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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 리텐션 정리 포스팅을 공부하며 정리한 내용들을 담았습니다. 리텐션의 중요성 AARRR Acquisition : 사용자 획득 Activation : 사용자 활성화(서비스를 사용하기 시작) Retention : 사용자 유지(지속적으로 서비스를 사용) Revenue : 매출(구매) Referral : 전파(지인 추천) 이 중 가장 중요하며 가장 먼저 개선해야하는 단계는 어디일까? 바로 세번째 단계인 Rretention이다. why?..

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.

용어 정리 1. 전환율 이벤트 수 / 사용자 수 이벤트 수 / 세션 수 2. not provided : 구글 검색을 통해 유입되는 경우인데 개인보호 정책 상 'not provided'로 표기된다. UTM 으로 표시되는 경우가 있다. 아래 9가지에 해당하는 경우 (direct) / (none)으로 표시된다. (direct) / (none)이 많으면 좋냐 나쁘냐를 말하기가 애매하긴하지만 유입됐던 경로에 대한 정보가 없으면 마케팅 전략을 수립하고, 성과판단을 하기가 어렵기때문에 그런 측면에서는 (direct) / (none)이 많다는건 좋지 않다고 할 수 있다. 따라서 온라인 광고를 집행할때 별도의 꼬리표(태그)를 붙여서 해당 광고를 보고서 랜딩 페이지에 도달한 사람들의 수가 어느정도 되는지 파악할 필요가 있..

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 ..