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배달 매출 데이터를 바탕으로 일주일 간의 매출을 예측하는 서비스를 기획
2020년 1월~5월의 시계열 데이터를 바탕으로 6월 한주의 매출을 예측하는 시스템이며,
배달 매출 예측도 상승을 위해 2가지의 계층 구조를 만들어서 예측 모델링을 수행
팀명 : 웰치스
멤버 : 이범주, 정수경
2021.11.18일 진행된 혁신성장청년인재양성사업 성과발표회 발표 영상입니다.
데이터 분석 프로젝트 주제에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하세요.
내가 하려고 정리한 빅데이터 프로젝트 주제 (= 데이터분석 …
이제는 어엇한 새내기 데이터분석가로 좀 더 의미있고 해볼만한 데이터 분석 주제를 가져와봤다. 프로젝트 회의하는 과정이 보고싶다면 아래 글을 참고 …
Source: magicode.tistory.com
Date Published: 12/23/2021
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Top 36 데이터 분석 프로젝트 Trust The Answer
[2021 빅데이터 아카데미 우수 프로젝트 사례(분석)] 머신러닝, 딥러닝 방법을 활용한 중고차 시세예측 – DATA ON-AIR. Article author: dataonair.or.kr …Source: toplist.avitour.vn
Date Published: 10/18/2021
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Top 30 빅 데이터 분석 프로젝트 주제 The 94 Top Answers
[2021 빅데이터 아카데미 우수 프로젝트 사례(분석)] 머신러닝, 딥러닝 방법을 활용한 중고차 시세예측 – DATA ON-AIR. Article author: dataonair.or.kr; Reviews from …Source: chewathai27.com
Date Published: 8/22/2021
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가볍게 떠먹는 데이터 분석 프로젝트윤영진 | 제이펍- 교보문고
이 책은 데이터를 활용한 분석 프로젝트 수행을 위한 방법론, 실전 기술, 그리고 예상되는 문제 해결을 다룹니다. 즉, 데이터 분석 업무의 시작에서 보고서 작성법까지 …
Source: www.kyobobook.co.kr
Date Published: 8/12/2022
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빅 데이터 분석 프로젝트 주제 | [프로젝트발표 … – Halongpearl.vn
[Brightics 서포터즈] 나홀로 분석 프로젝트 (1) 분석 주제 선정 (+ … 빅데이터 분석 및 시각화 project; 프로젝트 주제 선정; 미니프로젝트(2) 범죄 빅 …Source: you.halongpearl.vn
Date Published: 11/25/2021
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실무에도 통하는 데이터 분석 프로젝트 포트폴리오 만들기
과제 소개과제의 핵심은 자신만의 가설을 기반으로 데이터를 분석하고, 서비스 개선을 위한 Action Item 기획안을 작성하는 것이에요. 총 4개의 과제는 앞에서 언급한 …
Source: comento.kr
Date Published: 11/28/2021
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사이드 프로젝트 도전기: ③데이터 분석을 통해 발전하기 – 요즘IT
사이드 프로젝트에 데이터 분석이 필요한 이유. “여러분은 사이드 프로젝트를 열심히 진행하여 결국 서비스를 완성했습니다. 아마 큰 성취감을 느끼며 …
Source: yozm.wishket.com
Date Published: 5/4/2021
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[2021 빅데이터 아카데미 우수 프로젝트 사례(분석)] 머신러닝 …
[2021 빅데이터 아카데미 우수 프로젝트 사례(분석)] 머신러닝, 딥러닝 방법을 활용한 중고차 시세예측.Source: dataonair.or.kr
Date Published: 4/15/2022
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빅데이터 분석 및 시각화 project
빅데이터 분석 및 시각화 project. 참여자 : 김수연, 이혁수, 김경주. @8/28/2020 → 9/13/2020. 주제 : 공공데이터 활용한 뉴노멀 시대 맞춤 야외 데이트 지역 추천.
Source: hyukstory.oopy.io
Date Published: 3/19/2022
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빅 데이터 분석 프로젝트 주제 | [프로젝트발표영상] 배달 매출 …
d여기에서 [프로젝트발표영상] 배달 매출 예측 분석 – 빅 데이터 분석 프로젝트 주제 주제에 대한 세부정보를 참조하세요. 배달 매출 데이터를 바탕으로 일주일 간의 …
Source: ppa.xosotanphat.com
Date Published: 1/22/2022
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주제에 대한 기사 평가 데이터 분석 프로젝트
- Author: SKplanet Tacademy
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- Date Published: 2022. 2. 6.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=ukeIsaagLBI
내가 하려고 정리한 빅데이터 프로젝트 주제 (= 데이터분석 프로젝트 주제 = 머신러닝 프로젝트 주제)
이전에 학원에서 데이터 분석을 배울 때 포스팅했던 프로젝트 주제 회의 글이 있는데
이제는 어엇한 새내기 데이터분석가로 좀 더 의미있고 해볼만한 데이터 분석 주제를 가져와봤다.
프로젝트 회의하는 과정이 보고싶다면 아래 글을 참고하면 된다.
[빅데이터 프로젝트] – 빅데이터 프로젝트 1. 주제 선정 회의데이터세트 구하기
학생때 머신러닝프로젝트를 하면서 가장 어려움을 겪는 부분은 주어지는 공공데이터가 매우 제한적이라는 점이다.
공공데이터 포털에 있는 데이터를 이용하는것도 좋은 방법이고, 특허처럼 특정 홈페이지에서 엑셀로 다운받을 수 있는 데이터가 있다면 그것을 이용하는 것도 좋은 방법이지만 다른 사람들과 데이터가 겹치지 않았으면 좋겠다면 kaggle을 이용하는것도 하나의 방법이 될 수 있다.
kaggle은 머신러닝, 딥러닝을 하는 사람들이 이용하는 사이트다.
캐글에 구글아이디로 로그인을 하면 현재 경합중인 머신러닝 프로젝트 주제들을 확인할 수 있다.
물론 경합이 끝난 주제들도 볼 수 있다.
이곳에서 마음에 드는 주제를 골라 데이터를 다운받고 직접 코드를 작성해보는것도 좋다.
뻔한 주제들도 있지만 뻔하지 않은 주제들도 있기 때문에 공공데이터만 활용하는 것보다 더 다양한 주제를 접할 수 있다.
캐글에서 주제를 확인하고 데이터를 다운받는 방법을 아래와 같다.
Overview에 있는 Description을 통해 주제가 무엇인지, 원하는 결과물은 어떤건지, 데이터는 어떻게 수집되었는지를 확인할 수 있다.
데이터분석을 할 때 이 배경지식들은 은근히 중요한 부분이기 때문에 꼼꼼히 읽어봐야한다.
영어로 되어있어도 당황하지 말고 구글 번역기를 이용하면 된다.
Data에 들어가서 데이터세트에 대한 설명을 확인할 수 있고, 대부분 빨간박스에 있는 .csv파일을 다운받아서 사용하면 된다.
다만 주제에 따라 csv파일이 아니라 다른 파일들이 주어지는 경우도 있기 때문에 어떤 파일을 사용해야할지 모르겠을 때는 Download All버튼을 눌러 모두 다운로드 해주면 된다.
내가 진행할 머신러닝 프로젝트 주제를 kaggle에서 가져오면 또 다른 좋은 점은 다른사람들이 올려둔 완성된 코드를 볼 수 있다는 점이다.
사실 프로젝트를 진행하면서 다른 사람의 코드를 보며 복사 붙여넣기를 하는 것은 실력향상에 큰 도움은 안되지만 마감이 빡빡한 경우에는 유용하게 참고할 수 있다.
Code 탭에 들어가서 우측 정렬을 Most Votes로 두면 가장 많은 좋아요를 받은 코드를 확인할 수 있다.
이 코드보기는 현재 경합이 진행중인 주제로 했을 경우에도 확인할 수 있다.
정말 친절하게 모든 코드가 나와있으니 참고하면 좋을 것 같다.
프로젝트 주제
1. 물류센터용 택배박스 분류 모델
목표 : 주소지가 섞여있는 택배를 배달하기 좋은 최적의 그룹으로 자동분류하는 모델
데이터 : 공공데이터 중에 전국 주소지를 포함하고 있는 데이터 아무거나 (굳이 집주소가 아니여도 되기 때문에 상가 주소여도 가능)
결과 : 자동 분류 된 번호 및 시각화(분류번호별 개수 / 지역별 분포도 등)
2. 특허데이터 분석을 통한 기업분석
목표 : 특허를 보유하고 있는 기업 분석을 통해 우리가 몰랐던 강소기업 발굴
데이터 : 특허청에서 특정 특허를 보유하고 있는 회사 리스트
결과 : 특정 특허를 보유하고 있는 회사 발견. 취준생, 투자자 등에게 기업정보 제공 가능
>> 이 프로젝트는 내가 직접 해본 프로젝트로 당시 빅데이터 수업을 듣는 모든 취준생들에게 빅데이터 관련 회사를 추천해주는 것이 목적이었고, 빅데이터 특허를 보유하고 있는 기업을 분석해본 결과 기업 업종이 IT산업뿐만 아니라 교육, 의료, 화학 등 다양한 업종에서도 빅데이터 특허를 출원했고 관련 기술자가 필요할것이라는 인사이트를 얻었다.
3. 물건판매 매장의 다음달 총 매출 예측
목표 : 물건판매 매장의 다음달 총 매출 예측
데이터 : https://www.kaggle.com/c/competitive-data-science-predict-future-sales 캐글에서 확인 가능
결과 : 과거 판매 데이터를 가지고 예측모델을 만들어 매월 변경되는 제품목록에 대해 총 매출액 예측
4. 코로나가 디지털학습에 미치는 영향 분석
목표 : 1) 디지털 학습 현황 분석 2)지역, 정책, 인구밀집에 따른 디지털 학습 차이 분석
데이터 : https://www.kaggle.com/c/learnplatform-covid19-impact-on-digital-learning 캐글에서 확인 가능
결과 :
디지털 학습 현황은 어떤가?
코로나가 디지털학습에 미치는 영향은?
인종, 민족, 지역, 인구밀집별 온라인 플랫폼 참여학생간의 차이?
정책 및 정부의 개입이 디지털학습에 미치는 영향?
Top 36 데이터 분석 프로젝트 Trust The Answer
[프로젝트발표영상] 배달 매출 예측 분석 [프로젝트발표영상] 배달 매출 예측 분석내가 하려고 정리한 빅데이터 프로젝트 주제 (= 데이터분석 프로젝트 주제 = 머신러닝 프로젝트 주제)
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내가 하려고 정리한 빅데이터 프로젝트 주제 (= 데이터분석 프로젝트 주제 = 머신러닝 프로젝트 주제)
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가볍게 떠먹는 데이터 분석 프로젝트 | 윤영진 | 제이펍 – 교보문고
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Most searched keywords: Whether you are looking for 가볍게 떠먹는 데이터 분석 프로젝트 | 윤영진 | 제이펍 – 교보문고 이 책은 데이터를 활용한 분석 프로젝트 수행을 위한 방법론, 실전 기술, 그리고 예상되는 문제 해결을 다룹니다. 즉, 데이터 분석 업무의 시작에서 보고서 작성법까지 … 기초 이론과 케이스 스터디로 배우는 데이터 분석의 전 과정 | 4차 산업혁명 시대의 핵심은 데이터이고, 데이터를 분석하는 능력이 이 시대의 생존 무기가 되었습니다. 이 책은 데이터를 활용한 분석 프로젝트 수행을 위한 방법론, 실전 기술, 그리고 예상되는 문제 해결을 다룹니다. 즉, 데이터 분석 업무의 시작에서 보고서 작성법까지…가볍게 떠먹는 데이터 분석 프로젝트, 윤영진,, 제이펍, 9791191600162
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[Brightics 서포터즈] 나홀로 분석 프로젝트 (1) 분석 주제 선정 (+ 계획서 작성)Article author: soa-park.tistory.com
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Most searched keywords: Whether you are looking for 사이드 프로젝트 도전기: ③데이터 분석을 통해 발전하기 | 요즘IT 사이드 프로젝트에 데이터 분석이 필요한 이유. “여러분은 사이드 프로젝트를 열심히 진행하여 결국 서비스를 완성했습니다. 아마 큰 성취감을 느끼며 … 최근 들어 사이드 프로젝트를 하는 직장인이 점차 많아지고 있습니다. 저 역시 사이드 프로젝트를 진행하는 과정에서 많은 인사이트를 얻고 있습니다. 시리즈의 마지막으로 오늘은 출시 이후 어떻게 데이터를 확인하고 서비스를 발전해 나가야 하는지 이야기해보려 합니다.사이드프로젝트,하이드,베이터분석,구글애널리틱스,마케팅
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사이드 프로젝트 도전기: ③데이터 분석을 통해 발전하기 | 요즘IT
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내가 하려고 정리한 빅데이터 프로젝트 주제 (= 데이터분석 프로젝트 주제 = 머신러닝 프로젝트 주제)
이전에 학원에서 데이터 분석을 배울 때 포스팅했던 프로젝트 주제 회의 글이 있는데 이제는 어엇한 새내기 데이터분석가로 좀 더 의미있고 해볼만한 데이터 분석 주제를 가져와봤다. 프로젝트 회의하는 과정이 보고싶다면 아래 글을 참고하면 된다. [빅데이터 프로젝트] – 빅데이터 프로젝트 1. 주제 선정 회의 데이터세트 구하기 학생때 머신러닝프로젝트를 하면서 가장 어려움을 겪는 부분은 주어지는 공공데이터가 매우 제한적이라는 점이다. 공공데이터 포털에 있는 데이터를 이용하는것도 좋은 방법이고, 특허처럼 특정 홈페이지에서 엑셀로 다운받을 수 있는 데이터가 있다면 그것을 이용하는 것도 좋은 방법이지만 다른 사람들과 데이터가 겹치지 않았으면 좋겠다면 kaggle을 이용하는것도 하나의 방법이 될 수 있다. kaggle은 머신러닝, 딥러닝을 하는 사람들이 이용하는 사이트다. 캐글에 구글아이디로 로그인을 하면 현재 경합중인 머신러닝 프로젝트 주제들을 확인할 수 있다. 물론 경합이 끝난 주제들도 볼 수 있다. 이곳에서 마음에 드는 주제를 골라 데이터를 다운받고 직접 코드를 작성해보는것도 좋다. 뻔한 주제들도 있지만 뻔하지 않은 주제들도 있기 때문에 공공데이터만 활용하는 것보다 더 다양한 주제를 접할 수 있다. 캐글에서 주제를 확인하고 데이터를 다운받는 방법을 아래와 같다. Overview에 있는 Description을 통해 주제가 무엇인지, 원하는 결과물은 어떤건지, 데이터는 어떻게 수집되었는지를 확인할 수 있다. 데이터분석을 할 때 이 배경지식들은 은근히 중요한 부분이기 때문에 꼼꼼히 읽어봐야한다. 영어로 되어있어도 당황하지 말고 구글 번역기를 이용하면 된다. Data에 들어가서 데이터세트에 대한 설명을 확인할 수 있고, 대부분 빨간박스에 있는 .csv파일을 다운받아서 사용하면 된다. 다만 주제에 따라 csv파일이 아니라 다른 파일들이 주어지는 경우도 있기 때문에 어떤 파일을 사용해야할지 모르겠을 때는 Download All버튼을 눌러 모두 다운로드 해주면 된다. 내가 진행할 머신러닝 프로젝트 주제를 kaggle에서 가져오면 또 다른 좋은 점은 다른사람들이 올려둔 완성된 코드를 볼 수 있다는 점이다. 사실 프로젝트를 진행하면서 다른 사람의 코드를 보며 복사 붙여넣기를 하는 것은 실력향상에 큰 도움은 안되지만 마감이 빡빡한 경우에는 유용하게 참고할 수 있다. Code 탭에 들어가서 우측 정렬을 Most Votes로 두면 가장 많은 좋아요를 받은 코드를 확인할 수 있다. 이 코드보기는 현재 경합이 진행중인 주제로 했을 경우에도 확인할 수 있다. 정말 친절하게 모든 코드가 나와있으니 참고하면 좋을 것 같다. 프로젝트 주제 1. 물류센터용 택배박스 분류 모델 목표 : 주소지가 섞여있는 택배를 배달하기 좋은 최적의 그룹으로 자동분류하는 모델 데이터 : 공공데이터 중에 전국 주소지를 포함하고 있는 데이터 아무거나 (굳이 집주소가 아니여도 되기 때문에 상가 주소여도 가능) 결과 : 자동 분류 된 번호 및 시각화(분류번호별 개수 / 지역별 분포도 등) 2. 특허데이터 분석을 통한 기업분석 목표 : 특허를 보유하고 있는 기업 분석을 통해 우리가 몰랐던 강소기업 발굴 데이터 : 특허청에서 특정 특허를 보유하고 있는 회사 리스트 결과 : 특정 특허를 보유하고 있는 회사 발견. 취준생, 투자자 등에게 기업정보 제공 가능 >> 이 프로젝트는 내가 직접 해본 프로젝트로 당시 빅데이터 수업을 듣는 모든 취준생들에게 빅데이터 관련 회사를 추천해주는 것이 목적이었고, 빅데이터 특허를 보유하고 있는 기업을 분석해본 결과 기업 업종이 IT산업뿐만 아니라 교육, 의료, 화학 등 다양한 업종에서도 빅데이터 특허를 출원했고 관련 기술자가 필요할것이라는 인사이트를 얻었다. 3. 물건판매 매장의 다음달 총 매출 예측 목표 : 물건판매 매장의 다음달 총 매출 예측 데이터 : https://www.kaggle.com/c/competitive-data-science-predict-future-sales 캐글에서 확인 가능 결과 : 과거 판매 데이터를 가지고 예측모델을 만들어 매월 변경되는 제품목록에 대해 총 매출액 예측 4. 코로나가 디지털학습에 미치는 영향 분석 목표 : 1) 디지털 학습 현황 분석 2)지역, 정책, 인구밀집에 따른 디지털 학습 차이 분석 데이터 : https://www.kaggle.com/c/learnplatform-covid19-impact-on-digital-learning 캐글에서 확인 가능 결과 : 디지털 학습 현황은 어떤가? 코로나가 디지털학습에 미치는 영향은? 인종, 민족, 지역, 인구밀집별 온라인 플랫폼 참여학생간의 차이? 정책 및 정부의 개입이 디지털학습에 미치는 영향?
가볍게 떠먹는 데이터 분석 프로젝트 – 교보문고
데이터 분석과 관련된실무 프로젝트를 진행하기 위한 방법론과 실제 케이스를 다룬 책이다.이 책은 분석과 관련된 기술이나 알고리즘을 다루기 보다는 분석과 관련된 실무 프로젝트를 원할히 수행하기 위한 가이드로써 데이터 과학자보다는 실무 프로젝트 총괄 책임자, PM, 팀장, 기획자, CEO에게 적합한 책이다.국내외에서 주로 활용되는 데이터 분석 방법론 중 하나인 CRISP-DM 표준 방법론을 중심으로 이론을 펼치되 이를 최대한 쉽게 이해할 수 있도록 구성한 것이 특징이며 마지막장에서 케이스 스터디 2가지 사례를 다루고 있어 데이터 분석 경험이 적은 초보자가 이해하기에도 적합한 책이다.책에서 제시하는 데이터 분석의 뼈대는6단계로 구성된다. 아래 그림과 같이 목표를 이해하고 이를 기반으로 한 계획을 수립한 후 수집 및 전처리를 진행한다. 이어 본격적인 분석에 돌입한 후 결과를 검증하며 시각화를 통해 의사결정과 당초 목표에 대한 솔루션을 제시하는 것이 큰 흐름이다.비유하자면 프로그래밍에 S/W공학론이 존재하듯 데이터 분석계의S/W공학론 같은 느낌이다. 전적으로 프로젝트를 원할히 운영할 수 있는 전체 그림을 제시하는 것이 책의 차별화된 부분이며 각 단계의 세부 업무 수행은 데이터 사이언티스트나 엔지니어 혹은 분석가들이 수행하게 될텐데 이를 위한 알고리즘 수준의 기술은 극히 일부를 제외하고는 다루지 않는다.AI, 알파고가 이슈가 된 이후 이 분야에 뛰어드는 사람들은 주로 딥러닝의 성능개선 혹은 알고리즘 기술이나 적어도 머신러닝의 알고리즘에 집중하는 경향이 많은데 어쨌든 이런 기술 또한 수익 혹은 가치 창출과 연결되어야 할 피치 못할 숙명에 처해있기에 프로젝트를 진행하지 않을 수 없다. 이는 이 책이 필요한 이유이기도 하다.책은 전반적으로 앞서 소개한 6단계의 구성을 차례차례 짚어 나간다. 전체적인 큰 흐름은 2장에 자세히 소개되어 있으며 1장은 주로 데이터 분석의 필요성과 개요를 다루고 있으므로 가볍게 읽으면 된다.본격적인 내용은 3장부터 진행되는데 데이터수집혹은 취득을 다루는 것으로 시작한다. 책을 읽으며 데이터의 수집처가 생각보다 매우 다양하다는 것을 알게 되었다.내부 데이터 출처원으로는 사내 ERP, CRM, POS, 문서, 기타 애플리케이션이 해당된다. 외부데이터로는 SNS, 공공 데이터, 포털데이터 등 매우 다양한 데이터 출처원이 존재한다. 책에서 이런 부분들이 꼼꼼하게 잘 정리되어 있어 실무 프로젝트에 있어 단계별 누락요소는 없는지체크리스트로 활용해도 괜찮겠다는 생각이 들었다.4장에서는 검증 및 전처리를 다룬다. 데이터의 유형별 모든 검증을 다루고 있진 않지만 적어도 Tabular 성격의 데이터에서 빈번하게 활용되는 검증 방법을 꽤 자세하게 다루고 있다.이어 전처리로 이상치, 결측치에 대한 처리 방법이 나오는데 적어도 빈번히 활용되는 MCAR, MAR, NMAR 등의 통계적 데이터 성격에 따른 결측치 처리 방법도 소개되고 있어 기본은 잘 갖추고 있다 판단된다.5장은 데이터 분석을 위한10가지 분석도구의 특징 및 장단점을 소개한다. 엑셀을 시작으로 가장 핫한 R, Python 등 그 외에도 태블로와 같은 BI 도구들도 다룬다. 다만 분석 기법이나 알고리즘에 관한 설명은 생략되어 있어 조금 아쉽기도 하다. 철저히 프로젝트와 관련된 거시적 흐름에 집중하는 구성이다.6장은 시각화를 다룬다. 특히 시각화 시 실무에서유의해야 할 유형과 함정에 대해 잘 정리되어 있다. 시각화 전체를 다루고 있는 것은 아니지만 적어도 가장 중요한 부분들이 잘 정리되어 있어 이 책에서 다루는 내용만 잘 이해해도 파레토 법칙의 80%는 달성할 수 있다고 본다.7장은대시보드를 구성하는 전략이 소개된다. 전략적, 분석, 운영 대시보드별 특징이 소개되고 사내에서 중요시 여겨지는 지표 등을 직관적으로 파악하기에 어떤 대시보드의 구성을 가져가는 것이 좋을지 방법이 소개된다.마지막 8장과 9장에서는케이스스터디로 실무 분석 사례를 다룬다. 8장은 서울시 버스 승하차 인원을 분석하여 교통 혼잡 비용을 줄이려는 프로젝트로 매우 기초적인 엑셀을 통한 기술 통계 위주의 분석을 다루고 있다.매우 기초적인 내용이기에 분석이 묘를 얻기는 어렵지만 대학 학부 수준의 프로젝트에 적용해보고 분석 프로젝트의 큰 흐름을 잡기에는 나쁘지 않은 입문 예제로 보인다.9장은 온라인 쇼핑몰의 블랙컨슈머를 파악하기 위한 분석을 시도하는데 8장보다는 약간 난이도가 있다. 시나리오나 가설이 등장하며 SQL을 도구로 활용하고 이를 검증하는 절차도 있다.하지만 역시 매우 기초적인 수준이다. 적어도 통계적으로 분포를 다루는 문제나 귀무 가설 정도 다루는 예제가 추가로 소개되었다면 더욱 좋겠다는 생각이 들었다. 혹은 머신러닝 기법으로 추론, 예측을 진행하는 프로젝트가 같이 소개되었다면 유익했을텐데 독자층을 철저히 입문 수준으로 제한한 것 같다.어쨌든 이 책은 데이터 분석 프로젝트를 처음으로 임하는 이에게 가장 적합한 책이라는 생각이 든다. 또, 깊숙한 실무를 진행할 필요가 없는 기획자나 총괄 책임자가 프로젝트의 큰 흐름을 빠르게 이해하고자 할 때 좋은 가이드가 될 것이다.책소개 – 가볍게 떠먹는 데이터 분석 프로젝트
[Brightics 서포터즈] 나홀로 분석 프로젝트 (1) 분석 주제 선정 (+ 계획서 작성)안녕하세요, Soa입니다! ٩( ᐛ )و 이제 개강도 했고.. (공부하기싫어병) 홍보 ucc 제작 때문에 분석 포스팅이 조금 없었습니다.. 아직 홍보 ucc 제작은 끝나지 않았지만..! 운영국에서 메일이 왔습니당…….^^! (우는거 아님) 무려 10주간, 개인 분석 프로젝트를 A부터 Z까지 진행해야 한다는 사실…! 그래서 고민했습니다.. 사실 분석 프로젝트를 진행했던 경험이 없기 때문에, 어떻게 10주간의 분석 프로젝트를 해야하나 막막했어요… 그러면서 든 생각이 원래 저는 마케팅에서 데이터 분석을 사용하는 방법에 대해 포스팅하고 싶었잖아요? 그럼 이번을 기회로, 마케팅 가설이나 주장에 대해서 힘을 실어줄 수 있게끔 하는 데이터 분석을 진행해봐야겠다고 생각했습니다! 반응형 나홀로 분석 프로젝트 (1) 분석 주제 선정 개인 분석 프로젝트에 대한 큰 방향을 잡았습니다! 그래서 제가 정한 프로젝트 명은… “나도 이제 디지털 마케터!” 물론 디지털 마케터가 실제로 하는 일에 대해서는 실무를 해보지 않았기 때문에 정답이 아닐 수 있습니다! 실제로 데이터 분석이 어떻게 사용되는지에 대해서 찾아보다가 다음 글을 발견했습니다. https://platum.kr/archives/133978 데이터 분석을 통해서 마케팅 가설, 주장에 대해서 설득력을 높일 수 있다는 것이죠! 단순히 데이터 분석 뿐만 아니라 데이터 분석을 토대로, 그 데이터 안에서 인사이트를 도출해내는 것! 이번 개인 분석 프로젝트에서 물론 데이터 분석에 대해서 열심히 공부하겠지만, 마케팅에서 데이터 분석이 이렇게 쓰일 수 있구나 하는 그 과정에 대해서 자세히 포스팅하고자 합니다! [프로젝트 목적] 위에서 언급했던 것처럼 데이터 분석을 마케팅에 어떻게 쓸 수 있는지에 대해서 공부하고 그 과정을 자세히 이야기하고자 하는데요. 목적을 간단하게 정리하자면 다음과 같습니다. 마케팅 가설을 설정한 후, 데이터 분석으로 가설을 검증해보는 과정을 실습해본다. 누구나 볼 수 있는 채널에서 소비자 데이터를 수집하여 데이터의 추이를 보며 가설을 주장에 설득력을 높여주고, 가설을 보완하는 방법을 배울 수 있다. 마케팅 가설을 설정하고, 그 가설을 데이터 분석을 통해 검증하려고 합니다! 간단하게 예를 들자면, 포스트 코로나 시대에서 온라인 쇼핑몰이 성장할 것이니 쇼핑몰을 만들어야 한다! (조금 허접한 가설이지만..) 이런 식으로 마케팅 가설이나 주장을 설정하고 이에 대해 뒷받침할만한 근거로 분석한 데이터를 제시하는거죠! 예를 들어, 년도별 온라인 쇼핑몰 성장 추이 데이터 등이 있을 것 같습니다. 그래서 이러한 이유로 디지털 마케터가 되었다고 생각하고, 가상의 시나리오(내가 만약 ~라면)와 가설 등을 설정해서 그에 맞게끔 데이터 분석을 진행하고 분석 결과를 시각화하고, 나름 제안서? 분석 리포트를 작성해보고자 합니다! [프로젝트 개요] 그래서 프로젝트는 간단하게 다음과 같이 진행될 예정입니다. 1. 설득력 있는 마케터 : 데이터 분석, 가설 검증이 필요한 이유 2. 분석 시나리오 설정 : ‘내가 만약 삼성SDS 마케팅 담당자라면?’ 3. 제안을 위한 근거 만들기, 데이터 분석 4. 데이터 분석 결과 시각화 5. 결과 분석 및 인사이트 도출 여기서 2번의 분석 시나리오 설정에 대해서 조금 이야기해보겠습니다..! 가능한 시나리오가 여러 가지 있고, 정말 많이 고민해보았습니다.. 사실 어느 기업에 소속된 마케터라면, 해당 기업에서 수집한 판매 데이터, 구매 전환 데이터 등과 같은 소비자 데이터가 있기 때문에 그와 관련된 가설을 세울 수 있겠지만 제가 수집할 수 있는 데이터에는 한계가 있기 때문에 많은 가설들을 포기했습니다.. ㅠ_ㅠ 그래서 공개되어 있는 데이터들 중에서 얻을 수 있는 소비자 데이터를 생각해보니, 네이버 데이터랩, 구글 트렌드 등과 같은 많은 사용자들이 이용하는 채널에서 제공하는 소비자 데이터가 있더라구요! 그런데 어떤 기업에 소속되어 있는 마케터라는 설정은 포기한거 아닌가요? 할 수도 있겠지만! 제가 설정한 시나리오는 ‘내가 만약 삼성SDS 마케팅 담당자라면?’ 이겁니다! 내가 만약 삼성SDS 마케팅 담당자라면! Brightics 서포터즈를 모집해서, Brightics를 홍보하자는 전략에 대해서 어떠한 근거를 통해서 이야기하고, 그 근거를 어떤 데이터를 어떻게 분석해서 제안했을까? 라는 생각을 했습니다! 물론 진짜 담당자님께서는.. 저보다 높은 퀄리티의 제안서(?)를 작성하셨겠지만.. 일단 한번 제안서(라고 부르는건지 모르겠지만) 작성 과정을 실습해보고자 합니다! 자세하게 어떤 데이터를 사용해서 어떻게 할건지에 대해서는 나중에 포스팅할 때 자세하게 이야기할 예정입니다..! 궁금하셔도 참아주세요! ٩( ᐛ )و 그럼 다음 포스팅에서는 좀 더 자세한 내용으로 만나요~! 안녕! ٩( ᐛ )و * Brightics 서포터즈 활동의 일환으로 작성된 포스팅입니다. * 반응형
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가볍게 떠먹는 데이터 분석 프로젝트
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빅 데이터 분석 프로젝트 주제 | [프로젝트발표영상] 배달 매출 예측 분석 답을 믿으세요
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배달 매출 데이터를 바탕으로 일주일 간의 매출을 예측하는 서비스를 기획
2020년 1월~5월의 시계열 데이터를 바탕으로 6월 한주의 매출을 예측하는 시스템이며,
배달 매출 예측도 상승을 위해 2가지의 계층 구조를 만들어서 예측 모델링을 수행
팀명 : 웰치스
멤버 : 이범주, 정수경
2021.11.18일 진행된 혁신성장청년인재양성사업 성과발표회 발표 영상입니다.
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빅데이터 분석 및 시각화 project. 참여자 : 김수연, 이혁수, 김경주. @8/28/2020 → 9/13/2020. 주제 : 공공데이터 활용한 뉴노멀 시대 맞춤 야외 데이트 지역 추천.
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Date Published: 9/22/2022
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금융 관련 빅데이터 분석 Project 아이디어. (1) 빅데이터분석을 활용한 환율예측 알림서비스. 목적: 1달이상의 장기적인 환율추이를 예측하여 고객이 …
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Date Published: 11/25/2021
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부산시 5대 범죄 및 시카고 범죄현황 빅데이터 분석. 구분, 내용. 기획배경, 부산시의 범죄발생율과 각 구별 cctv 설치 현황에 대하여 어떤 연결점이 있지 …
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Source: velog.io
Date Published: 12/24/2022
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[Brightics 서포터즈] 나홀로 분석 프로젝트 (1) 분석 주제 선정 (+ … · 빅데이터 분석 및 시각화 project …+ 여기에 표시
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Date Published: 9/25/2021
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주제의 중요성/흥미성/창의성. 빅데이터 분석을 위해 선정된 프로젝트의 주제가… 1) 얼마나 우리사회에 중요한가? 2) 많은 사람들이 관심을 가질 수 있을만큼 훙미 …
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Date Published: 5/24/2022
View: 358
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사이드 프로젝트 도전기: ③데이터 분석을 통해 발전하기
최근 들어 사이드 프로젝트를 하는 직장인이 점차 많아지고 있습니다. 스타트업에 다니는 주변 지인들도 대부분 사이드 프로젝트를 진행하고 있고, 저 역시 팀을 모아서 사이드 프로젝트를 운영하고 있습니다.
프로젝트를 진행하는 과정에서 많은 인사이트를 얻고 있는데, 지난번에는 서비스를 만들 때 저희가 어떤 기준으로 개발 스택을 결정했는지 소개하면서 프로젝트의 목적과 스택 선택의 중요성에 대해 살펴보았습니다. 시리즈의 마지막으로 오늘은 출시 이후 어떻게 데이터를 확인하고 서비스를 발전해 나가야 하는지 이야기해보려 합니다.
서비스 HYDE의 로고.
1. 사이드 프로젝트에 데이터 분석이 필요한 이유
“여러분은 사이드 프로젝트를 열심히 진행하여 결국 서비스를 완성했습니다. 아마 큰 성취감을 느끼며 그동안의 노력이 머릿속을 스쳐 지나갈 것입니다. 그러나 완성의 기쁨도 잠시, 지인들로 인해 초기에 몰렸던 이용자는 금방 빠져나가고 서비스에 대한 애정과 의욕은 점차 식어갑니다.”
실제로 많은 사이드 프로젝트는 출시 이후에 금방 종료됩니다. 서비스 제작에 힘을 너무 많이 쏟았기 때문일 수도 있고, 완성 이후에 어떻게 해야 할지 갈피를 잡지 못해서일 수도 있습니다. 프로젝트가 종료되는 원인은 다양하지만 결국 중요한 것은 사용성을 개선하며 꾸준히 서비스를 유지하기가 매우 어렵다는 것입니다.
이런 상황에서 필요한 것이 바로 데이터입니다. 서비스 출시 이후 갈팡질팡하는 우리에게 데이터는 나침반과도 같습니다. 데이터는 사용자들이 어떤 행동을 취하고, 어떤 기능을 좋아하는지 알려줍니다. 우리는 분석된 데이터를 통해서 어떤 사람들이 우리의 서비스를 사용하는지, 그리고 유저들이 어떤 기능을 필요로 하는지 알 수 있습니다. 이러한 결과를 토대로 핵심 유저를 설정하고 새롭게 기능을 추가한다면 더 많은 사용자가 유입되어 프로젝트에 새로운 활력을 불어넣어 줄 것입니다.
HYDE의 구글 애널리틱스(GA) 보고서. 설치만으로 많은 정보를 확인할 수 있다.
2. 데이터 수집 툴 선택하기
데이터의 필요성을 깨달았다면, 데이터 수집 방법을 결정할 차례입니다. 우선 가장 기본적으로 활용할 수 있는 것은 서비스 데이터베이스에 있는 정보입니다. 우리는 따로 코드를 작성하지 않더라도 데이터베이스를 통해 가입된 유저 수와 업로드된 포스트 등을 쉽게 확인할 수 있습니다. 특히 데이터베이스의 정보를 편리하고 깔끔하게 확인하기 위한 도구도 많이 존재합니다. 저희 팀은 ‘몽고디비(MongoDB)’를 사용하고 있으며, 해당 툴에서 제공하는 차트 기능을 활용하고 있습니다.
그러나 데이터베이스만으로는 충분한 정보를 확인하기 어렵습니다. ‘유저가 어떤 페이지에 접속’했고 ‘어떤 버튼을 클릭했는지’ 등과 같은 로그 데이터는 보통 데이터베이스에 저장되지 않기 때문입니다. 데이터베이스를 아예 사용하지 않는 랜딩페이지나 간단한 서비스에서도 유저 로그가 필요한 것은 마찬가지입니다.
유저 로그 분석에 사용되는 대표적인 서비스로는 ‘구글 애널리틱스(Google Analytics, GA)’가 있습니다. 구글 애널리틱스는 웹사이트 방문자의 데이터를 수집 및 분석함으로써 온라인 비즈니스의 성과를 측정하고 개선하는 데 사용되는 웹로그 분석 도구입니다. 서비스에 한두 줄 정도의 코드만 심어두면 기본적인 유저의 접속 기록과 체류시간 등을 확인할 수 있는데, 이러한 편리성으로 인해 전 세계적으로 가장 널리 사용되는 분석 툴이 되었습니다. 추가로 더 상세한 분석이 필요하다면 원하는 이벤트를 별도로 추적하거나 보고서를 맞춤 설정할 수도 있습니다.
구글 애널리틱스가 상대적으로 웹 중심적인 도구라면 앱 서비스에 특화된 도구에는 ‘파이어베이스(Firebase)’가 있습니다. 파이어베이스 역시 구글 애널리틱스와 마찬가지로 설치 방법이 간단하며, 파이어베이스 애널리틱스를 통해 일간 활성 유저 및 리텐션 정보 등을 쉽게 확인할 수 있습니다. 추가로 파이어베이스는 저장소의 역할을 하거나 A/B 테스트 및 인앱 메시지 기능을 무료로 제공하고 있어서, 많은 앱 개발자들이 가장 선호하는 도구로 꼽힙니다.
저희 팀은 위에서 언급한 세 가지 방법으로 데이터를 수집하고 있는데, 위에 예시로 든 도구 외에도 사용 가능한 애널리틱스 서비스는 무수히 많이 존재합니다. 예를 들어 핫자(Hotjar)를 사용하면 히트맵 방식으로 유저가 어디까지 스크롤을 내렸고 얼마나 많은 유저가 특정 버튼을 눌렀는지 등을 확인할 수 있으며, 앰플리튜드(Amplitude)를 사용하면 퍼널 및 리텐션 분석 등을 다양한 차트로 파악할 수 있습니다. 단, 앰플리튜드는 연 사용료가 천만 원이 넘기에 사이드 프로젝트에서 많이 사용되지는 않는 편입니다.
HYDE의 데이터로 만든 몽고디비 차트. 이를 기반으로 기획과 마케팅을 진행한다.
3. 데이터 분석하기
우선 저희 팀은 데이터베이스에 저장된 정보를 통해 핵심 유저를 파악했습니다. 저희가 운영 중인 부캐(취미/관심사) 관리 앱 ‘HYDE’는 프로필을 생성할 때 부캐에 대한 카테고리를 입력해야 합니다. 이때 어떤 카테고리의 유저가 가장 많은지 확인하여 핵심 유저를 파악하고 있습니다. 몽고 차트를 통해 분석해본 결과 저희 서비스 내에서 ‘자기 계발’을 관리하는 유저가 가장 많았으며, 그 뒤를 ‘스포츠’, ‘문화생활’, ‘여행’ 카테고리가 차지했습니다. 세부 카테고리 기준으로는 ‘공부’, ‘외국어’, ‘해외여행’, ‘사이드 프로젝트’ 순서로 많이 관리한다는 사실을 확인할 수 있었습니다.
저희는 핵심 유저를 파악한 후, 해당 유저들이 가장 많이 사용하는 기능과 행동을 분석하고 이를 개선하기 위해 노력했습니다. 일례로 데이터베이스 분석을 통해 자기 계발 카테고리를 가진 유저들 중 부캐 관리를 위한 여러 템플릿 중에서 날짜 기반 종류를 선호하는 사실을 파악한 적이 있습니다. 이 데이터를 바탕으로 여러 업무 중에서 날짜 템플릿의 사용성 개선에 더욱 높은 우선순위를 부여하기도 했습니다.
데이터 분석으로 도출한 핵심 유저는 마케팅에서도 중요한 역할을 하고 있습니다. 보통 사이드 프로젝트는 광고에 사용할 수 있는 금액이 적다 보니 효율적인 마케팅이 매우 중요합니다. 이때 핵심 유저를 제대로 파악하고 있다면 광범위한 유저를 타깃 할 때보다 적은 금액으로 성과를 낼 수 있는 것입니다. 실제로 저희도 넓은 범위로 마케팅할 때와 비교하여 자기 계발과 공부 등을 키워드로 광고를 집행할 때 더욱 낮은 CPC(Cost per click, 클릭 당 비용)를 달성할 수 있었습니다.
이외에도 광고의 성과를 확인하거나 유저의 불편함을 파악하는 측면에서 데이터는 유용하게 사용됩니다. 우선 랜딩페이지에 애널리틱스 도구가 설치되어 있다면 얼마나 많은 유저가 어떤 경로로 방문했는지 확인이 가능합니다. 프로젝트의 마케터는 이러한 정보를 통해 유입 효율이 좋은 채널로 마케팅 전략을 수정할 수 있습니다. 또한 유저가 언제 이탈하는지 파악한다면 어떤 과정의 기능을 개선해야 하는지도 파악이 가능합니다.
(출처: Unsplash)
사이드 프로젝트의 성공을 기원하며
앞서 말한 내용을 종합하여, 저희가 데이터를 수집하고 활용하는 과정을 정리해보자면 다음과 같습니다.
Q. 사이드 프로젝트에도 데이터 분석이 필요한가?
A. 필요하다. 적절한 데이터는 서비스 완성 후 어떤 방향으로 나아가야 할지 방향성을 제시해 준다.
Q. 어떻게 데이터를 수집할 것인가?
A. 데이터베이스에 쌓인 정보를 바탕으로 분석한다. 추가로 구글 애널리틱스와 파이어베이스를 통해 유저 로그를 수집 및 분석한다.
Q. 분석한 데이터를 어떻게 활용할 것인가?
A. 핵심 유저를 설정하고 타깃 유저가 사용하는 기능과 행동을 파악한다. 이를 기반으로 사용성을 개선하거나 새로운 기능을 기획한다. 또한 명확한 타깃 설정은 마케팅 효율화에도 유용하다.
시리즈의 마지막 글을 통해 ‘사이드 프로젝트에서 데이터를 분석하는 방법’에 대해 살펴보았습니다. 비록 저희 서비스가 출시된 지 두 달이 채 안 되었지만, 데이터를 확인하며 진행한 덕분에 번아웃 없이 조금씩 서비스를 개선해나갈 수 있었다고 생각합니다. 사이드 프로젝트를 진행하시는 분들에게 이제까지의 콘텐츠가 도움이 되었기를 바라며, 앞으로 여러분 모두의 도전을 응원하겠습니다.
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