🖥️ IT, 컴퓨터/📁 데이터 분석47

• [데이터 분석] IT 스타트업에서 Data Analyst가 하는 일 대시보드 제작코호트 분석, 퍼널 분석A/B 테스트AARRR 분석Acquisition(유입) ~ Revenue(수익화)까지 1. 지표 설계 및 모니터링회사나 팀별 KPI(Key Performance Indicator) 설정MAU, DAU, Retention Rate, Conversion Rate 같은 핵심 지표 트래킹'이탈'이나 '구매'처럼 중요한 행동 변화 시그널 감지하기2. SQL 기반 데이터 추출 및 가공서비스 DB(MySQL, PostgreSQL 등)에서 직접 쿼리로 데이터 뽑기ETL(Extract-Transform-Load) 작업해서 분석할 수 있는 형태로 정리3. 사용자 행동 데이터 분석로그 데이터(Clickstream 등)를 분석해 사용자의 행동 경로 파악'어디서 이탈하나?', '어떤 기능을 .. 🖥️ IT, 컴퓨터/📁 데이터 분석 2025. 4. 26.

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  [데이터] 공공데이터포털 https://www.data.go.kr/index.do 공공데이터 포털국가에서 보유하고 있는 다양한 데이터를『공공데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 법률(제11956호)』에 따라 개방하여 국민들이 보다 쉽고 용이하게 공유•활용할 수 있도록 공공데이터(Datasewww.data.go.kr 국내 다양한 데이터 구득 가능한 사이트 🖥️ IT, 컴퓨터/📁 데이터 분석 2025. 3. 27.

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  [데이터] 서울 열린데이터 광장 서울의 다양한 데이터 구득 가능한 사이트    https://data.seoul.go.kr/ 열린데이터광장 메인데이터분류,데이터검색,데이터활용data.seoul.go.kr 🖥️ IT, 컴퓨터/📁 데이터 분석 2025. 3. 27.

• [머신러닝] DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)이란? DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)DBSCAN(밀도 기반 공간 클러스터링)은 밀도가 높은 지역을 클러스터로 그룹화하고 이상치(Noise)를 감지하는 비지도 학습 알고리즘입니다.K-Means와 달리 클러스터 개수(K)를 사전에 정의할 필요가 없으며, 비원형(Non-spherical) 데이터에도 강한 성능을 발휘합니다.🔍 DBSCAN의 핵심 개념DBSCAN은 데이터 포인트의 밀도를 기반으로 군집을 형성하며, 아래 3가지 개념을 사용합니다.📌 1. 주요 개념✅ Core Point (핵심 포인트)반경(ε) 내에 최소 개수(MinPts) 이상의 데이터 포인트가 존재하는 포인트새로운 클러스터의 중심이 될 수 있음✅ Borde.. 🖥️ IT, 컴퓨터/📁 데이터 분석 2025. 3. 18.

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  [머신러닝] K-Means 클러스터링이란? K-Means 클러스터링: 비지도 학습 기반 데이터 그룹화 기법🔍 K-Means 클러스터링이란?K-Means 클러스터링은 비지도 학습(Unsupervised Learning) 기법 중 하나로, 데이터를 유사한 특성을 가진 그룹(클러스터)으로 나누는 알고리즘입니다.데이터의 중심(centroid)을 기반으로 군집을 형성하며, 군집의 개수(K)를 사전에 설정해야 합니다.📌 K-Means의 특징비지도 학습 방식: 레이블 없이 데이터를 자동으로 그룹화유클리드 거리 기반: 데이터 포인트 간의 거리를 최소화하는 방식빠른 연산 속도: 대규모 데이터에도 적용 가능K(클러스터 개수) 설정이 중요📌 K-Means 알고리즘 동작 과정1️⃣ 초기 중심(K 개) 설정데이터에서 무작위로 K개의 중심(centroid) 선택2️.. 🖥️ IT, 컴퓨터/📁 데이터 분석 2025. 3. 18.

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  [데이터분석] Spark란? Spark란 무엇인가?Spark는 오픈 소스 분산 데이터 처리 프레임워크로, 대규모 데이터를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있도록 설계되었습니다. 본래 AMPLab에서 개발되어 2014년 아파치 소프트웨어 재단(Apache Software Foundation)에 의해 프로젝트로 채택되었으며, 현재 데이터 분석, 머신러닝, 스트리밍 처리, 그리고 데이터 엔지니어링 작업에 널리 사용되고 있습니다. Spark의 주요 특징은 메모리 기반 처리(In-Memory Computing)로, 기존의 하둡(Hadoop)과 같은 디스크 기반 처리보다 훨씬 높은 성능을 제공합니다.Spark의 주요 구성 요소Spark는 모듈화된 설계로 다양한 데이터 처리 요구 사항을 충족시킬 수 있습니다. Spark의 주요 모듈은 다음과 같습니.. 🖥️ IT, 컴퓨터/📁 데이터 분석 2024. 12. 14.

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  [데이터] 데이터 거버넌스(Data Governance)란? 데이터 거버넌스(Data Governance)는 조직이 데이터를 효과적으로 관리하고 활용하기 위해 수립하는 원칙, 정책, 절차, 기준, 역할 등을 포함하는 포괄적인 관리 체계입니다. 이는 데이터의 품질, 보안, 프라이버시, 사용 가능성, 일관성을 보장하고, 데이터가 조직의 목표를 지원하도록 하는 데 중점을 둡니다.데이터 거버넌스의 주요 목적데이터 품질 관리:데이터의 정확성, 완전성, 일관성을 유지하여 신뢰할 수 있는 데이터를 제공.데이터 보안 및 프라이버시:민감한 데이터 보호 및 관련 법률과 규정을 준수.데이터 활용성 증대:데이터를 적시에 적합한 사람이 사용할 수 있도록 관리.규제 준수:GDPR, CCPA 등 데이터 관련 법률을 준수하도록 지원.조직 내 데이터 활용 문화 구축:데이터를 비즈니스 의사결정에.. 🖥️ IT, 컴퓨터/📁 데이터 분석 2024. 12. 13.

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  [데이터 분석] ad hoc 분석이란? 데이터 분석에서 "ad hoc"이라는 용어는 라틴어로 "특정 목적을 위해"라는 뜻으로, 특정한 문제나 질문에 대해 즉석에서 맞춤형으로 수행되는 분석을 의미합니다. 이는 미리 정의된 프로세스나 정형화된 보고서가 아닌, 필요에 따라 유연하게 진행되는 일회성 분석을 지칭합니다.주요 특징문제 중심:특정 문제를 해결하거나 질문에 답하기 위해 수행됩니다.예: "지난달 특정 캠페인 이후 신규 가입자의 행동 패턴은 어떻게 변했는가?"즉각성:사전에 준비된 분석 프로세스를 따르지 않고, 필요한 데이터를 바로 추출하고 분석합니다.대개 시간이 촉박하거나 긴급한 의사결정에 사용됩니다.유연성:분석 과정이 고정적이지 않고, 질문에 따라 다양한 방법론과 도구가 활용됩니다.정형화된 틀 없이 분석가의 창의성과 문제 해결 능력이 중요합니.. 🖥️ IT, 컴퓨터/📁 데이터 분석 2024. 12. 2.

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  [데이터 분석] 데이터 EDA(Exploratory Data Analysis)란? 탐색적 데이터 분석 데이터 EDA(Exploratory Data Analysis)는 데이터 분석의 초기 단계에서 데이터를 탐색하고 이해하기 위해 사용하는 기법과 과정입니다. EDA는 데이터를 시각화하고 요약하여 데이터에 숨겨진 패턴, 관계, 이상치 등을 발견하고, 분석에 적합한 방향성을 설정하는 데 도움을 줍니다. 자세히 설명하자면 다음과 같은 주요 단계와 기법을 포함합니다:1. 데이터 로딩 및 구조 확인EDA의 첫 번째 단계는 데이터를 로드하고 데이터의 기본 구조를 파악하는 것입니다.기본 정보 확인:head(), tail()로 데이터 샘플 보기데이터의 행과 열 수 확인 (shape)데이터 타입 확인 (info() 또는 dtypes)결측값 확인:isnull().sum()을 사용하여 결측값이 있는 열과 개수 파악기술 통계:d.. 🖥️ IT, 컴퓨터/📁 데이터 분석 2024. 11. 20.

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  [데이터 분석] 사용자 행동 분석(User Behavior Analysis)란? 사용자 행동 분석(User Behavior Analysis)란?사용자 행동 분석은 디지털 플랫폼, 웹사이트, 앱, 혹은 기타 제품에서 사용자가 보이는 행동 데이터를 수집하고 분석하여, 그들의 의도, 선호도, 문제점 등을 파악하는 과정을 의미합니다. 이를 통해 기업이나 조직은 사용자 경험을 개선하고, 제품을 최적화하며, 매출이나 고객 만족도를 높이는 데 활용할 수 있습니다.사용자 행동 분석의 주요 요소행동 데이터 유형정량적 데이터 (Quantitative Data): 클릭 수, 페이지 뷰, 세션 지속 시간, 전환율, 이탈률 등 수치로 측정 가능한 데이터.정성적 데이터 (Qualitative Data): 사용자의 피드백, 설문조사 결과, 인터뷰 내용 등 감정과 인식을 포함한 데이터.분석 대상사용자 경로 (U.. 🖥️ IT, 컴퓨터/📁 데이터 분석 2024. 11. 19.

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  [데이터 분석] Cohort 분석 (코호트 분석), Funnel 분석 (퍼널 분석) 비교 Cohort 분석과 Funnel 분석은 IT 프로덕트에서 사용자의 행동을 분석하고 개선 방안을 도출하는 데 매우 유용한 데이터 분석 기법입니다. 두 기법은 각기 다른 관점에서 데이터를 살펴보며, 서로 보완적으로 활용될 수 있습니다.1. Cohort 분석 (코호트 분석)정의Cohort는 공통된 특성을 가진 사용자 집단을 의미합니다. Cohort 분석은 특정 시점이나 행동을 기준으로 그룹화된 사용자 집단의 행동 변화를 시간 경과에 따라 분석하는 기법입니다.활용 사례신규 사용자 유지율(Retention Rate) 분석사용자 이탈(Churn) 원인 파악특정 기능 도입 후 사용자 행동 변화 측정예시가입 Cohort: 사용자가 앱에 가입한 날짜(혹은 주/월) 기준으로 그룹화."1월에 가입한 사용자와 2월에 가입한 .. 🖥️ IT, 컴퓨터/📁 데이터 분석 2024. 11. 19.

• [GIS] 카드 사용 빅데이터를 활용한 다양한 분석 사례 카드 데이터를 통해 여러 가지 분석을 수행할 수 있습니다. 데이터를 통해 얻을 수 있는 주요 인사이트와 그 분석 방향을 제시하겠습니다.1. 고객 소비 패턴 분석고객의 행정동 코드 및 격자 코드를 활용해 특정 지역에 거주하는 고객들이 자주 방문하는 타 지역의 상권을 파악할 수 있습니다. 이로써 지역 간 소비 이동을 파악하고 상권 활성화 전략에 대한 인사이트를 도출할 수 있습니다.시간대와 요일에 따른 소비 데이터를 활용해 고객 방문 시간대와 소비 활동 피크 시간대를 도출할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 연령대나 성별이 언제 가장 많이 소비하는지 알아낼 수 있습니다.2. 상권 및 업종 선호도 분석업종(예: 패션잡화, 게임방, 편의점, 커피전문점) 별로 소비 금액과 빈도를 비교하여 고객의 선호 업종을 분석할 .. 🖥️ IT, 컴퓨터/📁 데이터 분석 2024. 10. 30.