반응형 데이터분석62 [데이터 분석] 제품/서비스 성장 5단계 (AARRR) 오늘은 제품과 서비스가 성공적으로 성장하기 위해 꼭 거쳐야 할 5가지 단계에 대해 함께 이야기해보려고 합니다. AARRR 모델은 고객의 생애 주기를 기반으로 온라인 비즈니스 성장을 효과적으로 촉진하기 위해 사용되는 핵심 지표 프레임워크입니다. 이 모델은 획득(Acquisition), 활성화(Activation), 유지(Retention), 수익(Revenue), **추천(Referral)**의 다섯 가지 단계를 포함하며, 고객이 처음으로 제품을 접하고 나서 비즈니스에 기여하기까지의 전 과정을 체계적으로 분석하는 데 활용됩니다. Acquisition (획득)고객이 처음으로 제품이나 서비스를 접하게 되는 단계입니다. 이 과정은 검색 엔진, 소셜 미디어, 광고, 입소문 등 다양한 채널을 통해 이루어집니다. .. 2024. 11. 24. [데이터 분석] 어떤 지표를 볼 것인가? 데이터가 없어, 어떤 지표를 볼 건데? 데이터와 지표의 관계 데이터와 지표의 짝궁 관계 "데이터가 없어, 어떤 지표를 볼 건데?"라는 질문은 데이터 분석을 시도할 때 항상 따라오는 의문입니다. 이는 단순한 질문처럼 들리지만, 데이터와 지표의 필수적인 관계를 묻는 중요한 질문이기도 합니다. 데이터가 없다면 지표를 만들 수 없고, 반대로 어떤 지표를 사용할지 결정하지 못하면 필요한 데이터의 수집도 어렵습니다.데이터와 지표의 의존성 이해하기데이터와 지표는 상호 의존적입니다. 데이터는 현실을 수치로 기록하는 기본적인 자료라면, 지표는 데이터를 분석하고 이해하기 쉽게 도와주는 도구입니다. 데이터가 없는 상태에서의 지표는 방향을 잃은 나침반과도 같습니다. 그러나 적절한 지표가 없다면 데이터의 가치는 크게 떨어지게.. 2024. 11. 11. [데이터 분석] 저장된 데이터 확인하기 오늘은 데이터 분석을 하기 위한 데이터 확인하는 방법에 대해서 포스팅하려고 합니다. 분석하고자 하는 도메인의 데이터를 제대로 이해해야 올바른 데이터를 추출 할 수 있는데요. 데이터가 어떻게 저장되어 있는가?어떤 데이터가 저장되어 있는가?컬럼의 의미는 무엇인가? 데이터에 대해 제대로 이해해 줘야, 구체적인 문제 정의가 가능해 집니다. 개인적으로 쿼리 작성하는 스킬 보다도 어떤 문제를 정의하고자 하는 인사이트가 더 중요하다고 보는데요. 어떤 문제를 해결해서 어떤 효과를 줄 수 있는지 예측이 가능해야 방향성에 대한 임펙트가 클 수 있다고 생각합니다. 이 말은 도메인에 대한 경험과 지식 이해도가 중요하다는 뜻이기도 합니다. 분석 스킬도 중요하지만 어떤 데이터를 분석해서 도입하는 것이 우리에 제품과 회사에 큰 영.. 2024. 9. 29. 데이터 분석기획 분석 유스 케이스 - 풀어야 할 문제에 대한 상세한 설명 및 해당 문제를 해결했을 때 발생하는 효과를 명시함으로써 향후 데이터 분석 문제로의 전환 및 적합성 평가에 활용하도록 하는 것 - 기업은 전사 또는 개별 업무별 주요 의사결정 포인트에 활용할 수 있는 분석의 후보 - 비즈니스 모델을 구성하는 이론을 설명하며, 하나 이상의 분석을 포함하고 프로세스 혁신의 수단으로 사용 - 현재의 비즈니스 모델, 유사 및 동종 사례 탐색을 통해서 빠짐없이 도출한 분석 기회들을 구체적인 과제로 만들기에 앞서 표기하는 것이 필요 분석 마스터프랜 - 기업 또는 기관의 전사 차원에서 식별된 다양한 분석 과제를 대상으로 제한된 예산과 지원을 효과적으로 수행하기 위하여 우선순위를 평가하고, 평가 결과에 따른 단계별 군현 로드맵을.. 2021. 11. 17. 데이터의 이해 플랫폼 - 비즈니스 측면에서는 일반적으로 ‘공용 활용이 목적으로 구축된 유무형의 구조물’을 의미 - 빅데이터가 최근에는 다양한 서드파티 비즈니스에 활용되면서 역할을 할 것으로 전망 - 단순한 분석 응용프로그램뿐만 아니라 분석 서비스도 응용프로그램이 실행될 수 있는 기초를 이루는 컴퓨터 시스템 - IOT 시대가 되면 수많은 물건에 센서가 부착되어 끊임없이 생산된다. 이때 빅데이터 사업자들은 Iot를 통해 생산된 데이터를 저장해 두고 이 데이터를 API를 통해 공개하여 활용하도록 할 수 있음 OLTP, OLP - OLTP은 온라인 거래 처리로 다양한 과정의 연산이 하나의 단위 프로세스로 실행되도록 하는 단순 자동화에 치우쳐 있는 시스템 - OLP는 온라인 분석 처리로 다차원의 데이터를 대화식으로 정보를 분석.. 2021. 11. 16. 연관분석 1. 연관분석 1) 개요 - 기업의 데이터베이스에서 상품의 구매, 서비스 등 일련의 거래 또는 사건들 간의 규칙을 발견하기 위한 분석 흔히 장바구니 분석, 순차 분석 등이 있음 - 장바구니 분석 : 장바구니에 무엇이 같이 들어 있는지에 대해 분석 ex) 주말을 위해 목요일에 기저귀를 사러 온 30대 직장인 고객은 맥주도 함께 사감 - 순차분석 : 구매 이력을 분석해서 A 품목을 산 후 B 품목을 사는지를 분석 ex) 휴대폰을 새로 구매한 고객은 한 달 내에 휴대폰 케이스를 구매 2) 형태 - 조건과 반응의 형태(if-then) 3) 측도 지지도 전체 거래 중 항목 A오 항목 B를 동시에 포함하는 거래의 비율로 정의 신뢰도 항목 A를 포함한 거래 중에서 항목 A와 항목 B가 같이 포함될 확률, 연관성의 정.. 2021. 11. 15. 분류분석 1. 분류 분석과 예측 분석 1) 개요 공통점 레코드의 특정 속성의 값을 미리 알아 맞히는 것 차이점 분류는 레코드의 범주형 속성의 값을 알아 맞히는 것 예측은 레코드의 연속형 속성의 값을 알아 맞히는 것 분류의 예 학생들의 국어, 영어 등 점수를 통해 내신등급을 예측 카드회사에서 회원들의 가입정보를 통해 1년 후 신용등급을 예측 예측의 예 학생들의 여러 가지 정보를 입력해 수능점수를 예측 카드회사에서 회원들의 가입정보를 통해 연 매출액을 예측 분류 모델링 신용평가모형, 사기방지모형, 이탈모형, 고객세분화 분류 기법 로지스틱 회귀분석 의사결정나무, CART, C5.0 베이지안 분류 인공신경망 지지도벡터기계 k 최근접 이웃 규칙기반의 분류와 사례기반 추론 2. 의사결정 나무 1) 정의와 특징 - 분류 함수.. 2021. 11. 14. 군집분석 1. 군집분석 1) 개요 - 각 개체(대상)의 유사성을 측정하여 유사성이 높은 대상 집단을 분류하고, 군집에 속한 객체들의 유사성과 서로 다른 군집에 속한 객체 간의 상이성을 규명하는 분석 방법 - 특성에 따라 고객을 여러 개의 베타적인 집단으로 나누는 것으로 군집의 개수, 구조에 대한 가정 없이 데이터부터 거리기준으로 군집화 유도 2) 특징 - 비교사학습법에 해당하여 타겟변수(종속변수)의 정의가 없이 학습이 가능 - 데이터를 분석의 목적에 따라 적절한 군집으로 분석자가 정의 가능 - 요인분석과의 차이: 유사한 변수를 함께 묶어주는 목적이 아니라 각 데이터(객체)를 묶어 줌 - 판별분석과의 차이: 판별분석은 사전에 집단이 나누어져 있어야 하지만 군집분석은 집단이 없는 상태에서 집단을 구분 3) 거리 측정.. 2021. 11. 13. 데이터 마이닝 개요 1. 데이터 마이닝 1) 개요 - 정의 : 대용량 데이터에서 의미 있는 패턴을 파악하거나 예측하여 의사결정에 활용하는 방법 - 통계분석과 차이점 : 가설이나 가정에 따른 분석, 검증을 하는 통계분석과 달리 데이터 마이닝은 다양한 수리 알고리즘을 이용해 데이터베이스의 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출 - 활용 분야 : 분류, 예측, 군집화, 시각화 등 - 방법론 : 의사결정나무, 로지스틱 회귀분석, 최근 법 이웃 법, 군집분석, 연관 규칙 분석 등 2) 분석 방법 지도 학습 비지도 학습 - 의사결정나무 - 인공신경망 - 로지스틱 회귀분석 - 최근접이웃법 - 사례기본 추론 - OLAP - 연관 규칙 분석 - 군집분석 - SOM 3) 데이터 마이닝 추진단계 1. 목적 설정 데이터 마이닝을 위한 명확한 목적 .. 2021. 11. 12. 다차원 척도법과 주성분분석 1. 다차원 척도법 1) 정의 및 목적 - 군집분석과 같이 개체들을 대상으로 변수들을 측정한 후, 개체들 사이의 유사성/비유사성을 측정하여 개체들을 2차원 또는 3차원 공간에서 점으로 표현하는 분석방법 - 목적 : 개체들의 비유사성을 이용하여 2차원 공간상에 점으로 표시하고 개체들 사이의 집단화를 시각적으로 표현 2) 방법 - 개체들의 거리 계산은 유클리드 거리행렬을 활용 - STRESS : 개체들을 공간상에 표현하기 위한 방법으로 STRESS나 S-STRESS를 부족합도 기준으로 사용 *최적모형의 적합은 부적합도를 최소로 하는 방법으로 일정 수준 이하로 될 때까지 반복해서 수행 3) 종류 계량적 MDS - 데이터가 구간척도나 비율척도인 경우 활용 (전통적인 다차원척도법) - N개의 케이스에 대해 p개의.. 2021. 11. 11. 시계열 분석 1. 시계열 자료 1) 개요 - 시계열 자료 : 시간의 흐름에 따라 관찰된 값들 - 시계열 데이터의 분석 목적 : 미래의 값을 예측, 특성 파악(경향, 주기, 계절성, 불규칙성 등) 2) 정상성 (3가지를 모두 만족) - 평균이 일정(모든 시점에서 일정한 평균을 가짐) - 분산도 일정 - 공분산도 특정 시점에서 t, s에 의존하지 않고 일정 3) 시계열 모형 - 자기회귀모형(AR) : p시점 전의 자료가 현재 자료에 영향을 주는 모형 * ACF는 빠르게 감소, PACF는 절단점이 존재 -> AR(절단점 -1로 계산) - 이동평균모형(MA) : 같은 시점에 백색 잡음과 바로 전 시점의 백색 잡음의 결합으로 이뤄진 모형 * ACF는 절단점이 존재, PACF는 빠르게 감소 4) 분해 시계열 - 시계열에 영향을.. 2021. 11. 10. 회귀분석 1. 회귀분석의 개요 1) 정의 - 하나 또는 그 이상의 독립변수들이 종속변수에 미치는 영향을 추정할 수 있는 통계 기법 - 독립 변수가 1개 : 단순 선형 회귀분석, 독립 변수가 2개 이상 : 다중 선형 회귀분석 - 최소 제곱 법 : 측정값을 기초로 제곱 합을 만들고 그것의 최소인 값을 구하여 처리하는 방법, 잔차 제곱이 가장 작은 선을 선택 2) 회귀분석의 검정 - 회귀식(모형)에 대한 검증 : F-검정 - 회귀계수들에 대한 검증 : t-검정 - 모형의 설명력은 결정계수(R2)로 알 수 있음 - 단순 회귀분석의 결정계수는 상관계수 값의 제곱과 같음 3) 선형 회귀분석 - 가정 선형성 입력변수와 출력변수의 관계가 선형 독립성 잔차와 독릭변인은 관련성이 없음 등분산성 독립변인의 모든 값에 대한 오차들의 .. 2021. 11. 9. 이전 1 2 3 4 ··· 6 다음 반응형
