[스파르타코딩클럽]데이터분석 과정/LEARN11 SQLD 공부 (1) 데이터베이스 모델링 / 엔터티 / 속성 1장. 모델링 1. 모델링이란? 현실세계를 단순화하여 표현하는 기법이다. 다시 말해, 현실 세계에서 일어날 수 있는 다양한 현상에 대해 일정한 표기법에 의해 표현해 놓은 모형이다. 현실 세계에서 필요한 데이터를 저장하는 데이터베이스를 구축하기 위한 분석/설계의 과정이라고도 할 수 있다. 2. 모델링의 특징 1) 추상화(Abstraction) : 현실 세계를 일정한 형식으로 간략하게 표현하는 과정이다 2) 단순화(Simplification) : 복잡한 현실 세계를 정해진 표기법으로 단순하고 쉽게 표현한다 3) 명확화(Clarity) : 불분명함을 제거하고 명확하게 해석할 수 있도록 기술한다. 3. 모델링의 세 가지 관점 1) 데이터 관점 : 데이터 위주의 모델링 (What data) ex. 업무가 어떤 데.. 2024. 2. 20. 데이터 분석가 채용공고를 읽고 역량 키워드 정리하기 0. 도움이 된 유튜브 : 현업 데이터 분석가와 채용 공고 읽기 1. 토스 (Toss) : link 1) 토스는 > 토스는 사일로 조직 단위로 6~8명의 다양한 직군이 하나의 사일로를 이룸 - 하나의 작은 스타트업처럼 자율성을 가지고 일할 수 있는 환경 > 사일로 외에 Data Analysis Platform 팀과 Product Strategy & Analytics 팀에도 Data Analyst가 있음 > 토스 커뮤니티의 DA는 모두 DA챕터에 소속되어, 주기적으로 분석 주제를 공유하고 고민을 나누는 시간을 가짐 - DA 챕터에는 금융권, IT회사, 게임사, 이커머스 등 다양한 백그라운드를 가진 분들이 모여 있음 2) 업무 > 모바일 유저들의 행태 Data를 정제/가공/분석/리포트/시각화 > 지표설정 /.. 2024. 1. 23. 국내 여행과 관련해 트렌드 조사 [ 데이터 기반 2024년 관광 트렌드 ] 1. 쉼이 있는 여행 ex. 웰니스 2. 원포인트 여행 ex. 빵지순례, 박물관 투어 3. 나만의 명소 여행 ex. 숨겨진 플레이스 4. 스마트 기술 기반 여행 ex. 플랫폼 이용, 관련 콘텐츠 시청, sns공유 등 5. 모두에게 열린 여행 ex. 시니어 관광, 반려동물 등 [출처] 한국관광 데이터랩 [ 세계적인 여행 트렌드 ] 1. 제2의 자아로 떠나는 여행 2. 더위를 피해 떠나는 여행 - 바닷가 or 수영장 3. 즉흥적으로 즐기는 여행 - 막바지 특가 or 유연한 취소 정책 방안 고려 4. 미식을 찾아 떠나는 여행 - 근처 식당과 제휴 고려 혹은 숙소 자체 식당 강화 5. 회복과 새 출발을 위한 여행 - ex. 웰니스 프로그램 6. 가성비를 겸한 럭셔리 여.. 2024. 1. 14. 데이터 리터러시 중요성 (강의 : 데이터 리터러시 KDT 실무형 데이터 분석가 양성과정) 목차 : 데이터 리터리시 - 문제 정의 - 데이터 유형 - 지표 - 결론 도출 [데이터 리터러시] 1. 데이터 리터러시란? - 데이터를 읽고 이해하고 비판적으로 분석하는 능력 - 그다음 결과를 의사소통에 활용할 수 있는 능력 > 이를 위해 필요한 것 - 데이터 수집과 데이터 원천을 이해 / 데이터에 대한 활용법을 이해 / 데이터를 통한 핵심지표를 이해 > 왜 데이터 리터리시를 길러야 하는가? 데이터 리터러시는 올바른 질문을 던질 수 있도록 만들어 준다. 뚜렷한 목적의식을 갖도록 해준다. > 데이터 분석 접근법 데이터 분석(작업) -> 결과 해석 및 액션 도출(생각) > ! 데이터 작업 전 알고 싶은 것을.. 2024. 1. 3. [용어공부] 고객 생애 가치(LTV) [ 고객 생애 가치 (LTV : Life total value) ] - 한 명의 고객이 고객 라이프 사이클 기간 동안 기업에 얼마만큼 이익을 가져올지를 정량적으로 구한 지표 - LTV는 한 명의 고객을 획득하기까지 필요한 비용(CAC)이 어느 정도여야 하는지에 대한 기준이 되기도 한다. - 산출 방법은 서비스마다 다 다르기 때문에 자사 비즈니스 모델에 맞는 공식을 써야 한다. 다양한 예시. LTV = 이익 * 거래 기간 * 할인율 고객 연간 거래액 * 수익률 * 고객 지속 연수 고객 평균 구매 단가 * 평균 구매 횟수 (매출액 - 매출 원가) * 구매자 수 평군 구매 단가 * 구매 빈도 * 계속 구매 기간 - (신규 획득 비용) + (고객 유지비용) - LTV는 일종의 확률기반의 기대값으로 유저의 행동 .. 2024. 1. 1. 이전 1 2 다음
