| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
| 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
| 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 |
| 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 |
| 27 | 28 | 29 | 30 |
- Ga
- 맞춤 이벤트
- 이벤트 매개변수
- 용어 정리
- tableau
- 캐글
- segmentation
- bigquery
- sql 개발자
- 후기
- 통계
- 그로스해킹
- SQLD
- Funnel
- API
- 데이터 분석
- DISTINCT
- 상관계수
- tablueau
- git
- Python
- Google Analytics
- oracle
- Kaggle
- SQL
- Ecommerce
- 크로스셀링
- It
- 맞춤 자바스크립트
- pandas
- Today
- Total
목록segmentation (2)
녕녀기의 실험일지
[ 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..
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..