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이커머스 데이터 분석 2024.02.06 - [데이터 분석 공부/이커머스 데이터 분석] - AARRR - 리텐션(클래식 리텐션 / Classic Retention) AARRR - 리텐션(클래식 리텐션) https://datarian.io/blog/classic-retention 리텐션 (1) Classic Retention AARRR 프레임워크에서 가장 중요한 Retention, 사용자 유지와 관련한 지표 계산에 대해서 알아봅시다. datarian.io ※ 이 포스팅은 위 클래식 리 eyeoftheworld1209.tistory.com 2024.02.06 - [데이터 분석 공부/이커머스 데이터 분석] - AARRR - 리텐션(롤링 리텐션 / Rolling Retention) AARRR - 리텐션(롤링 리..

GA4 2024.02.05 - [데이터 분석 공부/GA4] - GA4 정리(전환율, 'not provided', UTM)(24.02.05) SQLD 기초통계 금일은 지난 한 주간 머신러닝을 공부하느라 공부하지 못했던 GA4, 기초통계, 그리고 SQLD를 학습했습니다. SQLD를 제외한 GA4와 기초통계는 이전에 학습했던 내용들을 간략하게 복습하고 그 다음 파트 공부를 진행했습니다. 내일부터는 팀 프로젝트가 진행되다보니 강의 학습이 다소 지연될수는 있는데 짬짬이 학습할 수 있도록 시간 분배할 예정입니다.

머신러닝 개인과제 금일은 어제 진행했던 머신러닝 개인과제를 최종적으로 확인 한 후 제출까지 완료했습니다. 선택형 문제 풀이 과정에서 왜 np.log() 가 아닌 np.log1p() 를 사용했는지에 대해서 고민했는데 확인 결과 로그에 0.00000n 값이 들어가면 결과값은 음의 무한대에 가까워지기때문에 값에다 1을 더한 값을 로그에 넣기위해 np.log1p() 를 사용한다는 것을 학습했습니다. SQL, PYTHON 예제 복습 1시간 정도 SQL, PYTHON 예제를 복습했습니다. SQL의 경우 Leetcode의 'Not Boring Movies' 문제를, https://leetcode.com/problems/not-boring-movies/description/ Python의 경우 프로그래머스의 'x만큼 ..

Python 금일은 머신러닝 개인과제를 수행했습니다. 과제를 수행하며 새롭게 학습한 함수들을 간략하게 정리했습니다. 2024.02.03 - [데이터 분석 공부/Python] - Python 정리(속성값 변경, 차원 확인, enumerate)(24.02.03) Python 정리(속성값 변경, 차원 확인, enumerate)(24.02.03) 속성값 변경 df['컬럼명'] = df['컬럼명'].replace('기존값', '수정값') ex) df['name'] = df['name'].replace('Joe', 'Kane') 차원 확인(shape) 변수명.shape 분리한 데이터셋의 차원을 볼 수 있음 차원이란 '데이터셋에 eyeoftheworld1209.tistory.com 시간 관계상 미처 정리하지 못한 부..