데이터분석가

💡 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 🌳 ..

💡 요약 GROUP BY 그룹별로 요약 HAVING 요약 정보 필터링 ORDER BY 요약 정보 정렬 DATE_ADD 날짜 더하기 DATE_SUB 날짜 빼기 🌳 그룹별로 요약하기 GROUP BY Column명 : 그룹별로 요약 ORDER BY 와 달리 Column 순서는 의미 없음 Column 위치(1, 2, 3 ...) 사용 가능 → 가독성을 위해 Column명 사용이 좋음 🌳 요약 정보 필터링하기 GROUP BY Column명 HAVING 조건 : 요약 정보 필터링 WHERE : GROUP BY 전 원본 데이터 필터링 HAVING : GROUP BY 후 연산 결과물 필터링 🌳 요약 정보 정렬하기 GROUP BY Column명 ORDER BY 조건 : 요약 정보 정렬 SELECT 절에서 사용한 별칭(A..

💡 요약 데이터란? Digitization 빅데이터 클라우드란? 특징 · 장점 AWS (Amazon Web Services) 데이터 팀 Data Informed Decisions VS Data Driven Decisions 역할 데이터 팀의 발전 단계 데이터 인프라 구축 데이터 엔지니어 데이터 레이크 vs 데이터 웨어하우스 데이터 분석 데이터 분석가 ETL vs ELT KPI (Key Performance Indicator) 시각화 대시보드 데이터 과학 데이터 과학자 머신러닝 모델링 사이클 A/B 테스트 데이터 조직 구성원 데이터 문해력 (Data Literacy) 데이터 교훈 💭 느낀 점 오늘부터 프로그래머스 데이터 분석 데브코스가 시작됐다! 데이터 분석 업무를 처음부터 끝까지 체계적으로 배울 프로그램..