나비와 벌

*태블로 신병훈련소 내용을 바탕으로 복습하고자 작성하였습니다. 일별 평균 승하차승객수 1. 맵 - 배경 이미지 - 불러오기 (지하철 이미지 받아오기) 필드값 각각 설정해주기 2. 매개 변수 (평균 승하차승객수) 만들기이름: 측정값 선택속성: 문자열허용 가능한 값: 목록값 : 승차총승객수, 하차총승객수 3. 열 선반: x  행 선반: y (평균으로 집계) 4. 매개 변수 계산할 계산 필드 만들기 이름: 평균승하차승객수 (if문 활용)IF  [측정값선택] =='승차총승객수' THEN [승차총승객수] ELSEIF [측정값선택] =='하차총승객수' THEN [하차총승객수] END 5. 계산값(평균 승하차승객수)를 색상과 크기에 놓아주기6. 호선명과 역명 세부 정보에 놓아주기 매개 변수 표시와 색상 지정을 해주면..

*태블로 신병훈련소 내용을 바탕으로 복습하고자 작성하였습니다. 라인 차트시간의 흐름에 따라 데이터의 패턴과 트렌드를 보는데 가장 많이 사용되는 시각화  월 별 미세먼지 평균 지수 1. 기준년월 - 열 선반2. PM10 집계 평균으로 설정 날짜의 옵션을 불연속형을 택하느냐 연속형을 택하느냐에 따라 시간 표현을 다르게 할 수 있다.불연속형: 월별로 미세먼지의 평균치를 보여준다.연속형: 2010년부터 2019년까지의 월 별 미세먼지 변화를 보여준다. 하이라이트 테이블하이라이트 테이블을 이용하여 텍스트에 색상을 추가로 표현하면 여러 값의 패턴을 더 명확히 볼 수 있다. 1. 기준년월의 '월'을 열 선반에 둔다.2. '시도'를 행 선반에 둔다.3. 마크 모양 사각형 설정4. 마크 색상: 평균 PM10 으로 설정 ..

*태블로 신병훈련소 내용을 바탕으로 복습하고자 작성하였습니다.  매개변수- 계산,필터 및 참조선에서 상수 값을 동적으로 바꿀 수 있는 변수 고급 분석에서 상호작용까지 다양하게 사용: - Top N 필터- 구간 차원 변경 - What-if 분석 - 참조선 값 - 매개변수를 이용한 집합 만들기 - 이동 평균선 - KPI 조정하기 - 차트에서 필드 변경하기  - 대시보드에서 차트 변경하기 매개변수 활용 순서 매개변수 생성  -  계산식 생성 - 분석 활용 대시보드 동작대시보드 내에서 손쉽게 데이터를 탐색할 수 있는 동작을 의미대시보드 - 동작 - 동작 추가 기능 매개 변수를 사용하여 측정값 변경하기 & 마크 색상 표현하기   1. 매개 변수 만들기Hint: 측정값 선택에 따라 달라지는 매개 변수 생성 데이터 ..

*태블로 신병훈련소 내용을 바탕으로 복습하고자 작성하였습니다. 태블로에서 차원에 따라 측정값과 차원의 집계를 확인할 수 있다. 행 수준 계산식모든 행에 대해 계산 후 결과 값 집계필드명이 그대로 쓰인다.모든 행에 대해 결과 값이 실체화되므로 처리 로직을 다시 실행할 필요가 없다. 집계 수준 계산식각 필드 값을 집계한 후에 계산집계함수가 쓰여진 필드들이 사용뷰에 사용된 차원에 따라 집계 값이 달라지므로 태블로 데이터 추출에서 실체화될 수 없다. *같이 사용하면 오류 발생 행 수준은 행 수준과 집계 수준별로 각기 사용할 것. 행수준 > [수익]/[매출]집계수준 > SUM([수익])/SUM([매출])  워드클라우드-칼로리 워드 클라우드: 많은 키워드 속에서 분석 목적에 따라 핵심 키워드를 표현하는데 유용한 시..

*태블로 신병훈련소 내용을 바탕으로 복습하고자 작성하였습니다. 태블로에서 사용되는 값들 차원 : 정성적 데이터(제품명, 날짜, 지리명 등), 분석 기준이 되는 값,           불연속형 데이터로 측정값을 쪼개어 보는 하나의 관점측정값 : 정량적 수치, 연속형 데이터로 집계가 되는 데이터 측정값은 차원을 기준으로 집계되어 표현된다.필드를 행 선반에 놓으면 y축, 열 선반에 놓으면 x축으로 표현 카테코리별 평균 칼로리 & 평균 카페인 막대 차트는 값의 크기를 비교하는데 유용한 시각화로, 값의 분명한 차이를 비교하고자 할 때 이용한다. 행 선반 : 카테고리열 선반: 칼로리, 카페인 -> 속성 평균으로 변경카테고리별 메뉴들을 합계 칼로리, 합계 카페인으로 두면 모든 데이터가 더해진 값으로 보여질 것이다.그..

*데이터드리븐리포트(이상석,2023)을 참고하여 작성하였습니다. 대립가설(H1)증명하고자 하는 가설 귀무가설(H0)대립가설이 증명되지 않았을 때 원래 상태로 돌아가는 가설 유의 수준(p-value)가설을 증명하는 데 필요한 증거의 수준일반적으로 0.05로 설정되며 0.05미만이면 귀무가설을 거부하고 대립가설을 뒷받침하는 증거가 있다고 결론을 내릴 수 있다. 가설검정 방법 1. 일표본 t-검정(one sample t-test)표본 평균을 알려진 모집단 평균과 비교하는 데 사용하는 통계검정 방법으로 하나의 변수에 대한 측정값을 알려준다.표본 평균과 모집단 평균 사이에 유의미한 차이가 있는지 판단하는 데 사용2. 이표본 t-검정(two sample t-test)독립된 두 변수에 대한 연속형 값의 평균차를 측정..

그로스 해킹 시작 단계1) 데이터를 활용할 수 있는 업무 환경 만들기2) 데이터 파이프라인 구축하기3) 데이터 활용을 위한 역량과 문화 갖추기4) 성장 실험 1) 데이터를 활용할 수 있는 업무 환경 만들기클라우드 분석 환경아마존 EMR구글 GCP마이크로소프트 Azure ETL 자동화 서비스산재돼 있는 데이터를 수집하고 분석하기 편한 형태로 변환하고 원하는 데이터베이스에 최종적으로 적재하는 일련의 과정데이터 분석을 위해 원천 데이터를 가져다 사용하는 경우가 많지 않다. 서비스의 요건에 맞게 가공하고 추출해야 하기 때문이다.BI 서비스적절한 시각화를 통해 대시보드를 만들고 데이터를 통해 인사이트를 얻을 수 있는 환경을 구축해야 한다.태블로구글 데이터 스튜디오리대시수퍼셋파워 BI2) 데이터 파이프라인 구축하기..

지표스톡: 특정 시점의 스냅숏에 해당하는 지표플로: 시작과 끝에 대한 시간 범위가 존재하며 일정한 시간 동안의 변화량을 나타내는 지표 허무 지표(Vanity metric) - 행동을 이끌어 내지 못하는 의미 없는 지표스톡에 해당하는 많은 지표들이 허무 지표에 가깝다. 허무 지표의 대표적 예시누적 다운로드누적 앱 설치누적 방문자페이지 뷰 지표를 기반으로 성장 실험을 할 때는 해당 지표를 어떻게 정의하고 측정할 것인가를 반드시 짚고 넘어가야 한다.  허무 지표에 빠지지 않기 위해서좋은 지표가 가져야 할 조건 중 하나는 해당 지표를 바탕으로 행동할 수 있어야 한다.허무 지표는 쉽게 변화시킬 수 있는 경우가 대부분인 것이 특징이다.근 6개월 이상 주간 업무 보고 포맷이 전혀 달라지지 않는다면 주간 업무 보고를 ..

그로스 해킹이란?크로스펑셔널한 직군의 멤버들이 모여서 핵심지표를 중심으로 실험을 통해 배움을 얻고이를 빠르게 반복하며 제품과 서비스를 성장시키는 것 그로스 해킹은 각 서비스의 사용 맥락이나 시장 상황을 반영해서 진행할 때 의미가 있다.   그로스 해킹에서 강조하는 개념들 크로스펑셔널 팀(Cross-Functional Team)목적 기반으로 구성된 조직에서의 협업, 여러 직군의 구성원들의 협업을 의미 린 스타트업(Lean Startup)제품개발 -> 지표 측정 -> 학습 및 개선 사이클을 빠르게 반복함으로써 학습 비용을 줄이고 성공 가능성을 높이는 제품 개발 프로세스 최소 기능 제품(MVP) 린 스타트업에서 강조하는 개념이자 요소로, 가설을 검증할 수 있는 최소한의 기능이 포함된 제품을 의미한다. AARR..

혼공학습단 12기를 마치며혼공학습단을 알게 된 경로는 SNS였다. SNS에는 항상 이것저것 공부해야지하며 저장해놓은 북마크가 가득했지만 내 의지는 마음만큼 따라주지는 않았던 것같다. 나름 열심히 산다고 생각했던 것 같은데 그럼에도 매사 대충 대충 넘어가는 성격에 스스로 자책도 많이 하고 다니는 회사에서도 내가 원하는 업무와는 조금 다른 일을 하고 있어, 매너리즘이 심하게 왔던 상황이었다. 혼공학습단을 신청하게 된 계기는 "단순함"이었다.  커리큘럼이 상당히 간단했다. 되려 겁먹고 못 시작할까봐, 또는 난이도가 어려울까봐 고민을 할 필요가 없었다.마침 작년 생일에 선물받은 책 2권이 "혼자 공부하는 데이터 분석" 과 "혼자 공부하는 컴퓨터 구조 운영체제" 과 있었고 그냥 무작정 시작했다.   8:00-17..