데이터 분석의 목적과 흐름
데이터 분석을 왜 하는가?
(1) 수집한 데이터에서 어떤 가치를 뽑아내는지?
- 분석을 해서 무엇을 할 건지?
(2) 데이터를 분석해서 어떤 것을 얻어내고 싶은지?
- 분석해서 볼 수도 있고, 데이터 그 자체에서 볼 수도 있다.
(3) 데이터를 통한 올바른 의사 결정을 할 수 있는지?
- 데이터를 뽑아냈으면 그것을 가지고 무엇을 할 것인지? 어떤 마케팅, 서비스화, 비즈니스 모델을 만들 것인지?
SQL, Python, R 등 데이터 추출/가공 능력
코호트 분석, A/B테스트, 퍼널 분석 등 분석 방법론에 대한 이해/실무 적용 경험
GA, Firebase, BigQuery 등 로그분석 툴 사용
다양한 알고리즘을 활용해서 예측 분석을 위한 모델링
데이터 분석은 어떻게 진행되는가?
데이터 수집 - 데이터 탐색 (EDA- 파이썬으로) - 데이터 전처리(feature engineering) - 데이터 모델링
비즈니스 데이터 분석의 이해
- 고객 유형 분석
- 서비스 설문 데이터
비슷한 고객들은 비슷한 의사 결정을 할까?
고객들을 비슷한 유형들로 세분화
비슷한 고객들이 잘 세분화 되었다면, 새로운 고객에 대하여 유사한 집단을 파악하여 적용 가능
데이터 분석 도구
목적에 따라 맞는 걸 쓰면 된다.
app vs prgramming
= 엑셀, GA 등 vs 파이썬, R, 자바 등
'자기계발(경영)' 카테고리의 다른 글
| python data type _숫자데이터(numeric data type) (0) | 2022.04.17 |
|---|---|
| python data type _data type이란 (0) | 2022.04.17 |
| 빅데이터 마케팅 3 : DT와 데이터 기반 의사결정, 디지털 기술과 마음가짐 (0) | 2022.04.16 |
| 빅데이터 마케팅 2 (다양한 비즈니스 1,2) (0) | 2022.04.16 |
| 빅데이터 마케팅 1 (비즈니스 데이터의 생성) (1) | 2022.04.11 |