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그로스마케팅18

[멋쟁이사자처럼부트캠프_그로스마케팅] Day 23 선형 회귀분석 복습, 실습 오늘은 전에 했던 거 복습을 했다. day 24는 밥먹고 와서 하는걸루.데이터 전처리와 특징 엔지니어링선형 회귀 개념과 원리 1. 데이터 전처리 (Data Preprocessing)데이터 분석의 첫 번째 단계로, 데이터를 정리하고 모델 학습에 적합한 형태로 변환하는 과정이다. 1) 데이터 탐색 및 정리데이터를 로드하고 기본 통계(분포, 데이터 타입 등)를 확인df.info(), df.describe()시각화: matplotlib, seaborn 등을 사용해 변수 간 관계 탐색2) 결측값(Missing Values) 처리df.isnull().sum() 으로 결측값 확인평균/중앙값 대체 (df.fillna()), 특정 행 제거 (df.dropna())3) 이상치(Outliers) 처리박스플롯(sns.boxp.. 2025. 3. 10.
[멋쟁이사자처럼부트캠프_그로스마케팅] Day22 머신러닝 기초, 로지스틱 회귀 실습 1 머신러닝1. 머신러닝의 정의머신러닝은 데이터에서 패턴을 학습하여 새로운 데이터에 대한 예측을 수행하는 인공지능(AI) 기술이다.전통적인 프로그래밍 방식과는 달리 명시적인 규칙을 프로그래머가 지정하는 것이 아니라 (틀만 줌), 알고리즘이 데이터를 분석하여 스스로 규칙을 찾아내는 방식으로 동작한다.2. 머신러닝의 주요 학습 유형 (지도 vs. 비지도)1) 지도 학습(Supervised Learning)정의: 입력 데이터(특징, Feature)와 이에 대응하는 정답(레이블, Label)이 주어진 상태에서 학습하는 방식목표: 주어진 데이터를 기반으로 입력과 출력 간의 관계를 학습하여, 새로운 입력값에 대해 올바른 출력을 예측하는 것대표 알고리즘선형 회귀(Linear Regression)로지스틱 회귀(Logi.. 2025. 3. 7.
[멋쟁이사자처럼부트캠프_그로스마케팅] Day21 루커 스튜디오 실습, chart.js 웹 서비스 1 Looker Studio 개요Looker Studio(구 Google Data Studio)는 Google에서 제공하는 데이터 시각화 및 보고서 제작 도구로, 데이터를 이해하기 쉽게 대시보드 형태로 시각화할 수 있도록 지원합니다.Looker Studio는 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구로 활용되며, Google의 다양한 서비스 및 타사 데이터 소스와 연동이 가능해 데이터를 효과적으로 분석하고 공유할 수 있습니다.다양한 데이터 소스 연결Google Analytics, Google Ads, BigQuery, Google Sheets 등 Google 제품과 원활히 통합됩니다.MySQL, PostgreSQL 같은 데이터베이스, CSV 파일, 또는 타사 API를 통해 외부 데이터를 연결할 수 있습니다.사용자 .. 2025. 3. 7.
[멋쟁이사자처럼부트캠프_그로스마케팅] Day20-2 태블로 실습 2 (오늘은 어제자 Day 20 태블로 실습 계속 진행)1 태블로 시각화와 대시보드 설계 실습대시보드 1.      대시보드 2. (심화)       2 Chart.js 시각화 연습'Financial Report' 제목의 재무 보고서를 웹 페이지로 구성하기 1. 웹 기본 용어  2, 예제 실습실습 1 더보기 // 수익성 분석 데이터 const profitabilityData = { periods: ['2020-Q1', '2020-Q2', '2020-Q3', '2020-Q4', '2021-Q1', '2021-Q2', '2021-Q3', '2021-Q4', '2022-Q1', '2022-Q2', '2022-Q3', '2022-Q4', '2023-Q1', '2023-Q2', '2.. 2025. 3. 7.
[멋쟁이사자처럼부트캠프_그로스마케팅] Day 20 Tableau 태블로 기초 & 태블로 실습 Tableau 기본 사용법과 데이터 연결Tableau(테블루)란?Tableau(테블루)는 데이터를 시각적으로 분석하고 대시보드를 생성하는 강력한 데이터 시각화 도구입니다. 사용자가 코드를 작성하지 않고도 데이터를 쉽게 분석하고 통찰력을 얻을 수 있도록 설계되었습니다.Tableau는 직관적인 드래그 앤 드롭(Drag & Drop) 방식을 지원하여 데이터 분석 초보자부터 전문가까지 모두 활용할 수 있습니다.Tableau의 주요 기능① 데이터 연결다양한 데이터 소스 연결 가능Excel, CSV, Google Sheets, JSON관계형 데이터베이스(MySQL, PostgreSQL, MariaDB 등)클라우드 데이터(Warehouse: Google BigQuery, AWS Redshift 등) csv는 텍스트 .. 2025. 3. 7.
[멋쟁이사자처럼부트캠프_그로스마케팅] Day18-2 고객 세분화를 위한 통계 분석 1 고객 세분화를 위한 통계 분석고객 세분화(Customer Segmentation)는 고객의 특성과 행동 패턴을 분석하여 비슷한 그룹으로 나누는 과정이다. 이를 통해 맞춤형 마케팅 전략을 수립하고, 고객 만족도를 높이며, 기업의 수익을 극대화할 수 있다.고객 세분화를 수행하기 위해 다양한 통계 분석 기법이 활용되며, 대표적인 방법으로 기술 통계 분석, K-평균 군집 분석, RFM 분석, 계층적 군집 분석이 있다.1.1 기술 통계 분석기술 통계 분석은 데이터의 분포와 기본적인 특징을 파악하는 데 사용된다. 고객 데이터를 분석할 때 자주 사용되는 통계 지표는 다음과 같다.평균 (Mean): 고객 1인당 평균 구매 금액, 평균 방문 횟수 등을 분석하는 데 사용된다.중앙값 (Median): 데이터의 중앙값을 .. 2025. 3. 7.

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