jjaio8986 님의 블로그

데이터 분석 트랙 13주차 (25.05.18.) W.I.L.

[주간 결과 정리] - 실전 프로젝트용 대시보드를 구상했으나 대시보드 구성이 복잡하여 인사이트 도출이 어려워졌음. - 따라서 다시 대시보드의 방향성을 구상하여 고객 대시보드를 제작한다. - 대시보드 방향 : RFM분석을 통해 전체 년도와 15년도의 현재 상황을 확인! 기존 데이터의 segment(consumer, home office, corporation) 외에 분석 결과로 나온 고객 유형(전체 : VIP vs 일반, 15년도 : (15년도 VIP, 잠재 VIP, 일반 고객, 이탈위험)으로 마케팅 전략을 도출하는 대시보드 구상! # 정리 : RFM을 통한 [전체], [15년] 고객 유형 별로 패턴을 확인 전략을 구상하는 대시보드 제작 1. 고객 유형 분류 코드 1.1. 고객 유형 선정 과정 - 개요..

1. 주간 회고 1.1. 심화 프로젝트 튜터 리뷰 및 태블로 강의 완강 - 대시보드를 구성하는 것은 그것을 이용하는 사용자로 하여금 다른 데이터 분석가에게 요청하는 것보다 간편하게 현 상황을 볼 수 있는 도구라고 생각된다. 그렇기에 대시보드를 구성함에 있어 명확한 타겟 선정 및 전달 내용 선장에 있어 신중해야 한다는 생각이 들었다. - 가령, 전 직원이 살펴보는 대시보드에는 "현재 회사의 전체적인 상황" 및 "외부 회사의 트렌드"와 관련된 정보를 제공해야 하지 '마케팅 팀'에서 주로 사용하는 지표들을 가져와선 안된다는 뜻이다. - 대시보드에서 좋은 메트릭, KPI를 구성하기 위해선 다음과 같은 것을 고려하는 작업이 필요할 것이다. # 좋은 Metric의 특징 : SMART 프레임 워크 -..

1. 주간 회고 1.1. 심화 프로젝트 종료 - 다음 실전 프로젝트에선 PPT 자료에는 "사용한 기법을 모아 둔 페이지" "전처리시의 인사이트 및 EDA를 통한 인사이트" "전처리 결과물(파생변수 설명)" "최종 해석 및 해석의 근거 제시" 부분에 신경을 써서 프로젝트를 진행해야 될 것이다. 1.2. 학습 회고 - SQL과 파이썬 알고리즘 코드카타를 진행(1~2문제)하며 5~10개의 문제를 처음부터 다시 풀 예정 - 머신러닝의 다른 기법들 및 통계적 기법 회고 후 개인과제 진행 - 다음 실전 프로젝트 시작 전까지 자격증(ADSP) 자격증 1주차 강의 수강 - 태블로 강의 완강!

1. 주간 회고 1.1. 프로젝트 진행 상황 - 머신러닝 > [금융] 군집분석을 시도하였다. - 현재 클러스터링을 통한 고객 그룹화는 완성하였고, 각 클러스터별 인사이트 확인 단계에 진입했다. - 인사이트 확인에 있어 크게 시간이 걸리지 않을 것 같아 바로 PPT 제작 및 외부 자료 조사에 진입하면 될 것이다. - 가령 고객 소비 생활 부분에선 [금융]부분이라는 점에서 활용하기 어려운 부분이 있지만(금융의 이미지) 고객 관리 앱에 한정하여 마케팅을 진행할 때 https://namu.wiki/w/%EB%93%80%EC%98%A4%EB%A7%81%EA%B3%A0/%EB%B0%88 듀오링고/밈듀오링고 의 밈 에 관한 문서. 듀오링고를 일정 기간 동안 사용하지 않으면 알림이 오는데, 일정 기간이 지나면 ..

주간 학습 내용 회고금주 학습 목표 및 프로젝트 준비 방향 설정주간 학습 내용 회고1. 학습량 체크    # 기존에 목표로 했던 [통계, 머신러닝] 학습 중에서 통계는 마무리, 머신러닝은 절반 완료 1.1. 머신러닝 : 전체 10강 중에서 현재 6강 수강중   - 정리가 완료되는 대로 리뷰하며 추가 인사이트 확인 이때의 초점은 "개념 설명" 및 "실습 코드 해설", "결과 해석" 부분에 초점을 둔다.  1.2. 선택형 학습반 : 전체 8강 중 커리큘럼의 5강 수강 완료  - 함수 및 클래스 과제 수행 이후 판다스 라이브러리 개념 설명까지 리뷰 완료  - 차후 라이브러리 활용 내용은 기존에 진행한 파이썬 라이브러리 특강 세션의 내용과 함께 정리  1.3. QCC  - "self join" 부분과 "cros..

주간 학습 내용 회고금주 학습 목표 설정주간 학습 내용 회고1. 학습량 체크 및 목표 1.1. 기초 통계학 : 전체 6강 중에서 최종 4강 정리 및 학습 완료  - 인사이트 : 데이터 분석가는 파이썬의 라이브러리를 활용하여 다양한 기초 통계 및 통계기법을 통해 데이터 분석의 목표 설정 및 가설 설정과 검증 및 신뢰도 확보에 도움을 받을 수 있다. 다만 그 데이터의 종류(범주형, 수치형 등등)에 따른 검정 방법 이 다르기에 데이터의 확인('모집단' 과 '표본'으로 선정한 데이터의 주된 분포 및 형태, 가설 설정 시 확인할 지표)이 필요하다.  - 통계학을 마무리하며 학습한 통계적 기법들을 데이터 유형에 따라 도표 형태로 정리할 필요가 있다.  1.2. 선택형 학습반 : 전체 8강 중 커리큘럼에 따라 1.5..

[목차]기초 프로젝트 데이터 풀 관련 인사이트5주차 회고다음 주 할 일   기초 프로젝트 인사이트 - 기초 프로젝트 : 주어진 주제를  ON AIR 분석 절차 기반 데이터 분석 후 결과물 보고 - 선정된 팀 주제 : "[공공데이터] 서울시 부동산 데이터 분석" - 이번 주 개인 진행 내용  1. 데이터 분석 진행 방향성 - 데이터를 분석해야 하는 상황을 맞이할 때 개인적으로 분석 방향성은 다음과 같은 성향을 갖는다고 생각한다.  A. “어떤 고객유형이 있는지 먼저 유형화 한 다음 그들의 성격에 따라 필요로 하는 데이터 분석 확인”   # 분석의 수용자를 타겟팅하여 필요한 데이터만 분석하기에 가장 효율적이고 빠른 결과 및 인사이트를 가질 수 있어보임. 하지만 분석 내용을 통해 설득하기 위한 부가적인 옵션들..

1. 주간 공부 내역 정리2. 주간 인사이트 정리3. 다음 주 목표1. 주간 공부 내역 - QCC 및 파이썬 라이브 강의, 예비군 훈련으로 인한 공결로 진도가 빠르게 안 나가졌다. 프로젝트가 목요일부터 시작이니 참고하여 데이터 시각화 및 파이썬 알고리즘 코드카타, 개념 정리를 진행해야 할 것이다. 1.1. Python  - 강의는 전부 수강! 요약은 조건문 이전까지 수행.  - 조건 및 반복문, 함수, 파이선의 활용 가능한 라이브러리, 부가 기능 부분을 T.I.L.에 나눠서 하루씩 복습하는 느낌으로 강의내용 정리  - 파이썬 라이브강의 3주차 내용 훑고 4주차랑 같이 정리  1.2. SQL  - window function 부분 및 where절에 관한 복습 및 개념정리 마무리  - 코드카타 70번 진행중..

[목차]1. 데이터 리터러시(2)2. WIL주간회고 [전체 목차]1. 데이터 리터러시란?2. "문제 정의"3. "데이터의 유형"4. "지표설정"5. "결론 도출"  ※ 나머지 3~5까지의 내용 정리 3. "데이터의 유형" - 문제 정의를 통해 현재 직면한 문제가 무엇인지, 어떠한 대상을 분석해야 할 지 방법 및 방향성을 설정하였다면, 그 다음으로 해야 할 것은 분석을 위해 자신이 가지고 있는 혹은 필요로 하게 되는 데이터를 확인하는 작업이다. - 데이터는 크게 그 특성에 따라 정성적 데이터와 정량적 데이터로 구분된다.구분정성적 데이터정량적 데이터정의- 비수치적인 정보로 사람의 경험, 관점, 태도와 같은 주관적 요소를 담고있는 데이터수치적으로 표현되는 정보로 양적 측정과 부석을 통해 얻을 수 있음.데이터 ..

[목차]1. 파이썬 강의 정리 및 SQL 과제 수행 중 인사이트 정리 2. 온보딩 주차 마무리 및 기초 주차1. 파이썬 강의 정리 및 SQL 과제 수행 중 인사이트 정리  1.1. 파이썬 정리  - 조건문 : 흔히 if문이 사용되며 조건을 만족 시 특정 코드를 실행하는 문법이다. 형태는 "if 변수 조건: 줄바꿈 출력값"이며, 조건은 흔히 bool자료형(참, 거짓)으로 사용된다. 들여쓰기(줄바꿈)을 통해 출력값이 정해지기에 들여쓰기를 통해 조건과 수행코드를 구분해야한다!  - if문은 조건을 만족하는 대상을 해당 코드를 통해 실행하는 문법이다. 이때, 조건을 만족하지 못하는 대상에도 추가적으로 실행내용을 달고자 할 때 'else'와 'elif'문이 있다.    a. else : 앞선 if문의 조건1을..