잡학다식의 지식공방

AWS 기반 데이터 ETL 구축하기

데이터를 효과적으로 수집하고 변환하여 저장하는 과정은 모든 데이터 중심 기업에서 중요한 역할을 합니다. AWS(Amazon Web Services)는 다양한 ETL(Extract, Transform, Load) 서비스를 제공하여 데이터 처리 파이프라인을 효율적으로 구축할 수 있도록 지원합니다. 이번 글에서는 AWS 기반 ETL 프로세스의 개념과 활용 사례를 살펴보겠습니다.1. ETL이란?ETL은 Extract(추출) → Transform(변환) → Load(적재) 의 약자로, 데이터를 원본 시스템에서 가져와 변환한 후 최종 저장소로 로드하는 과정을 의미합니다.Extract (추출): 데이터 소스(S3, RDS, 로그 파일 등)에서 데이터를 가져오는 단계Transform (변환): 데이터 정제, 필터링, ..

2025 빅 데이터 분석 사이트 모음 추천 | Python, SQL | AI | 학습 데이터

데이터 분석이나 머신러닝, AI 모델 학습 등을 할 때, 실세계 데이터를 사용한 실습은 매우 중요합니다. 하지만 모든 데이터를 직접 수집하기에는 시간과 리소스가 많이 들죠. 이럴 때 유용하게 활용할 수 있는 데이터 사이트들을 소개합니다. 이 사이트들은 데이터 분석가, 연구자, 학습자들이 다양한 데이터셋을 다운로드하거나 API를 통해 데이터를 활용할 수 있는 곳입니다.1. Kaggle 주요 특징Kaggle은 데이터 과학자들이 참여할 수 있는 다양한 대회와 프로젝트를 제공합니다.수천 개의 공개된 데이터셋을 제공하며, 대부분은 무료로 사용할 수 있습니다.데이터셋은 CSV, Excel 파일뿐만 아니라 다양한 포맷으로 제공되어 분석에 유용합니다.Kaggle에는 데이터셋뿐만 아니라 커널(코드 실행 환경)도 제공되어..

데이터 분석 실무 용어 30개 – 이 정도는 알고 가자!

1. KPI (Key Performance Indicator) – 핵심 성과 지표목표 달성을 평가하기 위한 주요 지표.예시: 광고 클릭률, 회원가입 전환율 등 비즈니스 목표와 연결된 지표2. ETL (Extract, Transform, Load) – 데이터 처리 과정데이터를 추출(Extract) → 변환(Transform) → 적재(Load)하는 과정.예시: MySQL에서 데이터를 가져와 클린징 후 데이터 웨어하우스에 저장3. A/B 테스트 – 실험 기반 의사 결정두 개 이상의 버전을 비교하여 최적의 성과를 찾는 실험.예시: 버튼 색상을 A(파란색)와 B(빨간색)로 나누어 클릭율 비교4. Cohort Analysis (코호트 분석) – 특정 그룹의 행동 분석같은 특성을 가진 사용자 그룹을 나누어 분석하는..

시계열 데이터(Time Series Data)에 대한 이해와 분석 방법

시계열 데이터(Time Series Data)는 시간에 따라 순차적으로 수집된 데이터를 의미합니다. 시간의 흐름에 따라 변하는 현상을 분석하고 예측하는 데 유용한 데이터로, 경제, 금융, 날씨, 건강 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 이번 글에서는 시계열 데이터에 대한 정의, 특징, 분석 방법, 예시 등을 상세히 다뤄 보겠습니다.1. 시계열 데이터란?시계열 데이터는 특정 시간에 측정된 값들이 시간 순서대로 정리된 데이터를 말합니다. 이 데이터는 주로 시간 간격(일, 주, 월 등)에 따라 일정하게 수집되며, 데이터가 시간의 흐름에 따라 변화하는 특성을 반영합니다. 시계열 데이터는 시간의 흐름에 따른 트렌드, 계절성, 주기성 등을 분석하는 데 유용합니다.예시:주식 시장 데이터: 하루 단위로 주식의 가격이 변화..

힐링 음악을 들으면 좋은 점과 추천 플레이리스트

바쁜 일상 속, 음악이 주는 힐링 효과현대인들은 매일 바쁜 일상을 살아가며 스트레스와 피로를 쌓아갑니다. 그런데 우리는 종종 음악 한 곡이 마음을 편안하게 만들어 주는 경험을 하곤 하죠. 특히 힐링 음악은 감정을 안정시키고, 스트레스를 줄이며, 집중력을 높이는 데 큰 도움이 됩니다.힐링 음악이 주는 4가지 효과1. 스트레스 완화잔잔한 멜로디와 자연의 소리가 가미된 힐링 음악은 몸과 마음을 이완시키는 데 효과적입니다. 연구에 따르면 부드러운 음악을 들으면 코르티솔(스트레스 호르몬) 수치가 감소하고, 심박수가 안정된다고 합니다.2. 집중력 향상조용한 피아노 연주나 클래식 음악은 집중력을 높이는 데 도움이 됩니다. 특히 업무를 하거나 공부할 때 백색소음과 함께 들으면 더욱 효과적입니다.3. 수면의 질 개선자기..

패션 플랫폼의 의류 SKU: 패션 관리의 핵심 키워드

패션 쇼핑몰이나 온라인 플랫폼에서 상품을 구매할 때, **SKU(Stock Keeping Unit)**라는 용어를 종종 접할 수 있습니다. 하지만 SKU가 정확히 무엇을 의미하는지, 왜 중요한지 아는 사람은 많지 않습니다. 오늘은 패션 플랫폼에서 SKU가 무엇이고, 어떻게 활용되는지, 그리고 그 중요성에 대해 상세히 설명하겠습니다.1. SKU란 무엇인가?SKU는 재고 관리 단위로, 각 제품을 고유하게 식별하는 번호 또는 코드입니다. 이 코드는 숫자와 문자가 결합된 형태로 제품의 다양한 특성을 나타냅니다. 패션 플랫폼에서는 상품의 크기, 색상, 디자인 등 세부 사항을 정확히 구별하고 관리할 수 있도록 SKU를 부여합니다.간단히 말해, SKU는 제품을 ‘식별’하는 고유한 코드이며, 이 코드를 통해 상품의 종..

AB 테스트 가이드

1. AB 테스트란?AB 테스트(A/B Testing)는 두 개 이상의 변형(A와 B)을 비교하여 어떤 것이 더 나은 성과를 내는지 평가하는 실험 방법입니다. 일반적으로 웹사이트, 앱, 마케팅 캠페인, 제품 기능 등에 적용됩니다.2. AB 테스트의 목적사용자 경험(UX) 최적화전환율(CVR) 향상클릭률(CTR) 증가매출 및 사용자 참여도 증대데이터 기반 의사결정3. AB 테스트 설계 단계목표 설정테스트를 통해 개선하려는 핵심 지표(KPI)를 정의합니다.예: 클릭률, 가입 전환율, 장바구니 추가 비율 등가설 수립실험을 통해 검증할 가설을 설정합니다.예: "버튼 색상을 파란색에서 녹색으로 변경하면 클릭률이 증가할 것이다."대상 그룹 설정사용자를 랜덤하게 그룹(A/B)으로 나눕니다.샘플 크기를 충분히 확보하여..

비정형 데이터(Unstructured Data)란?데이터는 크게 정형 데이터(Structured Data) 와 비정형 데이터(Unstructured Data) 로 나눌 수 있습니다.정형 데이터 : 행과 열로 구성된 데이터베이스에서 쉽게 저장하고 검색할 수 있는 데이터 (예: 엑셀, SQL 테이블)비정형 데이터 : 일정한 형식이 없어 데이터베이스의 테이블에 저장하기 어려운 데이터 (예: 텍스트, 이미지, 동영상, 로그 데이터)이번 글에서는 비정형 데이터가 무엇인지, 어떤 종류가 있는지, 그리고 어떻게 처리하는지에 대해 깊이 있게 다뤄보겠습니다.1. 비정형 데이터의 특징✅ 구조화되지 않은 데이터✅ 크기가 크고 복잡함✅ 전통적인 데이터베이스(SQL)로 저장하기 어려움✅ 머신러닝 및 빅데이터 기술을 활용하여 분..

데이터 엔지니어링이란?데이터 엔지니어링(Data Engineering)은 데이터를 수집, 저장, 처리, 변환하여 분석가나 데이터 과학자가 쉽게 활용할 수 있도록 하는 과정을 의미합니다. 데이터 엔지니어들은 데이터 파이프라인을 구축하고, 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크를 관리하며, 효율적인 데이터 흐름을 설계하는 역할을 수행합니다.1. 데이터 엔지니어링의 주요 개념1) 데이터 파이프라인 (Data Pipeline)데이터 파이프라인은 원천 데이터 소스로부터 데이터를 추출하고 변환한 후 저장소로 전달하는 일련의 프로세스를 의미합니다. ETL(Extract, Transform, Load) 또는 ELT(Extract, Load, Transform) 방식이 대표적인 예입니다.ETL (Extract, Transf..

0. 배경데이터 분석을 하다 보면 특정 시간에 발생한 이벤트를 집계해야 하는 경우가 많습니다. 예를 들어, 특정 서비스의 라이브 스트리밍 접속 유저 수를 시간대별로 분석한다고 가정해 봅시다. 일반적으로 로그 데이터를 이용하여 각 시간에 접속한 유저 수를 집계하게 되는데, 여기서 흔히 발생하는 문제가 하나 있습니다.문제점: 데이터가 없는 시간대는 누락된다로그 기반의 데이터는 이벤트가 발생한 경우에만 저장되므로, 특정 시간대에 접속자가 없었다면 해당 시간은 쿼리 결과에서 아예 빠지게 됩니다. 이렇게 되면 시간 흐름에 따른 유저 수 변화를 직관적으로 파악하기 어려워지고, 시각화할 때도 그래프가 끊겨 보이는 등의 문제가 발생할 수 있습니다.해결 방법: 전체 시간대를 생성하여 보강하기이 문제를 해결하기 위해 시간..

데이터베이스(Database)와 스키마(Schema)의 차이데이터를 다루다 보면 "데이터베이스(Database)"와 "스키마(Schema)"라는 용어를 자주 접하게 됩니다. 이 두 개념은 서로 밀접한 관계가 있지만, 역할과 사용 방식이 다릅니다. 이번 글에서는 데이터베이스와 스키마의 개념, 차이점, 그리고 실무에서 어떻게 활용되는지를 쉽게 설명해 보겠습니다.1. 데이터베이스(Database)란?데이터베이스는 데이터를 저장하고 관리하는 전체적인 시스템을 의미합니다. 다양한 객체(테이블, 뷰, 인덱스 등)를 포함하며, 여러 개의 스키마(Schema)를 가질 수 있습니다.🔹 데이터베이스의 특징데이터를 저장하고 구조화하여 관리하는 공간하나 이상의 **스키마(Schema)**를 포함 가능테이블(Table), 뷰..

프롬프트 엔지니어(Prompt Engineer)는 AI 모델, 특히 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)을 효과적으로 활용할 수 있도록 최적의 프롬프트(입력)를 설계하는 역할을 합니다. 최근 AI 기반 서비스가 늘어나면서 이 직군의 중요성이 커지고 있으며, 다양한 산업에서 수요가 증가하고 있습니다. 그렇다면 프롬프트 엔지니어가 되기 위해서는 어떤 준비가 필요할까요?1. 기본 개념 이해하기1) 자연어 처리(NLP)와 LLM의 원리 학습GPT, Claude, Gemini 등의 LLM이 어떻게 학습되는지 이해하기토큰(tokenization), 임베딩(embedding), attention mechanism 등의 개념 익히기2) 주요 프롬프트 기법 학습Zero-shot Promptin..

SQL에서 문자열을 다룰 때, 데이터 입력 과정에서 여러 개의 공백이 포함될 수 있습니다. 예를 들어, 사용자 입력값이나 로그 데이터에서 의도치 않게 연속된 공백이 들어가는 경우가 있습니다.PostgreSQL에서는 이러한 연속된 공백을 단일 공백으로 변환하는 데 REGEXP_REPLACE 함수를 사용할 수 있습니다.1. REGEXP_REPLACE 함수란?REGEXP_REPLACE는 정규식을 이용하여 문자열을 변환하는 PostgreSQL의 강력한 문자열 처리 함수입니다. 기본적인 사용법은 다음과 같습니다:REGEXP_REPLACE(source_string, pattern, replacement, flags)source_string: 변환할 문자열pattern: 정규식 패턴 (치환 대상)replacement..

지금까지 “공짜로 코인을 캔다”는 말에 코웃음쳤던 사람들, 이제 어떤 표정을 짓고 있을까요? 😏 2025년 2월 20일, 파이코인은 오픈 메인넷과 함께 주요 글로벌 거래소에 상장되었습니다! 🎉 하지만 이건 단순한 ‘상장’이 아닙니다.💡 파이코인의 진짜 변화이제 파이코인은 더 이상 숫자로만 존재하는 코인이 아닙니다. 거래소에서 실제 거래가 가능해졌고, 기업들과의 협업 가능성도 열렸습니다. 단순한 투기용 코인이 아닌, 실생활에서 사용될 날이 머지않았다는 뜻이죠.🔥 근데 왜 다들 파이코인에 열광하는 걸까?기존 코인들은 비싼 상장 수수료를 내고 거래소에 올라가지만, 파이코인은 거래소가 먼저 원해서 상장한 코인입니다. 게다가, 6,000만 명이 넘는 사용자 기반과 자체 심사 기준(KYB)까지 도입하면서 ‘..

Bless 코인이 무엇이냐?BLESS는 안정적인 인터넷 연결만으로 누구나 참여할 수 있는 세계 최초의 공유 컴퓨터 개념 DEPIN 플랫폼입니다.유휴 컴퓨팅 자원을 공유하면 글로벌 공유 컴퓨터 발전에 기여할 수 있으며, 기여한 시간에 따라 보상이 지급됩니다.Bless(블레스)는 무료 채굴 노드로, 크롬 브라우저 확장 프로그램을 통해 쉽게 이용할 수 있습니다.이 서비스는 PC의 유휴 자원(남는 컴퓨팅 리소스)을 공유하여 웹사이트 및 애플리케이션의 사용 정보를 제공하고, 이에 대한 보상으로 토큰을 채굴할 수 있는 방식입니다.특히, 솔라나(Solana) 체인을 기반으로 운영되며, NGC, MH, Dewhales 등으로부터 800만 달러의 투자를 유치하여 기대감을 높이고 있습니다. 또한, 확장 프로그램을 통한 방..

2025년 2월 20일(목), 드디어 파이코인이 오픈 메인넷을 공식적으로 개방합니다! 🎉뿐만 아니라 OKX, Bitget, MEXC 등 주요 글로벌 거래소에도 같은 날 상장 확정!💡 오픈 메인넷이란?기존의 폐쇄적인 환경에서 벗어나 실제 블록체인 네트워크를 개방하고, 외부 거래소 및 다양한 글로벌 서비스와 연결될 수 있도록 허용하는 것을 의미합니다. 이는 단순한 거래소 상장을 넘어 아마존, 테슬라와 같은 대기업과의 협업 가능성까지 열어줍니다.🔥 왜 파이코인이 특별한가?기존 코인들은 거래소에 비싼 상장 수수료를 지불해야 했지만, 파이코인은 자체 심사 기준(KYB) 을 마련하여 통과한 거래소에만 상장을 허용합니다. 즉, 거래소들이 오히려 파이코인을 상장하고 싶어하는 구조로 바뀌었다는 점에서 기존 암호화폐..

지금 전세계적인 파이코인 홀더들 집합으로 okx에 신규회원들 많이 몰렸다고 하네요역시 파이 네트워크 무시 못하나봅니다. 아직 가입 안하신분들 위해 친절하게 가입 설명 드립니다!  1.okx에 접속합니다. (또는 링크: https://okx.com/join/44739603)sign up을 클릭하고 국가명에 한국을 입력합니다.원하는 email을 입력합니다(가입시 아래에 44739603 입력시 수수료 추가 할인 적용)  2.출금을 위해 필요한 kyc 인증을 합니다.(민증, 운전면허, 여권 중 선택)  3.향후 파이코인 상장 공지가 뜨면, Spot으로 들어가 pi를 검색한 다음, 생성된 지갑에 적힌 주소로 입금을 하여 판매하면 됩니다.  오랜 기다림이 보람으로 돌아오길 간절히 바랍니다.

IntelliJ에서 코드 자동 정렬(자동 들여쓰기 및 포매팅)하는 방법은 다음과 같습니다.1. 단축키 사용Windows/Linux: Ctrl + Alt + LMac: Cmd + Option + L위 단축키를 누르면 현재 파일의 코드가 자동으로 정렬됩니다.2. 메뉴에서 정렬하기IntelliJ에서 코드가 있는 파일을 엽니다.Code 메뉴를 클릭합니다.Reformat Code (Ctrl + Alt + L 또는 Cmd + Option + L)를 선택합니다.3. 파일 저장 시 자동 정렬 설정파일을 저장할 때 자동으로 코드가 정렬되도록 설정할 수도 있습니다.File → Settings (Preferences on macOS) → Tools → Actions on Save로 이동합니다.Reformat code 체크박..

1. 풀필먼트 서비스에서 데이터 분석이 중요한 이유풀필먼트는 단순한 물류 창고가 아니라, 데이터 기반 운영 최적화가 중요한 산업물류 효율성, 고객 만족도, 판매자 성장을 극대화하기 위해 데이터 분석이 필수적주문량 증가, 배송 지연 문제 해결, 비용 절감 등에서 데이터 분석이 직접적인 영향을 미침2. 풀필먼트에서 활용할 수 있는 주요 데이터 분석 기법🔹 1) Funnel 분석 – 판매자와 물류 흐름 최적화목적:판매자의 풀필먼트 이용 과정을 단계별로 분석하여 이탈률을 줄이고, 효율성을 높이는 방법 찾기분석 과정:판매자 가입 → 계약 → 첫 입고 → 첫 주문 발생 → 정기 이용어느 단계에서 이탈이 많이 발생하는지 분석예: 가입 후 첫 입고까지 평균 3주 걸린다면, 이 기간을 줄이기 위한 온보딩 개선적용 사례..

가설 검정은 통계학에서 데이터를 기반으로 결론을 내리는 데 사용되는 중요한 절차입니다. 이 글에서는 가설 검정의 기본 개념, 주요 용어, 단계, 그리고 실무에서의 활용 사례를 다루겠습니다.1. 가설 검정이란?가설 검정(Hypothesis Testing)은 표본 데이터를 바탕으로 어떤 주장(가설)이 사실인지 여부를 검증하는 통계적 방법입니다. 이는 실험 결과나 관측 데이터를 기반으로 결론을 내리는 과정에서 중요한 역할을 합니다.2. 주요 용어1) 귀무가설 (Null Hypothesis, H₀)처음 세운 기본 가설로, 차이가 없거나 효과가 없다는 주장을 나타냅니다.예: "새로운 약은 기존 약과 효과가 같다."2) 대립가설 (Alternative Hypothesis, H₁)귀무가설에 반대되는 가설로, 차이가 ..

통계는 데이터 분석의 기초이자 핵심 도구입니다. 데이터를 이해하고 의사결정을 내리는 데 필수적인 여러 기초 개념들을 알아보겠습니다. 이 글에서는 통계의 기본 개념과 대표적인 기초 통계 지표들을 소개하고, 이를 실무에 어떻게 활용할 수 있는지 살펴보겠습니다.1. 통계란 무엇인가?통계(Statistics)는 데이터를 수집, 분석, 해석, 표현하는 학문입니다. 이를 통해 복잡한 데이터를 요약하고, 데이터를 기반으로 결론을 도출하거나 미래를 예측할 수 있습니다.통계는 크게 두 가지로 나뉩니다:기술통계(Descriptive Statistics): 데이터를 요약하고 설명.예: 평균, 중앙값, 분산 등.추론통계(Inferential Statistics): 표본 데이터를 기반으로 모집단의 특성을 추정.예: 가설 검정,..

확률과 분포: 데이터의 패턴을 이해하는 열쇠데이터 분석과 통계학에서 확률과 분포는 데이터를 이해하고 모델링하는 데 필수적인 개념입니다. 이 글에서는 확률과 분포의 기본 개념, 주요 분포의 종류, 그리고 이를 실무에서 활용하는 방법을 살펴보겠습니다.1. 확률(Probability)이란?확률은 특정 사건이 발생할 가능성을 수치로 나타낸 것입니다. 확률의 값은 항상 0과 1 사이에 위치하며, 0은 사건이 절대 발생하지 않음을, 1은 사건이 반드시 발생함을 의미합니다.확률의 기본 규칙:확률의 범위: 모든 사건의 확률은 0에서 1 사이의 값을 가짐.전체 확률의 합: 모든 가능한 사건의 확률 합은 1.배반 사건: 두 사건이 동시에 발생할 수 없을 경우, P(A ∪ B) = P(A) + P(B).예제:주사위를 던졌을..

데이터 분석에서 변수 간의 관계를 이해하는 것은 매우 중요합니다. 상관관계와 회귀분석은 이러한 관계를 탐구하고 설명하는 데 유용한 두 가지 방법입니다. 이 글에서는 두 개념의 정의와 차이점, 그리고 실무에서의 활용 방법을 예제와 함께 살펴보겠습니다.1. 상관관계란 무엇인가?상관관계(Correlation)는 두 변수 간의 연관성을 나타내는 통계적 개념입니다. 이는 두 변수가 얼마나 함께 변하는지를 측정하며, 상관계수(Correlation Coefficient)를 사용해 그 크기와 방향을 나타냅니다.상관계수의 범위와 의미:+1: 완전한 양의 상관관계 (한 변수가 증가할 때 다른 변수도 비례적으로 증가)0: 상관관계 없음 (두 변수 간에 선형적 관계가 없음)-1: 완전한 음의 상관관계 (한 변수가 증가할 때 ..

기업이 매출을 올리는 방법은 여러 가지가 있습니다. 마케팅, 고객 서비스, 제품 개선 등 다양한 분야에서 접근할 수 있지만, 데이터 분석을 활용한 매출 증대 전략은 점점 더 중요한 요소로 자리잡고 있습니다. 오늘은 데이터 분석가의 시각에서 매출을 올리는 방법에 대해 깊이 있게 탐구해보겠습니다.1. 고객 분석: 고객을 이해하고 타겟팅하기매출을 올리기 위한 첫 번째 단계는 고객을 이해하는 것입니다. 데이터 분석을 통해 고객의 특성과 행동 패턴을 파악할 수 있습니다. 이 정보는 타겟 마케팅을 통해 더욱 효과적으로 매출을 증대시키는 데 활용됩니다.고객 세분화 (Customer Segmentation)고객을 단순히 연령, 성별, 지역과 같은 표면적인 특성만으로 구분하는 것을 넘어서, 고객의 구매 이력, 검색 패턴..

1.1. Python특징: Python은 데이터 분석, 통계 분석, 머신러닝 등에 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, SciPy, Scikit-learn 등과 같은 강력한 라이브러리들이 있어 데이터 처리와 분석에 매우 적합합니다.장점:오픈 소스이며 커뮤니티가 활발해서 배우기 쉽고 지원이 많음다양한 데이터 분석 라이브러리 제공머신러닝, 딥러닝, 웹 개발 등 다양한 분야에서 사용 가능사용 예시:Pandas로 데이터 처리 및 분석Matplotlib과 Seaborn으로 데이터 시각화1.2. R특징: R은 통계 분석에 강력한 기능을 제공하는 프로그래밍 언어이자 환경입니다. 특히 데이터 시각화와 통계 분석에서 매우 강력합니다.장점:통계 분석에 특화된..

1. AWS 인스턴스란 무엇인가?AWS 인스턴스는 사용자가 필요로 하는 컴퓨팅 성능을 제공하는 가상 서버입니다. 사용자는 이 인스턴스를 통해 운영 체제(OS), 소프트웨어, 애플리케이션을 설치하고 실행할 수 있습니다. 이러한 인스턴스는 물리적인 서버가 아닌, 클라우드 환경에서 필요에 따라 리소스를 유동적으로 확장하거나 축소할 수 있습니다.2. AWS 인스턴스의 특징유연한 리소스 관리: AWS 인스턴스는 CPU, 메모리, 저장소 등의 자원을 자유롭게 선택할 수 있습니다. 사용자는 필요에 따라 리소스를 조정할 수 있어, 비용을 절감하고 최적화할 수 있습니다.스케일링: AWS 인스턴스는 수요에 맞게 자동으로 확장하거나 축소할 수 있습니다. 예를 들어, 트래픽이 급증하면 더 많은 인스턴스를 추가하고, 트래픽이 ..

1. 통계적 분석이란?통계적 분석은 데이터를 수집, 정리, 분석하여 중요한 정보를 추출하고, 이를 바탕으로 의사 결정을 내리는 과정입니다. 통계 분석을 통해 우리는 데이터를 단순히 숫자로 보는 것이 아니라, 그 안에 숨겨진 패턴이나 트렌드를 발견하고, 이를 실제 문제 해결에 적용할 수 있습니다.주요 목표데이터에서 유의미한 정보를 추출의사결정에 필요한 추론을 제공불확실성을 고려하여 결론 도출통계적 분석의 주요 단계데이터 수집: 데이터를 체계적으로 수집하고, 필요한 변수들을 정의합니다.데이터 정리 및 탐색적 분석(EDA): 수집한 데이터를 확인하고, 결측치나 이상치를 처리합니다.데이터 분석: 통계 기법을 사용하여 데이터를 분석하고, 분석 모델을 구축합니다.결과 해석: 분석 결과를 바탕으로 의미 있는 인사이트..

데이터 분석이 발전함에 따라 데이터 시각화는 필수적인 기술로 자리 잡았습니다. 복잡한 데이터를 이해하기 쉽게 표현함으로써, 인사이트를 도출하고 의사 결정을 지원하는 중요한 역할을 합니다. 이 글에서는 데이터 시각화의 중요성과 효과적인 방법에 대해 살펴보겠습니다.데이터 시각화의 중요성이해도 향상: 복잡한 데이터셋을 그래프나 차트로 표현함으로써, 사용자들이 빠르게 정보를 이해하고 해석할 수 있습니다. 특히, 패턴이나 트렌드를 쉽게 파악할 수 있게 도와줍니다.의사 결정 지원: 시각화된 데이터는 경영진이나 의사 결정자들이 빠르게 판단할 수 있도록 도와줍니다. 예를 들어, 매출 추세를 시각화하면 어떤 제품이 잘 팔리고 있는지 한눈에 알 수 있습니다.스토리텔링: 데이터 시각화는 데이터를 이야기처럼 표현할 수 있는 ..

고객 생애 가치 (Customer Lifetime Value, CLTV)란 무엇인가?Customer Lifetime Value (CLTV)는 한 고객이 회사와의 관계를 유지하는 동안 발생시키는 총 수익을 나타내는 중요한 지표입니다. CLTV는 고객의 장기적인 가치를 평가하는 데 사용되며, 특히 마케팅 전략 수립, 고객 세분화, 리텐션 전략 등에 중요한 역할을 합니다.간단하게 말하면, CLTV는 고객이 얼마나 많은 가치를 회사에 가져다주는지 평가하는 방식입니다. 이를 통해 회사는 더 많은 가치를 창출할 수 있는 고객에게 집중적으로 마케팅 활동을 펼칠 수 있으며, 이탈 가능성이 높은 고객을 식별하여 미리 대응할 수 있습니다.CLTV의 계산 방법CLTV는 보통 아래와 같은 변수들을 기반으로 계산됩니다:Aver..

GMV Contribution이란 무엇인가?전자상거래 비즈니스에서 GMV(Gross Merchandise Value)는 플랫폼이나 마켓플레이스에서 발생하는 총 거래액을 의미합니다. 이는 특정 기간 동안 판매된 상품의 총 금액을 나타내며, 제품이 할인되었거나 판매 수수료가 차감되기 전의 금액입니다. GMV는 비즈니스의 성장을 측정하는 중요한 지표이지만, 그 자체로는 어떤 요소가 성장을 이끌었는지, 어떤 제품이나 캠페인이 성공적인지에 대한 정보를 제공하지 않습니다.이 문제를 해결하기 위해 GMV를 세분화해 각 요소가 매출에 어떻게 기여했는지 분석하는 방법이 필요하며, 이를 GMV Contribution이라고 합니다. GMV Contribution은 GMV를 구성하는 여러 요소—제품 카테고리, 마케팅 채널, ..