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[데벨챌3기]새빨간 거짓말, 통계-주어지는 것만 보면 속을거야 0. Intro 데이터리안에서 주최하는 데이터넥스트레벨 챌린지 3기가 시작되었다! 이번 책은 데럴 허프의 '새빨간 거짓말, 통계(도서출판 청년정신)'이다. 통계는 정말 어떻게 시작해도, 어디서부터 시작할지, 뭘 이해해야할지, 뭘 외워야 할지, 일단 외우더라도 이걸 어디에 적용해야 하는지, 어디에 뭘 적용해야 딱 맞는 것인지.... 정말 공부하면 할 수록 어렵게 느껴진다. 이럴 때에 통계에 대한 흥미를 끌어올릴 수 있는 책인 것 같아서 이번 챌린지도 참가하게 되었다! 이렇게 보니, 챌린지는 비정기적이니까, 챌린지 이외에도 나 혼자서 한달에 한 권씩 통계/데이터분석 관련한 책을 읽고 독후감을 남기면 좋을 것 같다는 생각이 드네...(생각만) ㅋㅋ 그럼 1주차 미션 시작한다! 1. 책을 읽어보자 : part .. 공감수 3 댓글수 0 2024. 4. 1.
[마케팅] CTR, CVR CTR(Click Through Rate) : 클릭률 CTR 계산식: (클릭수 / 노출수) * 100 광고 노출수 대비 클릭수 광고가 얼마나 매력적인지(고객을 끌어들이는지)에 대한 지표 CVR(Conversion Rate) : 전환율 CVR 계산식: (전환수 / 클릭수) * 100 광고를 클릭 한 사람들이 얼마나 많이 전환했는지에 대한 지표 전환: 이커머스의 경우 상품 구매, 뉴스레터는 다 읽기 등등 서비스에 따라 전환의 기준은 달라진다. 참고 https://shimstory.tistory.com/3 #1. 퍼포먼스 마케팅 용어 정리(CPM, CPA, CPC, CPP, CTR, CVR, ROAS) 마케팅 용어는 무수히 많다. 그중에서도 디지털 마케팅, 퍼포먼스 마케팅 분야는 반드시 알아둬야 하는 용어들이.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 22.
[마케팅] ROAS: 광고 대비 매출액 나는 마케팅을 모른다 정말 1도 모른다. 그래서 데이터 분석 할때 막힌다. 아니 분석 열심히 해 뒀는데 그래서 그 결과로 뭐 어쩌라고? Or 무슨 지표를 뽑자~ 근데 그게 뭔데 이 상황. 그래서 내가 모르는 개념들을 하나하나 정리해나가고자 한다. 계속 기억하는것은 어렵지만 그냥 아 이럴땐 이거, 아님 아 그거 어디 정리해놨는데... 할 용도로 포스팅을 한다. (다음학기엔 마케팅 꼭 듣기??) ROAS: Return On Ad Spend - 광고 대비 매출액 ROAS 계산식: 광고를 통한 매출 / 광고비 * 100 (%) 마케팅 캠페인의 성과를 측정할 수 있는 중요한 지표 일반적으로 400% 이상을 목표로 해야함 참고 https://www.airbridge.io/blog-ko/measuring-roas R.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 22.
[MySQL] SUBSTR(), SUBSTRING() 사용법 문자 슬라이싱 하기 #1. SUBSTRING(문자열, 위치) SUBSTRING(문자열 FROM 위치) >> 해당 위치부터 문자열 출력 ex) SUBSTRING('HELLO', 3) >>LLO SUBSTRING('HELLO' FROM 2) >>ELLO #2. SUBSTRING(문자열, 위치, 문자길이) >> 해당 위치에서 지정된 문자길이만큼 출력 ex) SUBSTRING('YELLOWSUBMARINE', 4, 3) >>LOW MySQL의 문자열 의 인덱스는 0이 아닌 1부터 시작한다. SUBSTRING() 과 SUBSTR() 은 동일하게 동작한다. 참고 https://www.mysqltutorial.org/mysql-string-functions/mysql-substring/ MySQL SUBSTRING() Function .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 21.
[MySQL] 모분산, 표본분산, 모표준편차, 표본표준편차 구하기 #모분산 구하기 VAR_POP(x) #표본분산 구하기 VAR_SAMP(X) #모표준편차 구하기 STD(x) STDDEV(x) STDEV_POP(x) >> 3가지 수식 모두 같은 결과 나옴 #표본 표준편차 구하기 STDDEV_SAMP(x) 모집단인가 표본인가에 따라서 통계량을 구하는 식은 다르다! 참고 https://www.w3schools.com/mysql/mysql_ref_functions.asp MySQL Functions W3Schools offers free online tutorials, references and exercises in all the major languages of the web. Covering popular subjects like HTML, CSS, JavaScript,.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 21.
[빅쿼리] 빅쿼리 컬럼에 json 형식으로 데이터 들어있을때 빅쿼리에서 데이터를 이용할 때, 높은 확률로 컬럼 안에 json형식의 레코드가 있을 수 있음 이 경우에는 JSON_EXTRACT() 또는 JSON_EXTRACT_SCALAR()를 사용해주면 된다. JSON_EXTRACT()는 안의 값을 그대로 꺼내주고 JSON_EXTRACT_SCALAT()는 문자의 따옴표를 벗겨서 꺼내준다. 사용 예시 SELECT JSON_EXTRACT('{"name": "Jakob", "age": "6" }', '$.name') AS json_name, JSON_EXTRACT_SCALAR('{"name": "Jakob", "age": "6" }', '$.name') AS scalar_name, JSON_EXTRACT('{"name": "Jakob", "age": "6" }', '$.a.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 7.
[빅쿼리] countif()의 용법 빅쿼리에서 사용하는 countif COUNTIF( [ DISTINCT ] expression ) [ OVER over_clause ] over_clause: { named_window | ( [ window_specification ] ) } window_specification: [ named_window ] [ PARTITION BY partition_expression [, ...] ] [ ORDER BY expression [ { ASC | DESC } ] [, ...] ] [ window_frame_clause ] 1. countif(조건식) 의 형태로 사용 2. 조건식은 True, False 의 형태로 답이 나오는 불리언 식을 사용 사용 예시 SELECT day, COUNTIF(session_.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 7.
[판다스] 결측치 확인, isnull(), notnull() reviews.price.isnull() pd.isnull(reviews.price) >> True/False의 불리언 형식으로 빈칸인지 아닌지 알려줌 #이것 그대로 사용하긴 불편하고 #price가 null인 열만 따로 빼서 보기 reviews[reviews.price.isnull()] #null의 개수 파악하기 reviews[reviews.price.isnull()].shape[0] reviews.price.isnull().sum() pd.isnull(reviews.price).sum() 참고 https://www.kaggle.com/code/residentmario/data-types-and-missing-values Data Types and Missing Values Explore and run .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 30.
[판다스] loc() 조건 설정해서 데이터 필터링 하기 col=['country', 'province', 'region_1', 'region_2'] ind=[0,1,10,100] df=reviews.loc[ind,col] italian_wines = reviews.loc[reviews.country == 'Italy'] top_oceania_wines = reviews.loc[(reviews.points >= 95) & (reviews.country.isin(['Australia','New Zealand']))] 참고 https://www.kaggle.com/code/residentmario/indexing-selecting-assigning 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 30.
[판다스] dtype, dtypes, astype() df.column.dtype >dtype('float64') #해당 컬럼 안에 들어있는 데이터의 타입을 말해줌 df.dtypes > 모든 컬럼의 데이터 타입을 말해줌 #컬럼의 데이터 타입을 바꿔줌 df.column.astype('float64') 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 30.
[판다스] groupby 활용법 groupby는 말 그대로 그룹으로 묶어주는 것. 그래서 groupby 그 자체로는 거의 쓸모가 없다. 그룹을 한 다음에 거기서 뭘 할건지를 정해줘야 한다. # 'taster_twitter_handle'로 그룹화 한 뒤, taster_twitter_handle 별로 값을 세주기 reviews.groupby(['taster_twitter_handle']).taster_twitter_handle.value_counts() reviews.groupby('taster_twitter_handle').size() reviews.groupby('taster_twitter_handle').taster_twitter_handle.count() >> 셋 다 같은 결과가 나옴, series형식 #price 컬럼으로 그룹화 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 30.
[판다스] map에서 lambda 쓰기, apply 쓰기 There are only so many words you can use when describing a bottle of wine. Is a wine more likely to be "tropical" or "fruity"? Create a Series descriptor_counts counting how many times each of these two words appears in the description column in the dataset. (For simplicity, let's ignore the capitalized versions of these words.) => 문장 내에 "tropical" 또는 "fruity" 라고 평가한 와인은 몇개가 있냐? (대문자 신경쓰지 마=빼라는 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 27.
[판다스] df.idxmax(): 값이 가장 큰 행의 인덱스 반환 Create a variable bargain_wine / with the title of the wine / with the highest points-to-price ratio / in the dataset. -> bargain_wine 이란 변수 만들기// 와인 이름이랑 // 포인트/프라이스 비율 제일 높은// 데이터 셋에서 -> 데이터셋 중에서 포인트/프라이스 비율 제일 높은 와인을 bargain_wine 이란 변수에 저장하기 ㅎㅎ.... 영어가 안되서 문제를 못풀어 풀이는! bargain_wine_idx = (reviews.points / reviews.price).idxmax() bargain_wine = reviews.loc[bargain_wine_idx,'title'] DataFrame.i.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 26.
[데벨챌2기] 컨버티드 파트3: 발전 - 결국엔 사람이 하는 일. 혼자선 못해. 컨버티드: 마음을 훔치는 데이터분석의 기술 실리콘밸리 최고 데이터분석 전략가가 밝히는 60억 고객을 사로잡는 법 저자: 닐 호인(Neil Hoyne), 구글 CMS(Cheif measurement Stratigest) 이 책의 마지막 파트인 파트 3은 '발전 - 어떻게 더 뛰어난 성과를 낼 것인가'이다. 이전 파트 1, 2에서는 뭐랄까... 분석 방법론? 어디서 뭘 봐야 하는지 이런 것에 초점을 맞췄다면 파트 3은 실질적으로 회사라는 조직 내에서 상기 방법들을 실행하고 비즈니스의 성장을 위해서 어떻게 해야 하는지에 대한 내용을 다루고 있다. 이전과 마찬가지로 책에서 따온 내용은 검은색, 내가 내 생각이나 말로 풀어쓴 부분은 파란색으로 작성한다. 챕터 14: 어떻게든 문제를 해결해야 하는 당신에게 - 엄청.. 공감수 1 댓글수 2 2024. 1. 22.
[판다스] iloc, loc으로 인덱싱 하기 iloc과 loc 은 row, column 순서로 선택 행, 열 순서! 레코드 단위로 선택 먼저 하고 칼럼을 선택한다! 따라서 iloc과 loc은 레코드 단위, 즉 가로 한 줄 단위로 데이터를 가져오는 게 더 쉽다 df.iloc[0] >> 가로 한 줄을 가져옴. index가 0인 가로행 한 줄. >> 가져온 데이터는 시리즈 타입이 됨 칼럼 단위, 세로로 한 줄을 가져오려면 df.iloc[:,0] >> : 를 이용해서 일단 모든 row를 선택 >> 그 중에 0컬럼(첫번째 컬럼)을 선택 여기서 iloc과 loc의 차이점은 iloc은 인덱스 기준으로 데이터를 가져오고 loc은 레이블 기준으로 데이터를 가져옴. 중요한 점! df.iloc[0:100] >> 0~99까지 100개의 데이터를 가져옴 df.loc[0:.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 20.
[판다스] 시리즈 만드는 법: 리스트 이용해서 간단하게 시리즈Series는 판다스에서 사용하는 리스트. 리스트와 같은 역할을 함. 컬럼이 하나만 있는 데이터프레임이라고 생각하면 됨. 컬럼명 대신 name을 지정할 수 있고, 각 행의 이름인 인덱스도 지정할 수 있다. 시리즈 만들기 #시리즈 안에 다 집어넣기 pd.Series(['4 cups', '1 cup', '2 large', '1 can'], index = ['Flour', 'Milk', 'Eggs', 'Spam'], name = 'Dinner') #리스트를 만들어서 시리즈 안에 넣기: 더 깔끔! quantities = ['4 cups', '1 cup', '2 large', '1 can'] items = ['Flour', 'Milk', 'Eggs', 'Spam'] pd.Series(quantities, i.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 20.
[판다스] 데이터프레임을 만드는 다양한 방법과 컬럼명 지정하기 #첫 번째, 딕셔너리로 만들기 pd.DataFrame({'Apples':[30], 'Bananas': [21]}) >>딕셔너리 안에 컬럼명:값의 형태로 넣는 것 #두 번째, 컬럼명을 지정한 뒤 값을 넣기 pd.DataFrame([[30, 21]], columns=['Apples', 'Bananas']) >> 반드시 리스트 안에 리스트를 넣어서 값을 할당해야 함 Output: Apples Bananas 0 30 21 #컬럼명 말고 가로행에도 이름을 지정하고 싶다면 pd.DataFrame([[30,21], columns=['Apples', 'Bananas'], index=['2024-01-01']) Output: Apples Bananas 2024-01-01 30 21 #행을 여러행 하고 싶다면 pd.Dat.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 20.
[판다스] pandas.set_option error 옛 코드를 돌리다가 오류 났을 때 답은 검색하기! #Error import pandas as pd pd.set_option("max_row", 5) >>'OptionError: Pattern matched multiple keys' #Solution import pandas as pd pd.options.display.max_rows = 5 참고 : https://stackoverflow.com/questions/66851116/optionerrorpattern-matched-multiple-keys-pandas OptionError:'Pattern matched multiple keys' pandas I am trying to read a excel file. import requests url = 'http://www.nepalsto.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 20.
데이터리안 SQL 입문반 21기 수강후기 *이 글은 기존에 본인의 벨로그에서 작성한 글을 블로그 이사 과정에서 옮겨온 것임을 밝힙니다.* *기존 게재물에서 형식 이외 내용상의 수정은 없습니다* 데이터리안에서 SQL 데이터캠프 입문반 수강한 후기를 작성해 보겠습니다. 1. 데이터리안 강의를 선택한 이유 - SQL공부를 시작해 보고자 서치를 하던 중, 데이터 분석가들이 모여 만든 '데이터리안'이라는 곳에서 SQL 강의를 하고 있다는 걸 알게 되었습니다. - 커리큘럼을 훑어봤을 때, SQL문법만 알려주는 것이 아니라 데이터 분석 기법을 함께 알려주면서 실전처럼 적용해 볼 수 있도록 강의가 구성되어 있다는 것을 보고 제게 도움이 많이 될 것이라고 생각했습니다. - 데이터리안의 홈페이지를 보았을 때, 데이터 분석 관련한 포스트가 꾸준히 올라오는 데다가 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 19.
[파이썬] 키워드를 리스트 안에서 검색하기 #내가 짠 답 def word_search(doc_list, keyword): """ Takes a list of documents (each document is a string) and a keyword. Returns list of the index values into the original list for all documents containing the keyword. Example: doc_list = ["The Learn Python Challenge Casino.", "They bought a car", "Casinoville"] >>> word_search(doc_list, 'casino') >>> [0] """ ids=[] for i in doc_list: bucket = i.spl.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 17.
[파이썬] any()와 List Comprehension any() help(any) >>any(iterable, /) Return True if bool(x) is True for any x in the iterable. If the iterable is empty, return False. 파이썬 명령어 중 any()는 내부에 iterable 객체를 받으면(리스트나 튜플 등) 객체 중 하나라도 True 면 True를 반환하는 함수 def has_lucky_number(nums): """Return whether the given list of numbers is lucky. A lucky list contains at least one number divisible by 7. 7로 나누어 떨어지는 수를 포함하는 리스트가 들어오면 True 반환하기 """ f.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 17.
[파이썬] 불리언 연산 순서 True or True and False 답은 'True' 그 이유는 or 연산보다 and 연산이 우선하기 때문 위의 식을 보다 인간의 눈에 이해하기 쉽게 작성하면 다음과 같다. True or (True and False) #괄호 안을 연산하면 True or False >>True 참고: kaggle-Learn Tutorial Python - Booleans and Conditionals https://www.kaggle.com/code/colinmorris/booleans-and-conditionals Booleans and Conditionals Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from No attach.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 16.
[데벨챌2기]컨버티드 파트 2: 관계- 사업의 흥망은 고객을 다시 돌아오게 하는 것에 달렸다. 컨버티드: 마음을 훔치는 데이터분석의 기술 실리콘밸리 최고 데이터분석 전략가가 밝히는 60억 고객을 사로잡는 법 저자: 닐 호인(Neil Hoyne), 구글 CMS(Cheif measurement Stratigest) 컨버티드 파트 2의 주제는 '관계-어떻게 인간의 욕망을 움직일 것인가'이다. 파트 1은 고객과 대화를 하는 법에 대해서 이야기하고 있다면 파트 2는 고객과 나눈 대화를 토대로 보다 장기적인 관계를 맺는 법에 대해 다루고 있다. 개인적으로 실습해 볼 부분도 있는것 같아 집중해서 읽었음! 책 요약 바로 갑니다. 이전글과 동일하게 책에서 그대로 따온 부분은 검은색으로, 내 생각이나 내 식으로 말을 다시 쓴 부분은 파란색으로 표기했다. 챕터 8: 데이터로 현실을 파악하라 고객과 나(회사)의 관계를.. 공감수 3 댓글수 2 2024. 1. 15.
[데벨챌2기]컨버티드 파트 1: 마케팅 최적화는 고객과 나누는 대화에서부터 시작한다 컨버티드: 마음을 훔치는 데이터분석의 기술 실리콘밸리 최고 데이터분석 전략가가 밝히는 60억 고객을 사로잡는 법 저자: 닐 호인(Neil Hoyne), 구글 CMS(Cheif measurement Stratigest) 두근두근 하는 마음으로 읽게 된 Part 1. 이 책은 총 세 파트로 이루어져 있고 그 중 첫 번째 파트는 '대화-어떻게 인간의 욕망을 읽을 것인가' 이다. 책을 읽으면서 다시 기억하고 싶은 몇 가지만 아래 정리해보려 한다. 책에서 그대로 가지고 온 구문은 폰트를 검은색으로 그대로 두고 내가 느낀 점과 나의 의견, 내가 이해한 대로 다시 쓴 말은 파란색으로 작성했다. 챕터 2: 쉽고 단순하게 시작하라 실제로는 고객의 정보를 더 많이 모을수록 더 많은 정보를 놓치고 더 많은 비용을 지출한다... 공감수 2 댓글수 3 2024. 1. 12.
[데벨챌2기]컨버티드: Intro 데이터리안의 SQL 과정을 한번 수강해 두었더니 기타 등등의 떡고물이 많이 떨어진다. 이번에 참여하게 된 '데이터 넥스트레벨 챌린지'(이하 데벨챌)도 그중의 하나이다. 데벨챌은 데이터리안의 캠프 수강생을 대상으로 진행되는 독서모임이다. 데이터 분석에 도움이 되는 도서, 한 번쯤 읽어보면 좋을 도서들을 선정해 주시면 수강생들은 일정분량의 책을 3주간 나누어 읽고, 주 1회씩 인증을 하면 된다. 지난 챌린지에서는 '데이터 문해력' 이라는 책을 주제로 진행했는데 난 이미 읽었던 책이어서 1기는 패스했고, 이번에 새로 열린 주제는 읽어보면 좋을 듯해서 참여하게 되었다! 데벨챌 2기의 주제는 다음 도서이다. 컨버티드: 마음을 훔치는 데이터분석의 기술 실리콘밸리 최고 데이터분석 전략가가 밝히는 60억 고객을 사로잡.. 공감수 3 댓글수 1 2024. 1. 12.

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