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녕녀기의 실험일지

[ 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..
-- Data --/- 데이터 분석 - 2024. 5. 27. 15:31
[ 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..
-- Data --/- 데이터 분석 - 2024. 5. 8. 16:31
[ 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..
-- Data --/- 데이터 분석 - 2024. 5. 7. 11:32
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