[전Z전능 DA] Day17 - 로스해킹과 AARRR 퍼널 데이터 이해 1
🌵엑셀로 그룹화 분석 (RFM) MEMBERSHIIP 구조 만들기에 사용 (핵심 우량 고객군, 우량 고객 후보군, 이탈위험 고객군, 저수익성 고객군) => 11/7 강의 다시보기 • month( ) : 월 만 표기 • weekday( ) : 요일 • pearson( , ) : 상관계수 구하기 • split (범위, " ") : 공백으로 분리 • filter(범위, 조건) : 조건에 맞는 것만 가져와 • sort (범위, 컬럼순서, true) : 오름차순 정렬 • { : } 묶음 단위 배열 • GPT_fill (학습할 범위, 채울 범위) => platform.openai 카드등록해야 사용가능 • 데이터에 필터걸어서 컬럼 세부사항, 이상데이터 확인 🌵엑셀로 크롤링 • importhtml ("URL" , ta..
[전Z전능 DA] Day16 - GA, GTM, Google Looker Studio, BigQuery 3
🌵잠재 고객 기능의 이해 세그먼트(Segment) : 정량화 할 수 있는 특정 속성 = 일반적으로 GA에서는 특정 고객을 묶은 특성 (ex. 첫방문자, 재방문자, 모바일방문자, 1일 후 방문자 등 ) 🌵기본 리포트의 한계 1,2차원 보고서까지만 가능, 구체적이지 않음.(3차원 이상의 다차원 보고서는? 세그먼트 별로 볼 수 있는건?) but, 템플릿을 기본적으로 제공하는 것만 잘 사용해도 좋다 🌵탐색 보고서로 구현하기 (자유) 기본 리포트의 한계를 돌파해주고 커스텀이 가능한 탐색 보고서 1.내가 자주보는 보고서로 볼 수 있다. 2.보다 시각적인 형태로 볼 수 있다. 🌵 자연유입 vs 광고 유입 ( 마케팅적 측면 강하므로 나중에 혼자 실습해보기) • 경로탐색분석 - 경로 역추적 가능 ( 구매완료 역추적, 에..
[전Z전능 DA] Day12 - 엑셀과 데이터 리터러시 2
🎯분석을 위한 통계 개념, 전처리, 가시화, 크롤링, 실무 데이터 적용 실습 분석은 곧 비교다 5W1H 데이터 유형 비고 누가 WHO 성별, 연령, 거주지 등 개인정보 (멤버쉽 등 동의를 받아야 함) 인구 통계학적으로 상품/프로모션 기획가능 언제 WHEN 구매일, 요일, 시간, 공휴일, 날씨 등 잘되는 시간을 집중공략? 안되는 시간을 더 보강? 어디서 WHERE 온라인, 오프라인, 커머스 등 각각의 특성에 맞게.. 무엇을 WHAT 제품/서비스 유형, 상품 상품의 분류체계를 잘 만들어야함 어떻게 HOW 카드, 현금, 이벤트, 쿠폰 쿠폰이 통했는가? 📌메트릭(지표) 성과나 사용자 데이터를 바로보기 편하고 분석 가능한 형태로 변환, 요약한 숫자 온라인 커머스 온라인 커머스 (플랫폼) SaaS 앱 미디어 SNS..
[전Z전능 DA] Day11 - 엑셀과 데이터 리터러시 1
🎯데이터 분석 프로세스, 필수 함수, 가설 수립과 분석, 주요 메트릭(NSM, OMTM) 출처: https://ryex.tistory.com/1180 추가로 보면 좋을 : https://blog.naver.com/ccei_forever/220663836484 averageif (조건범위, 조건,평균범위) : 조건에 만족하는 평균 sumif (조건범위, 조건, 합계할(값) 범위) : 조건에 부합하는 값들의 합계 countif (범위, 조건) : 범위에서 조건에 맞는 셀의 수 if (조건, true값, false값) : 조건에 부합하면 true값 아니면 false값 반환 iferror (기존수식, 대체값) : 수식오류가 발생할 때 대체값 반환 . 오류가 없다면 기존 수식 값 반환 isna (값) : 주어진 ..
