하미's 블로그

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..

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..