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본 내용은 데이터리안 ‘SQL 데이터 분석 캠프 실전반’을 수강하며 작성한 내용입니다.그리고 다음 글을 참고했습니다: https://datarian.io/blog/utm-parameter 유입채널 알아보기제 블로그를 방문하는 사람들은 어떤 채널을 통해서 들어오는 걸까요? 아마 제가 공유한 링크를 통해 방문하는 제 지인들이 대부분일 것이고, 구글이나 네이버 검색으로 들어오는 유저도 있을 것입니다. (순수 검색으로 들어온 유저들은 organic 유입이라고 합니다.) 저는 외부 채널을 통한 홍보 활동을 하고 있지 않기 때문에, 두 가지 경로가 유일하겠지만, 유튜브 채널이나 오픈카톡방 등 다른 공식 채널을 운영하고 있거나 에브리타임 등 커뮤니티에 홍보글을 올리기도 한다면, 다양한 경로가 존재할 것입니다.유입채널..

본 내용은 데이터리안 ‘SQL 데이터 분석 캠프 실전반’을 수강하며 작성한 내용입니다.요소기능관련 지표사용자 획득Acquisition다양한 수단을 통해 우리 서비스를 알린다- CTR click through rate (광고를 본 사람들 중 광고를 클릭한 사람의 비율)- CPC cost per click(한 번 클릭하는 데에 얼마나 많은 비용이 들었는지)- CPM cost per 1000 impression(1000명에게 보여주는 데에 얼마나 많은 비용이 들었는지)사용자 활성화Activation일회성 방문자를 활동 사용자로 전환시킨다- 회원 가입 수- 가입 퍼널 단계별 전환율 conversion rate(가입을 시작한 사람들 중 가입을 완료한 사람의 비율)사용자 유지Retention사용자가 계속 재방문하고..

본 내용은 데이터리안 ‘SQL 데이터 분석 캠프 실전반’을 수강하며 작성한 내용입니다.https://datarian.io/blog/classic-retentionAARRR그로스 해킹의 대표적인 분석 프레임워크그로스 해킹 (Growth Hacking) 이란?데이터 기반 접근법: 사용자의 행동 데이터를 분석해 효과적인 성장 전략을 찾음저비용, 고효율: 적은 비용으로 큰 성장을 만드는 방법을 찾음제품 자체를 활용한 마케팅: 광고보다는 제품 자체의 기능 개선을 통해서 비즈니스 성장을 유도함A: Acquisition 사용자 획득A: Activation 사용자 활성화R: Retention 사용자 유지R: Revenue 매출R: Referral 전파2025.03.05 - [데이터분석/분석 이론] - AARRR '사용..

자료를 효율적으로 표현하고 저장하고 처리할 수 있도록 정리하는 것이론적으로 이해하고 효율성을 평가하며 실제 문제 해결에 적용할 수 있어야 함자료의 단위컴퓨터는 자료를 표현하기 위해 0과 1의 조합으로 구성되는 2진수 코드를 사용함(i.e. 비트 단위로 저장됨)비트 bit는 디지털 시스템에서 자료를 표현하는 최소 단위4bit = 1nibble, 8bit = 1byte자료구조 형태에 따른 분류단순 구조기본 형태e.g. 정수, 실수, 문자, 문자열선형 구조자료들 사이의 관계가 1:1e.g. 순차 리스트: 데이터가 연속된 공간에 저장되어, 순서대로 배치된 리스트연결 리스트: 데이터가 여러 위치에 흩어져 있지만 포인터를 통해 순서를 연결해두는 구조스택, 큐, 데크 리스트: 어떤 순서로 넣고 빼야 하는 규칙이 있는..

알고리즘: 어떤 작업을 수행하기 위해 입력을 받아 원하는 출력을 만들어내는 과정을 기술한 것문제를 알고리즘으로 작성하는 과정특성입력과 출력은 반드시 필요함유한성: 일정한 시간 내에 종료되어야 함 (i.e. 알고리즘 수행이 끝나지 않거나 매우 오래 걸리면 해를 얻을 수 없음)정확성: 주어진 문제에 대한 정확한 출력 값을 만들어야 함일반성: 같은 유형의 문제에 모두 적용 가능해야 함표현 방법순서도 flow chart: 문제 해결 과정을 기호와 도형을 사용하여 표현의사 코드 pseudocode: 프로그램 명령문 형식을 취하고 각 명령을 사람이 이해하기 쉬운 단어로 나타냄자연어 natural language성능 평가바람직한 알고리즘은 명확하고 효율적이어야 함따라서 알고리즘을 설계하고 나서 이 알고리즘이 자원을 ..

참고: Statistical Analysis of Network Datanetwork graph에서 유용한 정 찾는 분석 기법들을 소개하는 chapter!Introduction네트워크를 두 가지 주요 범주로 나눠 분석할 것!characterization of individual vertices and edges (e.g. 이 네트워크에서 가장 중요한 vertex는 무엇인가?)characterization of network cohesion (e.g. 이 네트워크에서 community는 어떻게 형성되는가?)위 두 범주는 local과 global의 구분과는 다른 개념, vertex level characteristic이 네트워크 전체를 요약하기도 하고 cohesion among vertices가 그래프 특정..

네트워크를 시각화하는 과정을 introduce!Introduction네트워크 분석에서 시각화는 오래 전부터 중요한 역할을 해왔음.예전엔 손으로 다 그렸지만 요즘엔 자동화됨. 그래도 여전히 challenges 존재 for at least 2 main reasons.동일한 시스템을 여러가지 방식으로 나타낼 수 있음2D 화면에 효과적으로 표현하기 쉽지 않음시각화 단계는 크게 다음 세 가지로 구분됨.collection of data from a system of interestcreation of network graph representation from the datarendering of the representation in the form of a visual imageCollecting Relatio..

이것이 MySQL이다 8.0 (우재남, 한빛미디어) 참고데이터리안 SQL CHEAT SHEET 참고CRUDDML data manipulation language 데이터 조작 언어데이터 조작에 활용.SELECT *FROM table_refWHERE conditionGROUP BY col_nameHAVING conditionORDER BY col_nameLIMIT row_num;INSERT [INTO] table_ref VALUES (val1, val2, ...);UPDATE table_ref SET col1=val1, col2=val2, ...WHERE condition;DELETE FROM table_ref WHERE condition LIMIT num;DDL data definition language..

Network analysis의 technical background를 위한 chapter! Background on Graphsbasic definitions and conceptsgraph G = (V, E)vertices (nodes) Vorder 정점의 수 Nv = |V|edges (links) Esize 간선의 수 Ne = |E|connectivityadjacency두 정점이 간선으로 연결되어 있는 경우두 간선이 공통의 정점 tail을 가지는 경우incident on정점과 간선이 연결되어 있는 경우그 개수를 degree dv모든 정점을 degree non-decreasing order로 나열하면 degree sequence모든 정점의 degree 더하면 해당 graph에 있는 간선의 개수의 두 ..

참고: Statistical Analysis of Network Data 이 책은 statistical analysis of network data 설명할 것! network science와 관련된 연구에서 사용되는 tasks and tools로 구성된 methological foundation을 소개하는 것이 목표.이 chpater은 network science를 birds-eye view로 소개할 것!Why Networks?network가 주로 다양한 형태의 graph를 사용하여 표현되기 때문에, 두 단어는 종종 혼용됨. 이 책에서는 일반적인 개념과 수학적 형식화 간의 구별을 강조하기 위해, network를 가장 일반적인 의미로 사용하고, 이를 나타내기 위한 수단을 network graph라고 칭할 ..