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💡 요약 개념 설명 RFM 고객 세분화 분석이란? SQL 실습 Recency, Frequency, Monetary로 변환하기 Recency, Frequency, Monetary로 그룹 나누어 고객 수 세어보기 특정 조건의 고객 그룹 추출하기 실무 팁 비즈니스 특성에 맞는 고객군 분류 RFM 분석을 통한 CRM 마케팅 RFM 고객 세분화 분석 전체 프로세스 🌳 개념 설명 RFM 고객 세분화 분석 (RFM Analysis / RFM Segmentation) 고객들의 구매 패턴을 기준으로 그룹을 나누는 고객 세분화 모형 Recency : 얼마나 최근에 구매했는지 Frequency : 얼마나 자주 구매했는지 Monetary : 얼마나 많은 금액을 구매했는지 예시 구매 횟수, 금액 등을 기준으로 고객들의 등급을 ..

💡 요약 데이터 기반 제품 개선이란? 데이터 과학자의 역할 · 스킬셋 모델 개발 과정 데이터 기반 제품 개선 케이스 머신러닝이란? 머신러닝 정의 머신러닝 모델이란? 머신러닝 종류 지도 기계 학습 비지도 기계 학습 강화 학습 머신러닝 모델 개발 시 고려할 점 MLOps란? MLOps VS DevOps 머신러닝 사용 시 고려할 점 💭 느낀 점 어제는 데이터 기반 의사결정과 관련된 내용을 배웠다면, 오늘은 다음 단계인 머신러닝 모델에 관해 배웠다. 데이터 팀에서 데이터 분석가가 데이터를 분석해 의사결정에 도움을 주고 난 후에 벌어질 액션은 데이터 과학자가 그에 맞는 머신러닝 모델을 개발하여 서비스에 적용할 수 있도록 해주는 일이다. 머신러닝이라는 말은 워낙 많이 들어봤기 때문에 대략적으로 뭔지는 알았지만, 이..

💡 요약 데이터 기반 의사결정이란? 데이터 분석 케이스 데이터 분석가의 역할 · 스킬셋 · 딜레마 데이터 팀 조직 구조 중앙 집중 구조 분산 구조 하이브리드 구조 데이터 조직의 일주일 애자일 개발 방법론 좋은 지표(KPI)란? KPI · 지표 KPI 기준 선행 / 후행 지표 시각화 대시보드 툴 💭 느낀 점 오늘 배운 내용들은 지난 달에 ADsP를 준비할 때 공부했던 내용들이어서 이해하기 어렵지 않았다. 그래서 원론적인 내용보다는 실제로 어떤 모습으로 데이터 팀이 이루어져 있을지가 궁금했는데, 강사님께서 '데이터 조직의 일주일' 이라는 주제로 실제 경험하신 데이터 팀의 업무를 소개해 주셨다. 이 부분에서 역시 회의가 굉장히 많고, 데이터 분석가는 협업으로 돌아가는 직무라는 것, 하드스킬 뿐 아니라 소프트 ..

🔗 [데이터리안] RFM 분석이란 무엇일까요 🌳 RFM 분석이란? Recency : 얼마나 최근에 구매했는가 Frequency : 얼마나 자주 구매했는가 Monetary : 얼마나 많은 금액을 지출했는가 사용자의 구매 패턴을 기준으로 사용자 분포 확인, 사용자 그룹/등급을 분류하는 분석 기법 구매 가능성이 높은 고객 선정에 용이 사용자 그룹의 특성에 따라 차별화 된 마케팅 메시지 전달 가능 비즈니스의 성격 · 상황에 따라 기준 설정 Recency : 2021-01-01일 기준으로 최근 한 달 이내에 결제되었는가 → 2021-01-01일 기준으로 한 달 이내에 구매 기록이 있으면 ‘recent’ 이외는 ‘past’ Frequency : 3회 이상 주문하였는가 → 3회 이상 구매시 ‘high’, 3회 미만 ..

💭 2주간 강의 벌써 데이터리안 SQL 캠프를 시작한 지 2주가 지났다! 시간 무슨 일...? SQL을 19년도에 컴활 1급 취득할 때 살짝 공부했어서 지금까지는 복기하는 느낌으로 공부한 것 같다. 가물가물 하긴 하지만 그래도 한 번 공부했었다고 생각이 나는 걸 보니 역시 배움은 휘발되지 않는다는 걸 새삼 느꼈다. 그래도 혼자서 SQL 문제를 해결할 응용력은 없었는데, 강의를 들으면서 점점 해결할 수 있는 문제들의 난이도가 높아지는 게 신기하면서도 너무너무 뿌듯했다🤗 이제는 간단히 데이터를 추출하는 업무정도는 할 수 있을 것 같다! 💭 스터디 시작 데이터리안 2주차를 마무리하면서 첫 스터디도 진행했다! 원래 스터디를 신청했던 목적은 SQL을 훈련하는 것이었는데, 나 빼고는 모두 프로젝트를 원해서 나도 따..

💡 요약 CASE / IF 조건에 따라 데이터를 변형하여 추출 🌳 조건문 사용 조건에 따라 데이터를 변형하여 추출하기 위해 사용 조건에 맞는 값 적용하고 싶을 때 (ex) ‘월’, ‘수’ → ‘평일’ / ‘일’ → ‘주말’ 값을 다르게 추출하고 싶을 때 (ex) ‘1’, ‘2’ → ‘남성’, ‘여성’ 원본 데이터는 수정되지 않음 🌳 조건이 1개인 경우 CASE WHEN 조건 THEN '반환값1' ELSE ' '반환값2' END : '조건'이 참이면 '반환값1', 나머지는 '반환값2' WHERE 절에서 사용하는 비교, 논리 연산자 모두 사용 가능 ELSE 반드시 사용해야 하는 건 아님 → 조건에 해당되지 않는 값은 NULL로 출력 🌳 조건이 2개 이상인 경우 WHEN 절 반복 사용 → 순서대로 필터링 🌳 ..