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녕녀기의 실험일지

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제가 공부한 내용이 이것저것 올라옵니다~

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  • [ SQL ] Oracle, MySQL, BigQuery에서 같은 기능, 다른 함수 날짜OracleMySQLBigQueryTO_CHAR(DATE,'YYYY-MM-DD') | TO_DATE (DATE,'YYYY-MM-DD') DATE_FORMAT(DATE,'%Y-%m-%d') FORMAT_DATE('%Y-%m-%d', DATE) TO_DATE( DATE,'YYYY-MM-DD' ) + 'n' (n은 일 수) | ADD_MONTH(DATE, 'n') DATE_ADD(DATE, INTERVAL 'n' YEAR | MONTH | DAY)DATE_ADD(DATE, INTERVAL 'n' YEAR | MONTH | DAY) 수학OracleMySQLBigQuery POWER(x, n) (x는 제곱할 수, n은 거듭제곱) POWER(x, n) (x는 제곱할 수, n은 거듭제곱) POW(x, n) (x는.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 19.
  • [ 통계 ] 국민대학교_회귀분석_다중선형회귀분석 + 회귀모형의 진단과 수정 다중선형회귀분석에서는 '보정된 결정계수(adj R²)'를 사용함독립변수가 많아질수록 SSE가 낮아지나, 과적합이나 다중공선성의 문제가 있을 수 있음SSE와 SST의 자유도로 나눠서 값을 보정1 - [{SSE / (n - p)} / {SST / (n - 1)}]유의하지 않은 변수항을 제거한 Reduced Model이 유의한지 부분 F 검정으로 확인할 수 있음H0 : β₂ = 0 (유의하지 않은 항이 없어도 설명력이 있다.)F0 ~ F(p-r, n-p)(p는 β로 표현되는 독립변수의 수, r은 Reduced Model 변수의 수, n은 데이터의 수)F0 = [{ SSE(R) - SSE(F) } / { df(R) - df(F) }] / [SSE(F) / df(F)]개별 t 검정과 동일(python statsm.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 12.
  • [ 야구 ] 왜 kia는 ssg와 롯데한테 약할까? 1편 : 롯데 투수 목차롯데 투수를 상대하는 kia 타자들결론안녕하세요. 녀기입니다~~ 요즘 날씨가 조금 풀렸어요!! 역시 입추 파워는 무시할 수 없습니다. (조상님들 감사해요♥) 아무튼 이렇게 더운 날 아무 것도 할 수 없을 때는 집에서 야구를 보는 것이 제일 좋은 것 같습니다(?) 요즘 제 취미기도 하구요~ 참고로 저는 kia 팬입니다ㅎㅎ 현재 1위기는 하지만 저희 팀에는 천적이 있습니다..... 바로 ssg와 롯데죠.... 뭐가 문제일까요?? (사실 요즘 경기력 보면 천적 문제가 아닌 것 같기는 해...ㅠㅠㅠㅠ)제가 전문가는 아니기 때문에 뭐 이렇다 저렇다 할 수는 없습니다!! 하지만 제가 뭡니까?!! 데이터 분석가 지망생 아니겠습니까?!! 취미도 데이터로 즐기는 데이터 변태여야 한단 말입니다~~~~ (절대 화가 나서.. 공감수 4 댓글수 2 2024. 8. 8.
  • [ kaggle ] cosmetics ecommerce 분석 : 추천 시스템 구현 목차1. 개요2. interaction score3. 사용자 기반 협업 필터링4. 잠재 요인 협업 필터링5. 모델 비교 및 결론6. 배운 점, 어려웠던 점1. 개요kaggle에서 제공되는 'cosmetics e Commerce' 이벤트 데이터를 사용하여, 제품을 추천하는 시스템을 구현하고자 함사용자의 제품 평가 점수가 존재하지 않으므로, 사용자와 제품의 이벤트 전환율에 따른 상호작용을 임의로 계산(interaction score)interaction score와 코사인 유사도(cosine similarity)를 사용하여, 사용자 기반 협업 필터링(user based collaborative filtering) 구현interaction score와 특이값 분해(SVD)로 행렬 분해하여, 잠재 요인 협업 필.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 29.
  • [ kaggle ] cosmetics ecommerce 분석 : RFM 고객 세분화 분석 목차1. 개요2. EDA3. Python 코드로 RFM 고객 세분화4. BigQuery로 일부 데이터 RFM 고객 세분화5.고객 세분화 기준 세우기    5-1. 통계치를 보고 임의의 구간을 나눔    5-2. 군집 기법 활용  6. 분석 / 인사이트7. 배운 점, 어려웠던 점    7-1. 배운 점    7-2. 어려웠던 점1. 개요가격 데이터가 음수인 데이터 처리 여부 결정해당 분석을 위해 Python 코드로 구현BigQuery를 통해, SQL로 RFM 쿼리 일부 구현RFM(Recency, Frequency, Monetary) 분석을 위한 기준을 정함'관심 필요 최고 충성 고객'은 '최고 충성 고객'에 준하는 서비스 제공이 필요하다고 생각2. EDAdf = csv_to_df('ecommerce_dat.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 29.
  • [ 통계 ] 국민대학교_회귀분석_단순선형회귀분석 ※ 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.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 7. 19.
  • [ 통계 ] 국민대학교_회귀분석_상관분석 ※ 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 } = .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 19.
  • [ 마케팅 ] 업셀링, 크로스셀링 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 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 6. 3.
  • [ kaggle ] cosmetics ecommerce 분석 : 데이터 가공 및 추출, 시각화 ※ 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.. 공감수 2 댓글수 0 2024. 5. 27.
  • [ kaggle ] cosmetics ecommerce 분석 : 데이터 적재 1. 데이터 적재데이터베이스는 Google Cloud에 BigQuery를 사용원본 데이터를 Google Drive에 저장 후, BigQuery와 연동2019-Oct.csv2019-Nov.csv2019-Dec.csv2020-Jan.csv2020-Feb.csv BigQuery의 SQL 쿼리문을 통해 데이터를 가공 및 추출 BigQuery에 새로운 데이터를 적재합니다. 적재할 데이터는 Google Drive에 있는 csv 파일을 적재할 예정입니다. 데이터를 연동하기 위해 좌측 상단에 있는 '탐색기' → '+추가'를 클릭해 줍니다(Fig 1).    클릭 후 우측 영역 아래를 확인하여 '추가 소스' → 'Google Drive'를 클릭해 줍니다(Fig 2).    Google Drive에 저장돼 있는 파일의 링.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 5. 8.
  • [ kaggle ] cosmetics ecommerce 분석 : 분석 개요 1. 문제 인식 kaggle에서 제공되는 'cosmetics e Commerce' 이벤트 데이터를 사용하여 funnel analysis 및 segmentation, 혹은 cohort analysis 연습데이터를 BigQuery에 적재 후, SQL Query 문을 이용하여 데이터 가공 및 추출가공된 데이터를 Tableau로 시각화하여 의사 결정에 기여https://www.kaggle.com/datasets/mkechinov/ecommerce-events-history-in-cosmetics-shop?rvi=1 eCommerce Events History in Cosmetics ShopThis dataset contains 20M users' events from eCommerce websitewww.kag.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 5. 7.
  • [ Oracle ] ORDER BY + CASE를 사용해 조건에 따른 정렬 순서 정하기 본문으로 안녕하세요. 녀기입니다. 아 너무 졸려요. 연습이랑 포스팅도 거의 졸면서 하고 있습니다. (출퇴근 4시간은 너무 빡센 것.....) 그래도 해야지 어쩌겠습니까 인생. 오늘은 order by에도 case를 설정할 수 있다는 것을 알고 나중에 안 까먹으려고 포스팅합니다. 바로 들어가시죠~ 어우 졸려.... ORDER BY + CASE select case when g.grade = g.min_mark and s.marks 7 then s.name else null end), s.marks asc 위 문제는 학생들의 점수로 등급을 나누고, 8등급 미만의 학생들의 이름은 NULL로 표시하며, 등급에 따라 정렬을 다르게 해야 하는 것이었습니다. 정렬 조건은 아래와 같이 첫 번째로 등급 별로 내림차순 정렬.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 2. 27.
  • [ Oracle ] start with와 connect by를 사용해 부모 노드 확인하기 본문으로 안녕하세요. 녀기입니다. 죽지도 않고 또 왔습니다. 연습하다가 죄다 모르는 것 투성이라 계속 포스팅하네요! 이래서 사람은 연습이 중요한가 봅니다. 이번 포스팅은 부모 노드를 찾아가는 것인데, 뭐 여러 경우가 있습니다. 일단 제가 아는 것은 가장 상위 직급은 무엇인가? 요정도? (자격증 셤에도 나왔던 것 같은데...) 분명히 공부할 때는 그렇구나! 하고 넘어갔었는데, 사용하려고 하니 기억 안 나더군요.... 그나마 다행인건, 그런 것을 공부했었다!! 가 기억이 나서 검색을 할 수 있다는 점!!! (오늘도 빛나는 교수님의 명언....) 다시는 잊지 않도록 기록을 남기겠습니다. 들어가시죠!! START WITH, CONNECT BY select n, case when level=1 then 'Root.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 22.
  • [ Oracle ] 삼각형 분류하기 본문으로 안녕하세요. 녀기입니다. 헤헤 바로 돌아왔습니다. sql 코테 너무 어려운 것ㅋㅋㅋㅋ 이번 문제는 '삼각형을 분류하기' 입니다. 각 변의 길이가 나와있고 정삼각형인지, 이등변인지, 아니면 삼각형이 아닌지 등을 분류해야 합니다. 가장 긴 변을 찾고, 나머지 변을 통해 계산하려 했지만 이는 말이 안 되는 방법이어서 검색을 해 보니 바로 대안이 나왔습니다ㅋㅋㅋㅋㅋ 삼각형이 아닌 것만 찾으면 나머지는 쉽더라구요. 바로 들어가보겠습니다!! 삼각형 분류 select case when (a+b) 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 22.
  • [ Oracle ] NVL, LAG, LEAD, INTERVAL, ROW_NUMBER를 사용해 프로젝트 시작 날짜와 끝난 날짜 출력 본문으로 안녕하세요. 녀기입니다. 분석가로서 SQL의 사용은 중요하기 때문에 계속 연습하고 있습니다!! 오늘 저를 힘들게 했던 문제의 쿼리문을 올려 놓고 필기를 해 놓기로 합시다! 그럼 렛츠 고도리~~ NVL, LAG, LEAD, INTERVAL, ROW_NUMBER with dates as ( select start_date, nvl(lead(start_date) over(order by start_date), start_date + interval '2' day) as next_start, end_date, nvl(lag(end_date) over(order by end_date), end_date - interval '2' day) as prev_end from Projects ), starts a.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 21.
  • [ BigQuery ] SQL 쿼리문을 Looker Studio 연동하기 본문으로 안녕하세요. 녀기입니다. 아...오늘은 정말 아무 것도 하고 싶지 않은 날이에요. 완전 빈둥대고 싶은데 그렇다고 너무 또 빈둥대면 그대로 정체돼 버릴까봐 BigQuery랑 Looker Studio 켜가지고 대시보드 조금씩 구현하고 있습니다. 강의 영상이랑 다른 분들의 기술을 훔쳐서(?) 저의 기술로 만들고 있는 중이지요ㅋㅋㅋㅋㅋ BigQuery랑 연동해서는 계속 쓰고 있었는데, Looker Studio 안에서 데이터를 가공하는 것은 불편해서 SQL문으로 가공한 뒤 불러오게 됐습니다. 될까? 안 될까? 하는 반신반의하는 마음으로 해 봤는데 성공해 가지고 살짝 놀랐어요ㅋㅋ (원래 성공하는 건데 호들갑은~ 이라고 생각하지 말아주세요. 기뻤으니까ㅋㅋ) 그래서 기록 남기려고 포스팅하는데 오늘도 잡담이 더.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 2. 7.
  • [ BigQuery ] 카테고리별 page_view 수 확인 본문으로 안녕하세요. 녀기입니다! 어느새 2월이 돼버렸습니다... 취직을 못한지 1년이 넘어버렸군요.... 대한민국 취준생들 모두 힘내시길 바랍니다ㅠㅠ 저는 지난 주에 OPIc을 봤습니다. 아주 조졌어요(?) 제발 서류 지원할 수 있을 정도만 나왔으면 좋겠습니다!! 오랜만에 글을 써서 그런지 안 그래도 긴 저의 잡담이, 지구를 몇 바퀴를 돌려도 될 정도로 길어지고 있습니다(?) 1월 중순 쯤 Google Analytics 강의를 다 듣고 어느 정도 데이터를 모은 뒤 한 번 살펴 보기로 했었는데, 이 정도면 한 번 살펴봐도 되지 않을까 싶네요. 과연 제 블로그에서 보는 사람이 가장 많은 게시물은 어떤 분류인지, BigQuery로 한 번 살펴보겠습니다. 바로 let's go! 카테고리별 조회수 with re.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 5.
  • [ GA ] 게시물 내 이동 링크 이벤트 설정 본문으로 안녕하세요. 녀기입니다. GA 강의도 어느덧 거의 다 들어가고 제 블로그에서 보고 싶은 로그는 어느 정도 설정을 해 가고 있습니다. 그 중에서 하나 기록해 놓고 싶은 부분이 있어 포스팅을 하게 됐슴돠. (여전한 딴 짓) 제 블로그 글을 읽으신 분들이라면 알겠지만, 저는 사담이 길죠(?) (근데 읽은 사람이 있을까) 왜냐면 이 포스팅이 정보 전달의 목적도 있지만 거의 제 일기장이거든요(?) (그럴거면 그냥 하나 카테고리를 만들어라..) 제 사담 때문에 아무도 글 안 읽고 도망갈까봐 '본문으로' 혹은 '목차로' 갈 수 있는 링크 달아놨고, 심지어 목차 내에서도 해당 글로 갈 수 있는 링크 달아놨습죠. 그렇습니다. 저는 지금 제 사담을 읽지 않고 목적으로 가는 사람이 얼마나 있는지 확인하고 싶어서 해.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 1. 18.
  • [ GA ] 카테고리 클릭 이벤트 설정 본문으로 안녕하세요. 녀기입니다. 오늘도 돌아온 GA 포스팅~~~ 맞춤 자바스크립트를 이용해서 카테고리 클릭 이벤트를 설정해 볼게요! 바로 렛츠고! 맞춤 자바스크립트를 활용한 카테고리 클릭 이벤트 원래 하던 데로 이벤트를 만들어 봅시다. '측정 ID' 부분이 동적 변수로 돼 있는데, 저건 다음에 해 볼게요. (변수를 생성할 때, 측정 ID를 '상수' 취급해 생성하면 됩니다.) 이벤트 생성이 끝나면 트리거를 생성해 줍니다. 카테고리는 클릭하는 순간 이동하므로 '클릭 - 링크만'으로 트리거를 구성해 줍시다. 모든 링크가 아닌 카테고리 클릭만 해당하므로 '일부 링크 클릭'을 체크해 주고 조건을 'Click Classes'로 설정합니다. 이는 태그의 class 속성을 참조하겠다는 의미입니다. 티스토리 블로그에 .. 공감수 1 댓글수 1 2024. 1. 10.
  • [ GA ] 태그 만들기_스크롤2 목차로 안녕하세요. 녀기입니다. 지난 번에 스크롤 이벤트를 스스로 만들어 봤는데요! 성급했는지 다음 강의에서 바로 나왔습니다ㅎㅎ 강사님이 알려주신 방법은 제가 했던 방법과 약간 달랐는데, 이벤트 매개변수를 사용하는 것이었습니다. 바로 알아보겠습니다. 목차 이벤트 매개변수를 활용한 스크롤 이벤트 기존 이벤트를 사용한 맞춤 이벤트 이벤트 매개변수를 활용한 스크롤 이벤트 기존에는 동적 매개변수를 이벤트 이름에 넣어서 퍼센트 별로 이벤트를 생성했지만, 이렇게 하면 이벤트 개수가 많아지게 됩니다. 그래서 이벤트 매개변수(key)를 설정한 후 값을 동적 변수(value)로 설정해 주면 스크롤한 비율에 따라 다른 값을 반환합니다. 저장 후 확인해 보면 스크롤이 30% 이상 일어났을 때, 이벤트 매개변수에 '30' 값.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 9.
  • [ GA ] 태그 만들기_스크롤 본문으로 안녕하세요. 녀기입니다. 오늘도 돌아온 필기 시간~~ 오늘은 배웠던 내용을 바탕으로 스스로 한번 이벤트 태그를 만들어 보려고 합니다. 강의 내용은 '버튼 클릭'이었는데, 아무래도 연습을 제 블로그로 하다 보니까 새삼 제 블로그에 들어오신 분들이 어느 정도 글을 읽나 궁금해 지더라구요. 왜냐면 보통 자기가 알고 싶은 내용 찾으면 그것만 보고 빠르게 나가기 때문에ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ (저도 잘 알고 있죠ㅋㅋ) 그래서 스크롤을 어느 정도 했는지를 통해 방문자들이 내용을 보고 가셨는지 확인하고자 합니다. (특히 제 글은 정보 제공보다는 저의 사담을 늘어놓는 글이기 때문에) 사담을 건너 뛰고 '본문으로' 링크를 타고 내려가서 본문으로 가면 대략 느낌적으로 전체 글의 20% 정도는 초과할 것이라고 생각해 전체 글의.. 공감수 3 댓글수 0 2024. 1. 6.
  • [ GA ] 새 채널 그룹 만들기 재정렬 본문으로 안녕하세요. 녀기입니다. 다시 GA 필기로 돌아왔습니다. 원래 안 하려고 했는데, 이 내용은 안 하고 넘어가면 나중에 실수할 것 같아서 간단하게 적어놓겠습니다. 바로 렛츠 고! 채널 재정렬 트래픽에 관련돼서 새로운 UTM을 설정하고, 이에 따라 새로운 채널을 만들어야 하는 일이 생겨버렸습니다. 매체(campaign medium)는 'cpc(cost per click)'로 설정하면 되는데, 이 과정에서 두 가지 경우가 생겼다고 생각해 볼게요. 첫 번째 광고는 매체만 있고 캠페인 이름은 없을 때 두 번째 광고는 매체도 있고 캠페인 이름도 있을 때 fig 2는 첫 번째 경우입니다. 매체는 cpc이고 캠페인 이름은 없습니다. fig 3는 두 번째 경우입니다. 매체는 cpc이고 캠페인 이름은 winter.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 4.
  • [ GA ] 라이브러리 기능 본문으로 안녕하세요. 녀기입니다. 지난 번에 이은 GA 강의 정리 내용을 마저 포스팅하려고 합니다. 바로 시작할게요~ 라이브러리 기본 '보고서' 탭에서 '라이브러리' 탭을 클릭하면 해당 기능으로 이동합니다. 모든 컬렉션과 보고서가 한곳에 정리되어 있어 맞춤설정하고 추가로 만들 수 있습니다. '트래픽 획득'을 클릭해 보겠습니다. 해당 보고서 오른쪽에 '보고서 맞춤설정' 기능이 생깁니다. 여기서 '크기' 는 측정 기준으로, 원하는 기준을 추가하거나 삭제할 수 있습니다. 테이블 좌측의 '세션 기본 채널 그룹'을 드롭다운하면 다양한 항목을 확인하실 수 있는데, 이는 fig 3의 '크기' 항목에서도 동일하게 확인할 수 있습니다. 측정 기준을 추가할 수도 있는데 fig 6와 같이 활성화가 됐을 수도 안 됐을 수도 .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 12. 29.
  • [ GA ] GA 데이터 설정 본문으로 안녕하세요. 녀기입니다. 연말이네요. 날씨가 오락가락해서 제 코도 오락가락합니다ㅠㅠㅠㅠ (비염러는 울어ㅠㅠ) 공부할 때 역대급으로 진도가 안 나가는 적은 이번이 처음입니다(?) (과연 처음일까) 일단 머리 속에 넣고 있지만, 과연 제대로 들어갔을지? 그렇기 때문에 필기필기를 하고 있습니다. 분명 나중에 과거의 나에게 고마워 할 날이 올거야(?) 강사님이 기본적으로 하신다는 데이터 관련 설정을 살펴보겠습니다! 바로 들어가시죠! 기본 데이터 설정 먼저 처음으로 '데이터 수집' 탭으로 가면 아래와 같이 'Google 신호 데이터 수집'이라는 영역이 있습니다. 강사님 말씀으로는 이전 버전(universal analytics)에서 쿠키를 통해 유저의 정보를 수집했지만, 개인정보와 관련된 부분이 민감하기 .. 공감수 1 댓글수 0 2023. 12. 29.
  • [ GA ] Google Analytics 데모 계정 체험 목차로 안녕하세요. 녀기입니다~ 지난 주 빅분기 후기 포스팅에서 다음 주에는 GA 포스팅으로 돌아오겠다고 했는데 저와의 약속 지켰습니다ㅎㅎ 사실 포스팅이라고 해 봐야 강의 내용 필기하는 정도이구요. 제 블로그 특성상 가벼운 얘기를 지향하기 때문에 자세한 내용이 포함 안 될 수도 있습니다~ (왜냐면 주인장이 초심자이기 때문이지) 강의는 '패스트 캠퍼스' 강의이구요. https://fastcampus.co.kr/mktg_online_siga4 GA4 완벽 탑재, 구글 애널리틱스 완전 정복 시그니처 패키지 Online. | 패스트캠퍼스 가장 최신의 구글 애널리틱스부터 루커스튜디오, 구글 애즈 등 구글 마케팅 툴 6종까지 한 번에! 계속 변화하는 구글 마케팅 플랫폼에 맞추어 무한 업데이트까지 약속합니다. fas.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 12. 19.
  • [ 후기 ] 빅데이터 분석 기사 후기 안녕하세요. 여러분 녀기입니다. 후...드디어 길고 길었던 빅분기가 끝났습니다!!!!!! (모두 소리지르지 말고 박수쳐~~!!!!) 당당하게 합격을 했기 때문에 남겨 놓는 후기!! (이제 자격증은 naver...) 불합했으면 써 놓지 않았을 그 후기(?) 지금부터 시작합니다. 렛츠 고도리~~~ (제 포스팅은 항상 깁니다(?) 도망가실 분들은 지금이 기회입니다.) 필기 평균 60점이 넘고, 한 과목당 40점이 넘어야 하는 상황에서 생각보다 아슬아슬했습니다(?) 뭐가 아슬아슬했냐고 생각하실 수도 있겠지만, 사람은 상상력만으로도 자신을 죽일 수 있습니다(?) 공부한 기간은 시험 날짜 전으로부터 두 달 정도 잡은 것 같습니다. 보통 다른 분들은 3주나 한 달 정도로 잡으시던데, 저는 배경 지식이 부족한 비전공자.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 12. 15.
  • [ 통계 ] 독립 표본 t-검정과 대응 표본 t-검정의 차이 본문으로 안녕하세요. 녀기입니다. 정말 오랜만에 포스팅입니다!!! (하지만 항상 오랜만이었죠) 포스팅을 하는 이유는 보통 오답 노트입니다(?) 이미 한 분야에서 달인급이신 분들은 좋은 개념을 설명하겠지만, 데린이에게 있어서 포스팅은 그저 오답 노트일 뿐이라구욧!! 그래서 어쩌면... 분석을 하는 과정에서 실수를 저질렀을 수도 있는 그 개념을 다시 한번 잡으려고 합니다. (같은 실수를 반복하지 않기 위해) (이번 포스팅은 t-검정에 대한 기초를 알려드리는 것이 아니고, 저의 부족한 이해를 돕기 위해 적는 글이기에 다소 이해할 수 없거나 수학적으로 오류가 있는 부분이 있을 수도 있습니다. 댓글 남겨주시면 시정하겠습니다. 죄송합니다. 사랑합니다♥) 그럼 들어가 보시죠!!! (참고 블로그 링크는 아래) http.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 11. 7.
  • [ 그로스해킹 ] 인프런 강의_excel로 구현된 retention + revenue 계산 및 시각화를 Python으로 구현하기 2탄 본문으로 안녕하세요. 녀기입니다. 날씨가 갑자기 추워졌어요ㅠㅠㅠㅠ 저 같이 추위에 취약한 사람들은 옷을 어떻게 입어야 할지 감도 안 온답니다. (진짜 가을이란 없어...) 이 글을 읽으시는 여러분들도 감기 걸리지 말고 운동 열심히 하시길 바랍니다. 이번 포스팅은 지난 포스팅에서 이어집니다. ↓ https://nyeoki-log.tistory.com/51 [ 그로스해킹 ] 인프런 강의_excel로 구현된 retention + revenue 계산 및 시각화를 Python으로 구현하기 (본문으로) (목차로) 안녕하세요. 녀기입니다. 얼마 전 빅분기 필기가 끝났습니다~~🫡 (모두 쏴리 질러~~~~!!!!!) 굉장히 다행히도 한번에 붙어서 다행이네요ㅠㅠ (여러분들은 모두 합격하셨는지요 nyeoki-log.tist.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 10. 20.
  • [ 실생활에서 고찰 ] 테스트 - 이항 분포와의 관계 안녕하세요. 녀기입니다. 이번 포스팅은..... 사실 별 내용이 없습니다. 그냥 자기소개서 쓰다가 문득 딴 짓하고 싶어서 쓰는 글이에요ㅋㅋㅋㅋㅋ (왜냐면 지금은 나에게 주어진 업무가 없어) 그렇기 때문에 본문으로 가는 링크는 없습니다!! 잡생각이니 '이 자식은 뭐하고 있는거지?'라는 마음으로 보시면 됩니다. (물론 보는 사람은 없겠지만) 어제 테스트를 진행하고 있었습니다. 음원의 Latency를 측정하고 있는데, 테스트 상 부적합한 결과가 나왔습니다. (구체적으로 언급하지는 않을게요.) 간단하게 통과, 부적합이라고 해 보겠습니다. 통상적으로 10번의 테스트를 거치는데, 부적합이 한 번 나왔습니다. 그리고 그것을 테스트를 맡기신 매니저님께 통보를 했고, 부적합이 왜 나왔는지 의아해 하셨지요~ (왜냐면 이 .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 10. 18.
  • [ 그로스해킹 ] 인프런 강의_excel로 구현된 retention + revenue 계산 및 시각화를 Python으로 구현하기 (본문으로) (목차로) 안녕하세요. 녀기입니다. 얼마 전 빅분기 필기가 끝났습니다~~🫡 (모두 쏴리 질러~~~~!!!!!) 굉장히 다행히도 한번에 붙어서 다행이네요ㅠㅠ (여러분들은 모두 합격하셨는지요?) 큰 산을 하나 넘었기에 또 새로운 산을 하나 넘어야 합니다. (약간 동산 정도죠.) 얼마 전에 '인프런'에서 강의 하나를 질렀습니다. 그것은 바로!! https://www.inflearn.com/course/%EA%B7%B8%EB%A1%9C%EC%8A%A4%ED%95%B4%ED%82%B9-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EC%8B%A4%ED%97%98-%EC%84%B1%EC%9E%A5-%EC%84%9C%EB%B9%84%EC%8A%A4/dashboard 그로스해킹 - 데이터와 실험을 통.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 10. 13.
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