행동 패턴을 원할 때 언제든 분석을 할 수 있어서 주목받는 중이라고 설명했습니 yozm.wishket.com 2. 아티클 정보 요약 -사용자 행동 데이터 분석 : 적은 비용으로 많은 사람 행동 분석 가능. 데이터만 잘 쌓으면 사용자 행동 패턴 언제든 분석 사용자 행동 데이터로 분석할 수 있는 것 -사용자 행동 데이터 : 대부분의 활동 추적하는 데이터 => 다양한 분석 가능! 사용자 행동 데이터 활용..
데이터분석 아티클 14 - 사용자 행동 데이터 분석: ①사용자 행동 데이터 왜 필요할까요? 1. 오늘의 아티클(주제) https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1572/ 사용자 행동 데이터 분석: ①사용자 행동 데이터 왜 필요할까요? | 요즘IT 사용자 행동 데이터는 고객들이 서비스를 잘 쓰고 있는지를 가늠할 수 있는 방법 중 하나입니다. 요즘에는 발 빠르게 고객의 요구사항을 확인하고, 서비스를 만들어야 하는 상황이라 사용자 행 yozm.wishket.com 2. 아티클 정보 요약 "우리 서비스 사용자들이 잘 사용하고 있나요?" 회사에서 볼 수 있는 데이터의 종류 2가지 1)서비스 데이터 -가입, 결제 등 서비스 운영을 위해 반드시 필요한 데이터 : 회원가입 정보, 사용자들의 결제 내역 등 -모든 기업 혹은 서비스가 필수적으로 저장하고 있음 2)사용자 행동 데이..
데이터분석 아티클 13 - R vs 파이썬, 빅데이터 분석에 무엇이 더 좋을까? 1. 오늘의 아티클(주제) https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1178/ R vs 파이썬, 빅데이터 분석엔 무엇이 더 좋을까? | 요즘IT 데이터 분석가와 과학자는 수학이나 통계학적인 지식을 갖춰야 함은 물론 머신러닝, 딥러닝 알고리즘에 대한 이해, 프로그래밍 언어에 대한 숙달까지 갖춰야 합니다. 특히 프로그래밍 언어를 yozm.wishket.com 2. 아티클 정보 요약 빅데이터를 위한 프로그래밍 언어 1)프로그래밍 언어의 종류 : 여러 언어 체계가 있으며, 각 언어마다 다른 장단점 있음 R vs 파이썬 -빅데이터 처리 위한 대표적 언어 1)공통점 -데이터 분석을 위한 다양한 패키지 제공 -데이터 분석가 및 데이터 과학자에 주요 이용자층 형성 => 다양한 기능, 잦..
데이터분석 아티클 12 - SQL 가독성을 높이는 다섯 가지 사소한 습관 1. 오늘의 아티클(주제) https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1519/ SQL 가독성을 높이는 다섯 가지 사소한 습관 | 요즘IT 지독하게 읽기 힘든 SQL 문을 해석해 본 적 있으신가요? 마치 암호를 읽는 것처럼 어렵습니다. 파이선처럼 들여쓰기와 띄어쓰기를 문법적으로 강제하는 언어를 사용해 봤다면 SQL의 자유로움에 yozm.wishket.com 2. 아티클 정보 요약 1. 예약어는 대문자로 : SELECT, FROM, GROUP BY, HAVING, AS, AND 등 2. 행갈이를 자주 하자 : SELECT, FROM, GROP BY 등 특히 주의! 3. 행갈이를 더 자주 하자 : WHERE 절에서 AND, OR 등 특히! 4. 주석을 쓰자 : 1)코드를 쓴 의..
데이터분석 아티클 11 - 양질의 데이터를 판별하는 5가지 방법 : ⑤목적에 적합한 데이터인가? 1. 오늘의 아티클(주제) https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1123/ 양질의 데이터를 판별하는 5가지 방법 : ⑤ 목적에 적합한 데이터인가? | 요즘IT 사실 좋은 데이터라고 매번 쓰이는 것은 아니며 좋지 않은 데이터라고 절대 사용되지 않는 것은 아닙니다. 양질의 데이터라는 것은 상황에 따라, 분석 목적에 따라 변화하기 마련입니다. 결국 yozm.wishket.com 2. 아티클 정보 요약 -양질의 데이터 : 상황 및 분석 목적에 맞는 데이터 데이터에 원하는 정보가 담겨 있는가? 1)DIKW 피라미드 이론 *DIKW : 데이터(data), 정보(information), 지식(knowledge), 지혜(wisdom) -'데이터->정보->지식->지혜'로 갈 수록 그 ..
데이터분석 아티클 10 - 양질의 데이터를 판별하는 5가지 방법 : ④데이터 형식을 파악했는가? 1. 오늘의 아티클(주제) https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1107/ 양질의 데이터를 판별하는 5가지 방법 : ④ 데이터 형식을 파악했는가? | 요즘IT 데이터 구조와 생김새에서 모든 데이터는 차이를 보입니다. 그리고 데이터의 생김새, 즉 데이터 형식에 따라서 분석 가치가 높은 양질의 데이터와 그렇지 못한 저품질의 데이터가 나뉘기도 합 yozm.wishket.com 2. 아티클 정보 요약 -양질의 데이터일 수록 형식에 특별한 공통점이 있으며, 저품질의 것도 마찬가지! 데이터가 순수한 정형 데이터인가? 1)정형 데이터와 비정형 데이터 (1)정형 데이터 : 미리 정해 놓은 형식과 구조에 따라 고정된 자리에 저장되는 데이터 =>숫자이거나 수치화 가능! 사실상 수치데이터..
데이터분석 아티클 09 - 양질의 데이터를 판별하는 5가지 방법 : ③관계형 데이터베이스인가? 1. 오늘의 아티클(주제) https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1096/ 양질의 데이터를 판별하는 5가지 방법 : ③ 관계형 데이터베이스인가? | 요즘IT 보통 빅데이터의 특성을 이야기할 때 3V라는 단어를 언급하는 경우가 많습니다. Velocity(속도), Volume(양), Variety(다양성)까지 V로 시작하는 3가지 단어의 묶음입니다. 이때 Variety(다양성)이라는 단 yozm.wishket.com 2. 아티클 정보 요약 -빅데이터의 특성 : 3V -> Velocity(속도), Volume(양), Variety(다양성) =>어떤 다양한 모습의 빅데이터라도 활용하기 좋은 데이터들이 지키고 있는 공통의 형식이 존재함! '데이터형식! 관계형 데이터베이스 1)관..