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프로그래머스 데이터분석 데브코스 10-3 (마케팅 지표) 접점 (Tuch Point) 제품/서비스를 고객에게 노출시키는 다양한 방법 크게 오프라인과 온라인 접점으로 나뉨 고객이 우리 서비스를 접하게 되는 다양한 방법, 혹은 경로 보통 온라인에 중점을 주지만 매장 방ㅁ누 혹은 Tv/신문광고와 같은 오프라인 접점도 존재 온라인 접점을 포커스로 진행 고객 접점 경로의 시간순 기록이 디지털 마케팅 데이터 분석의 시작 접점들은 페이스북, 구글, 네이버와 같은 마케팅 플랫폼이 되며 이를 채널이라고 부르기도 함 접점 = Touch Point = 채널 디지털 마케팅 디지털 접점(온라인)에 우리 서비스/제품에 대한 광고를 내는 것 이는 보통 캠페인이란 형태로 행해지고 구체적인 타켓 고객층을 갖고 시작 회사에 따라서는 다수의 접점에서 동시에 동일한 목적을 갖는 마케팅을 시작 크.. 2024. 4. 19.
SQL lv2 성분으로 구성한 아이스크림 총 주문량 SELECT I.INGREDIENT_TYPE, SUM(H.TOTAL_ORDER) FROM FIRST_HALF H INNER JOIN ICECREAM_INFO I ON I.FLAVOR = H.FLAVOR GROUP BY 1 두 테이블간 키로 join 하여 아이스크림 성분 타입 group by 진행했다. 2024. 4. 19.
프로그래머스 데이터분석 데브코스 10-3 (이커머스 지표) 서비스 사용 고객 활성 (Active) 정의 사용자가 활성 상태에 관한 명확한 정의가 중요 -> 지표 사전의 필요성 단순 로그인을 활성으로 볼 것인가? 아니라면 어떤 행동을 의미있는 행동이라 볼 것인가 DAU (Daily Active User) WAU (Weekly Active User) MAU (Monthly Active User) 잔존율/이탈율/수명 잔존율 = 재방문율 = 재구매율 사실 이 지표는 구독 기반 B2B 비지니스에서 더 중요 사용자 이탈율 보통 월 기준으로 사용자가 우리 서비스를 이탈하는지 여부를 보는 지표 반대는 사용자 잔존율 고객 잔존율은 고객이 계속해서 서비스를 사용하는 비율 고객 이탈율 = 1 - 고객 잔존율 고객 이탈을 예측할 수 있다면 이메일 마케팅등을 통해 재소통 시도가 가능 .. 2024. 4. 17.
프로그래머스 데이터분석 데브코스 10-3 (좋은 지표의 특성, 지표) 다양한 지표들을 배워서 글 하나에 다 적기보다는 나누어 적는게 낫다고 판단했다. 지표(KPI)는 왜 필요한가? 목표 설정과 집중 성과 측정 의사 결정 동기 부여 및 책임감 리소스 할당 (우선 순위) 추상적인 목표를 가시적이고 측정 가능한 목표로 전환 조직이 진행 상황을 추적하여 정보에 입각한 의사 결정 KPI(Key Performance Indicator) 조직 내에서 달성하고자 하는 중요한 목표 보통 정량적인 숫자가 선호됨 예를 들면 매출액, 혹은 유로회원의 수/비율 명확한 정의가 중요함 -> 지표 사전이 필요 KPI의 수는 적을수록 좋음 The Less is More Primary vs Secondary 잘 정의된 KPI -> 현재 상황을 알고 더 나은 계획 가능 정량적이기에 시간에 따른 성과를 추적.. 2024. 4. 17.
SQL lv3 조건별로 분류하여 주문상태 출력하기 SELECT ORDER_ID, PRODUCT_ID, date_format(OUT_DATE, "%Y-%m-%d"), case when OUT_DATE '2022-05-01' then "출고대기" end as "출고여부" from food_order order by 1 출력이 timestamp가 아닌 yyyy-mm-dd로 맞춰줘야 해서 date_format 사용했다. 아래 로직은 다 맞는데 계속 틀려서 확인해 보니 출력이 timestamp로 되어서 그랬다. 세가지로 나누기 위해 case when 사용했다. 맛이없는 문제. 2024. 4. 16.
SQL lv3 있었는데요 없었습니다. SELECT i.ANIMAL_ID, i.NAME FROM ANIMAL_INS i INNER JOIN ANIMAL_OUTS o ON i.ANIMAL_ID = o.ANIMAL_ID where i.DATETIME > o.DATETIME order by i.DATETIME ID와 이름을 조회하기 위해 ID, Name만 select 하고 INS 테이블의 외래키인 ID 필드와 OUT테이블의 ID 필드를 Join했다. 입양일이 더 빠른 (큰) ID와 이름을 조회하기 위해 i.datetime > o.datetime 으로 필터링 하였다. 빠른순으로 조회하기 위해 order by 사용했다. 2024. 4. 16.
프로그래머스 데이터분석 데브코스 2차 프로젝트 자료 2024. 4. 16.
프로그래머스 데이터분석 데브코스 10-2 Snowflake가 선호되는 이유 스노우플레이크를 사용하는 기업 간 데이터 공유가 너무 쉽다. 스토리지와 컵퓨팅 인프라가 별도로 설정되는 가변 비용 모델 SQL기반으로 빅데이터 저장, 처리, 분석을 가능하게 해줌 비구조화 된 데이터 처리와 머신러닝 기능도 제공 CSV, JSON, Avro, Parquet 등과 같은 데이터 포맷을 지원 S3, GC 클라우드 스토리지, Azure Blog Storage 도 지원 배치 데이터 중심이지만 실시간 데이터 처리 지원 과거 데이터 쿼리 기능으로 트렌드 분서긍ㄹ 쉽게 해줌 웹 콘솔 이외에도 Python APu를 통한 관리, 제어 가능 ODBC/JDBC 연결도 지원 자체 스토리지 이외에도 클라우드 스토리지를 외부 테이블로 사용 가능 비용 구조 컴퓨팅 비용 : 쿼리 실행과.. 2024. 4. 16.
기쁨 2024. 4. 9.

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