전체 글80 [광고/마케팅] 기업 데이터 분석 및 비즈니스 전략 제시 -피드백 (실시간 발표)유선 튜터님:어뷰징이 탄탄하게 진행됨 실무적으로 판단하고 분석하는 흐름이 좋은 관점이었음 (실무에 바로 적용할 수 있게끔 함)퀀타일, 목적함수, 가중손실값 → cvr, marjin 디벨롭 해보기 (모델링)한결 튜터님:실무적용이 가능하게끔 진행된게 좋음 (비즈니스 창출)어뷰징 유저를 정량적 수치로 점수 시스템을 만든 것이 좋음이 시스템이 어떻게 비지니스에 적용될지를 염두해둔 것이 좋음프로젝트 때 램이슈 때문에 파생변수를 활용하지 못했다는 것과 같이 실무에서도 대용량 데이터를 다룰 때 예상하지 못한 일이 많이 발생하는데, 이러한 이슈들을 마주하고 해결해본 경험이 도움이 될 것임. -피드백 (발표회장 부스)민정 튜터님:잘한점) 매 프로젝트마다 콘텐츠 개요를 반드시 넣어야하는데, 그걸 잘.. 2025. 10. 1. [과제] 태블로 과제 *총평:1번 틀림2~9번 맞음10번 못품(틀림) 1번(내가 쓴 풀이)특급배송 필터 > 두번째 높은 매출 중분류 확인 > 특급배송 필터 제외하고, 복사기 필터 추가 > 평균할인율 구함.문제에서 '해당 제품 중분류의 평균 할인율'을 구하라고 해서, 복사기 자체의 평균 할인율을 구했음.문제를 너무 복잡하게 생각한 듯. (정답) 막대그래프에서 평균할인율 바로 적용하면 됨.0.0751 2번 3번*지리적 역할로 설정*계층 필요(국가-시도-시군구) 4번 5번 6번*참조선 이용 7번*퍼센트 텍스트로 나타냈으면 더 좋았을듯 8번*매개변수 생성 Top N*고객 > 상위> Top N 선택 9번*고객집합>상위 10*수익률 = sum([수익])/ sum([매출])*서식>숫자>백분율 표시 10번주문수와 주문수의 전년대비 증.. 2025. 8. 1. 250714 - 데이터 분석가가 갖춰야 할 9가지 역량 https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2070/ 데이터 분석가가 갖춰야 할 9가지 역량 | 요즘IT최근 노코드 툴, 데이터 플랫폼, ChatGPT 등이 등장하면서 데이터 분석가에게 요구되는 역량도 변화하고 있습니다. 이번 글에서는 데이터 분석가가 갖춰야 할 9가지 역량을 크게 하드 스킬과 소프yozm.wishket.com[데이터 분석가가 갖춰야할 9가지 역량]1.하드스킬*각 기업이나 팀마다 요구하는 것이 다를 수 있음1)사용 언어 - sql, 파이썬 (코테 보기도 함), 엑셀2)통계학 - EDA, A/B테스트에서 활용3)도메인 및 비즈니스에 대한 이해 - 기본적인 비즈니스 지표 및 KPI 성공 지표 등에 대해 알고 있어야 함.(서비스 전반 이해)4)툴을 다루는 역량 -.. 2025. 7. 25. 250711 - A/B 테스트 제대로 이해하기: 5 A/B 테스트에 적정한 표본과 주의 사항 https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1680/ A/B 테스트 제대로 이해하기: 5 A/B 테스트에 적정한 표본과 주의 사항 | 요즘IT지금까지 ‘A/B 테스트 제대로 이해하기’ 시리즈를 통해 A/B 테스트의 기본 정보와 가설, 세팅 방법, 그리고 분석 결과 등 여러 정보를 정리했다. 시리즈의 마지막인 이번 글에서는 기획자, PM, 마yozm.wishket.com[A/B 테스트 제대로 이해하기: 5 A/B 테스트에 적정한 표본과 주의 사항] 1.표본, 실험의 트래픽은 얼마나 모아야 하는가?→ 매번 다름 (A안과 B안 사이의 차이가 어느정도 되길 기대하느냐에 따라 다름) 2.A/B테스트 수행 과정에서 주의할 점1)내가 미는 방안이 이길때까지 기다리기 (무작정 트래픽 더 .. 2025. 7. 12. [과제] 통계, 머신러닝 과제 https://www.notion.so/teamsparta/7-2232dc3ef5148034bc6fc056985aa183[ 통계 ] 1번) 중심 경향치 확인# 성별 Review Rating 에 대한 평균과 중앙값을 동시에 구하기# 함수명: `get_agg`/ `groupby` 함수 혹은 `pivot_table`을 사용 권장# 반올림해서 소수점 2자리까지 표시/예시 결과의 행과 열index에 주의해서 `DataFrame` 자료형으로 출력import pandas as pdimport numpy as npdf = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/llm-bot-sparta/sparta_coding/refs/heads/main/statistics.csv')de.. 2025. 7. 10. [강의] 머신러닝 10 - 딥러닝 [키워드]딥러닝 기본 개념, 주요 딥러닝 아키텍쳐, 딥러닝 주요 활용 사례, 강화학습 1. 딥러닝(Deep Learning) 기본 개념 1)인공신경망(ANN)의 역사와 발전1940~50년대 초창기 뉴런(neuron)을 단순 모델로 삼아 연구 시작퍼셉트론(Perceptron)의 단층 구조 → 다층퍼셉트론(MLP) → 딥러닝(Deep Neural Network)왜 ‘딥(deep)’인가?입력 계층(Input layer)과 출력 계층(Output layer) 사이에 여러 개의 은닉층(Hidden layer)을 두어 복잡한 패턴까지 학습 가능데이터와 컴퓨팅 파워, 알고리즘 발전으로 딥러닝이 급성장 2)딥러닝 핵심 아이디어계층적 특징 학습ex) 사람 얼굴 인식을 예로 들면, 초기 은닉층에서는 ‘선’, ‘모서리’,.. 2025. 7. 10. 이전 1 2 3 4 ··· 14 다음
