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ThinkCatLog
목차 4Ls 회고 입문반 KPT 회고를 회고 4Ls 회고 어느덧 3월이 성큼 다가왔다. 시간이 가는 줄도 모르고 살아온 것 같다. 12월에 고민하면서 신청한 SQL 캠프였는데 어느새 끝나는 날이 되었다. 실전반에서는 입문반에서 배운 SQL스킬을 더 업그레이드 시킬 수 있었고, 실무에 가까운 SQL능력을 배울 수 있었다. 물론, 자유자재로 활용하려면 역량을 더 길러야 한다. SQL 캠프가 마무리 된 시점에서 4Ls 회고를 통해 지금까지의 나를 돌아보고 앞으로의 계획을 세워보려 한다. Liked (좋았던 점) 스터디원 들과 프로젝트를 시작한 점 리텐션 분석과 퍼널 분석을 배우며 SQL역량을 배울 수 있었던 점. Lacked (아쉬운 점) 프로젝트 진행이 지연되었음. → 왜? 근거 있는 기준을 선택하기 위함...
올웨이즈는 이커머스 플랫폼을 제공하는 서비스이다. 내가 많이 쓰는 서비스는 아니지만, 가족들이 많이 사용해서 관심을 갖게 되었다. 이커머스이기 때문에 사용자가 물건을 구매하도록 만드는게 중요한 목표 중 하나일 것이다. 또한, 올웨이즈의 핵심 기능인 팀 구매 기능은 같은 물건을 공동구매 했을 때 할인가로 물건을 구매할 수 있도록 하는 기능이다. 이러한 핵심 기능을 활성화 시키기 위해서는 다른 사용자에게 공유하는 것도 중요한 액션이라고 할 수 있을 것이다. AARRR이라는 서비스 분석 방법론은 Acquisition(획득), Activation(활성화), Retention(유지), Revenue(수익), Referral(추천) 5단계로 이루어져있다. 보통 이커머스 플랫폼은 물건을 사고 물건에 대한 공유를 하며..
다음 글은 데이터리안 블로그의 리텐션과 관련된 글을 읽고 남기는 후기입니다. 목차 후기 AARRR 리텐션 • 클래식 리텐션 • 롤링 리텐션 • 범위 리텐션 Stickiness • 예제 - 데이터리안 블로그의 Stickiness 리텐션 차트, 리텐션 커브 후기 리텐션 분석은 크게 3단계 의사결정으로 나눌 수 있을 것 같다. 각각의 과정에서 기준을 정하기 위한 세부적인 의사결정 과정이 있다. 어떻게 계산할지 어떻게 해석할지 어떻게 액션할지 어떻게 계산할지 기준에 대한 정의가 중요하다. 서비스에 대한 이해를 바탕으로 리텐션 값을 구할 것인지? 구할 것이라면 어떻게 구할 것인지에 대한 기준 설정이 중요하다. 아래 나열한 내용에 대해서 생각해 보는 것이 좋을 것 같다. 서비스의 퍼널이 어떻게 구성되는지? 서비스에..
목차 피벗 테이블이란? SQL로 피벗 테이블 만들기 • 어떤 컬럼을 피벗할지 정하기 • 컬럼값 확인하기 • 쿼리 작성 예제 피벗 테이블이란? 피벗 테이블이란 Raw 데이터를 요약하기 위해 사용하는 테이블을 말한다. ‘피벗(pivot)’은 ‘축을 중심으로 회전하다’ 라는 의미를 갖고 있다. 스타트업에서 자주 사용되는 ‘피벗팅(pivoting)’이라는 용어는 기존 사업 아이템을 버리고 다른 사업 아이템으로 전환한다는 의미를 가지고 있다. 농구에서 한 발을 축으로 삼아 회전하는 동작을 ‘피봇’이라 말한다. 엑셀에서도 피벗테이블이 유용하게 사용된다. 데이터의 행이 요약되는 모습이 축을 기준으로 회전 하는 모습 같아서 피벗이라고 이름 붙인 것 같다. 피벗테이블은 복잡한 Raw 데이터를 요약하여 사람이 보기 편한 ..
목차 KPT 회고 • Keep • Problem • Try • 회고 후 느낀점 캠프 수강하며 얻은 것 데이터리안 SQL 캠프 입문반을 수료했다. 약 4주의 시간이 흘렀고, 나는 변화했을까? KPT회고를 통해 나를 돌아보았다. KPT 회고 Week4에서는 본격적인 강의 시작 전, KPT회고에 대해 소개하는 시간이 있었다. KPT회고란 Keep, Problem, Try의 줄임말을 의미한다. 하나의 프로젝트를 끝마칠때 어떤 걸 잘했는지(Keep), 어떤 걸 못했는지(Problem), 어떤 걸 할 것인지(Try)에 대해서 생각해보는 시간을 가지는 것을 말한다. 과거에 대해 돌아보고 미래에 대한 계획을 세우는 간결한 회고 방식이다. 데이터리안 SQL 캠프를 진행하는 동안의 KPT를 생각해보았다. Keep • 스터..
TWBX 7기 오프라인 2차 활동을 진행하였다. 인구 데이터를 주제로 시각화를 진행하였다. 인구 데이터 시각화 - 인구수 감소의 가속화 인구 데이터를 이용하여 시각화를 진행하였다. 인구 데이터는 행정안전부의 주민등록수 데이터를 이용하였다. 주민등록 인구수 증감 추이를 확인할 목적으로 시각화를 진행하였다. 2023년 인구수(5,133만명)만 본다면 우리나라 인구 문제가 없어 보이기도 한다. 오히려, 너무 많다는 생각도 들곤 한다. 지방의 사람들이 좁은 서울로 계속 올라와서 더 그런 생각이 들기도 한다. 하지만, 주목해야하는 점은 인구수 감소 속도이다. 2020년도부터 인구수 감소는 시작되었고 그 추세는 가속화되는 것으로 보인다. 2023년 전년대비 감소폭이 약간 감소했지만, 2021년과 2022년 거주불명..