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https://teamsparta.notion.site/GA4-A07-dd9d00d854d14427932272dce5d789ba 심화 프로젝트 3일차입니다. 금일은 튜터님과의 튜터링을 진행한 후 답변 내용을 참고하여 팀 회의를 진행했습니다. 질문에서도 확인할 수 있듯이 개념 또는 측정 기준에 대한 내용들이 많습니다. 저희 팀의 경우 GA4로 수집한 로그 데이터를 가지고서 분석을 진행해야하는데 GA4의 개념들이 다소 생소했기때문입니다. 팀 회의간 질의응답했던 내용들을 팀원들에게 공유한 후 방향성을 정했습니다. 저희 팀은 각자 DAU, WAU, MAU 분석 유저별 평균접속시간 분포 방문 주차에따른 코호트 분석 코호트별 WEEKLY 리텐션 요일/시간대별 사용자 수 분석 를 진행하고 다음주 화요일에 각자 분석한..

https://www.notion.so/1-b5ad1ed6f85341709e3de365f816de0c 어제부터 심화 프로젝트가 시작됐습니다. 금일은 팀원들과 함께 데이터셋에대한 이야기, 측정기준에 대한 이야기를 간략하게 나누고 내일 있을 튜터링때 질문드릴 내용들을 공유했습니다. 저희가 사용하는 'train' dataset의 경우 json 형태의 속성값들이 다수 존재하여 json 형태를 각각의 컬럼으로 나누는 작업이 필요했습니다. def load_df(csv_path, nrows=None): JSON_COLUMNS = ['device', 'geoNetwork', 'totals', 'trafficSource'] df = pd.read_csv(csv_path, converters={column: json.lo..

기초 프로젝트의 발표까지 모두 마무리되었다. 다른 팀들의 발표를 들으면서 많은걸 느낄 수 있었는데 가장 와닿았던 것 두가지 정도만 정리해보려고한다. 1. 비즈니즈 모델에 대한 설명 NETFLIX 데이터를 활용했던 조의 경우 본격적인 발표에 앞서 NETFLIX의 비지니스 모델에 대해 설명을 했다. 발표를 듣는 당시에는 별다른 생각이 없었는데 튜터님의 피드백을 듣고보니 사기업에서의 데이터 분석이라는 것이 결국은 매출 극대화를 위한 하나의 도구이기때문에 내가 속해있는 회사가 어떻게 돈을 벌고있는지를 알아야지 거기에 맞는 데이터 분석과 전략 수립이 가능하겠다싶었다. 2. 국내 데이터 활용 금번 프로젝트에서 우리 조는 아디다스 북미 지사의 매출 데이터를 활용했는데 관련해서 다양한 데이터를 찾기가 힘들었고, 문화적..

기초 프로젝트 발표 전 마지막 작업날이었습니다. 금일은 전일 현*님께서 제작해주신 ppt를 최종적으로 수정하고 스크립트를 작성해서 발표 영상을 녹화하는 것을 마지막으로 작업을 마무리지었습니다. https://www.youtube.com/watch?v=6llvThQP9FY 발표 자료는 크게 수정할 내용은 없었습니다. 다만 후반부에 팀원들과 최종적으로 이야기 나누면서 판매 채널별 마진율 관련 데이터는 조금 수정이 필요하겠다 싶어서 온라인 채널의 유통사별 평균 마진율 데이터와 가장 높은 평균 마진율을 보여준 유통사의 제품 카테고리 중 평균 마진율이 가장 높은 카테고리 데이터를 추가했습니다. 금번 프로젝트의 경우 큰 어려움 없이 무난하게 진행됐습니다. 팀원들 모두가 각자 맡은바 역할 잘 해주었고, 적극적이라고까..