녕녀기의 실험일지

※ 강의 내용을 요약한 글입니다.평소 모호했던 개념이나 몰랐던 내용을 적어놓은 글이기 때문에, 강의 내용이 전부 포함돼 있지 않습니다.http://www.kocw.net/home/cview.do?cid=320ebed6dfe4f57a  회귀분석회귀분석은 변수들 간의 관계를 수학적 함수형태로 표현하는 통계방법론으로써, 매우 실용적인 연구방법론 중 하나이다. 본 강의에서는 회귀분석에 대한 여러가지 주제를 다룰 것이다. 이와함www.kocw.net수학적 모형(함수)은 오차(error) 허용 유무에 따라 두 가지로 분류 가능결정적 모형 : 오차가 존재하지 않음예) E = mc²통계적 모형 : 변수들 간의 오차를 허용하는 모형예) 기업의 광고비(X)와 매출액(Y) 사이의 관계오차항(εi)은 무작위로 샘플링되는 확률..

※ 강의 내용을 요약한 글입니다. 평소 모호했던 개념이나 몰랐던 내용을 적어놓은 글이기 때문에, 강의 내용이 전부 포함돼 있지 않습니다.http://www.kocw.net/home/cview.do?cid=320ebed6dfe4f57a 회귀분석회귀분석은 변수들 간의 관계를 수학적 함수형태로 표현하는 통계방법론으로써, 매우 실용적인 연구방법론 중 하나이다. 본 강의에서는 회귀분석에 대한 여러가지 주제를 다룰 것이다. 이와함www.kocw.net공분산(covariance) : 두 변수 간의 선형 관계를 나타내는 측도Cov(X, Y) = E{( X - μx )( Y - μy )}만약 하나의 변수의 공분산이면, Cov(X, X) = E{( X - μx )( X - μx )} = E{ ( X - μx )² } = ..

본문으로https://dacon.io/competitions/official/236222/codeshare/9806 🐹AtoZ 햄토리 컨설턴트 !고객 세분화 기반 행동 분석을 통한 등급별 목표와 솔루션을 제안해줘!이커머스 고객 세분화 분석 아이디어 경진대회dacon.io 분석 프로젝트를 위해 데이터를 찾던 중, 데이콘에서 진행한 고객 세분화에 대한 경진대회를 발견하게 됐습니다. 해당 데이터를 다뤄보기 전에 1등하신 분들은 어떤 기법을 사용했는지 보려고 결과물을 쭉 읽어봤습니다. 그러다가 발견한 업셀링과 크로스셀링 이라는 마케팅 기법이 있다는 것을 알게 됐습니다!!(정말 모르는 것 투성이)이왕 모르던 개념을 알게 됐으니, 한번 정리라도 하게 되면 머리에 조금이라도 들어오는 것이 있겠죠? 고수님들의 여러 ..

※ 시각화(Tableau) :  https://public.tableau.com/app/profile/.33103904/viz/analysis_cosmetics_ecommerce/CosmeticsEcommerceDashboard?publish=yes목차0. 요약1. EDA2. category 규칙성 파악3. 퍼널 분석4. 브랜드별 퍼널 분석5. 배운 점, 어려웠던 점이전 글 https://nyeoki-log.tistory.com/73 [ kaggle ] cosmetic ecommerce 분석 : 분석 개요1. 문제 인식 kaggle에서 제공되는 'cosmetics e Commerce' 이벤트 데이터를 사용하여 funnel analysis 및 segmentation, 혹은 cohort analysis 연습..