빅데이터 분석/데이터 분석 알고리즘

[빅데이터분석] 고객 유지 (Retention, Cohort) 분석

1. 개요 안녕하세요! 이번 포스팅에서는 모바일, 온라인 판매 분석에서 자주 사용하는 고객 유지(Retention) 분석에 대해서 알아보려고 합니다. 고객 유지는 기업이 자신의 제품이나 서비스를 계속 사용하도록 고객을 유지하는 능력을 의미합니다. 고객 유지는 기업의 성장과 수익성에 중요한 역할을 합니다. 이는 기존 고객을 유지하는 것이 새로운 고객을 획득하는 것보다 비용 효율적이기 때문입니다. 이러한 이유로, 많은 기업들이 고객 유지율을 향상시키는 전략을 채택하고 있습니다. 그럼 고객 유지 분석에 사용하는 분석 방법 및 알고리즘에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 2. 분석 방법 1. 유지율(Retention) 분석 유지율 분석은 고객 유지의 기본적인 지표를 제공합니다. 이는 특정 시점에 활성화된 고객 중 ..

2023. 7. 17.

빅데이터 분석/데이터 분석 알고리즘

[빅데이터분석] 고객 생애 가치 (Customer Lifetime Value) 분석

1. 개요 안녕하세요! 이번 포스팅에서는 모바일, 온라인 판매 데이터 분석에서 자주 사용되는 고객 생애 가치(Customer Lifetime Value, 이하 CLV)에 대해서 알아보도록 하겠습니다. CLV 분석은 기업의 중요한 비즈니스 분석 기법 중 하나입니다. CLV는 고객이 회사에 가져다주는 전체 이익을 예측하는 분석 기법으로, 고객관계관리 (CRM), 마케팅, 총괄 예산 계획 및 전략적 비즈니스 결정에 광범위하게 활용됩니다. CLV 분석은 기업이 더 가치 있는 고객 세그먼트에 집중하고, 투자 이익률을 최적화하고, 장기적인 고객 관계를 유지하는 데 중요한 분석 방법입니다. 2. 분석 방법 CLV를 계산하는 방법은 다양하며, 여기에는 여러 가지 요인이 영향을 미칩니다. 아래는 일반적으로 사용되는 CL..

2023. 7. 17.

빅데이터 분석/Python

[빅데이터 분석] 파이썬(Python) Scikit-learn 라이브러리 활용한 데이터 분석

1. 개요 안녕하세요, 오늘은 파이썬에서 가장 널리 사용되는 머신러닝 라이브러리인 Scikit-learn에 대해 알아보려고 합니다. 데이터 분석에 필요한 다양한 머신러닝 알고리즘을 제공하는 이 라이브러리는 효율적이고 사용하기 쉬워 데이터 분석가들이 가장 많이 사용하는 라이브러리입니다. 그럼 이번 포스팅에서는 Scikit-learn 라이브러리의 개요, 데이터 분석에 자주 활용하는 주요 함수 및 예제, Scikit-learn 라이브러리 함수에 대해 알아보도록 하겠습니다. 2. Scikit-learn 개요 Scikit-learn은 다양한 분류, 회귀, 클러스터링 알고리즘과 데이터 전처리, 모델 선택, 평가 등의 기능을 제공하는 머신러닝 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 효율적이고 사용하기 쉬운 API를 제공하..

2023. 7. 11.

빅데이터 분석/Python

[빅데이터 분석] 파이썬(Python) Pandas 라이브러리 활용한 데이터 분석

1. 개요 안녕하세요! 이번 포스팅에서는 데이터 분석에 필수적으로 사용되는 파이썬 라이브러리인 Pandas에 대해 알아보려고 합니다. Pandas는 특히 데이터 전처리 및 분석에 매우 유용한 라이브러리로 데이터 분석 시 필수적으로 사용됩니다. 그럼 파이썬 Pandas의 개요, 데이터 분석에 활용되는 주요 함수에 대해 알아보도록 하겠습니다. 2. Pandas 개요 Pandas는 2차원의 데이터프레임(DataFrame)과 1차원의 시리즈(Series) 등의 자료구조를 제공하는 파이썬 라이브러리입니다. 이를 통해 데이터를 쉽고 효율적으로 다루는 것이 가능합니다. 또한 다양한 형식의 데이터 파일을 손쉽게 불러오거나 내보낼 수 있습니다. 자세한 유저 가이드는 아래 사이트에서 확인하실 수 있습니다. pandas -..

2023. 7. 11.

빅데이터 분석/Python

[빅데이터 분석] 파이썬(Python) Numpy 라이브러리를 활용한 데이터 분석

1. 개요 파이썬은 데이터 분석 분야에서 가장 널리 사용되는 언어 중 하나입니다. 그 이유 중 하나는 다양한 데이터 분석 라이브러리를 지원하기 때문이죠. 이번 포스팅에서는 파이썬 라이브러리 중 수치 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 라이브러리인 Numpy에 대해 알아보겠습니다. 2. Numpy 개요 Numpy는 'Numerical Python'의 약자로, 통계적 계산을 위한 핵심 라이브러리입니다. Numpy는 다차원 배열 객체와 이러한 배열 작업을 위한 다양한 함수를 제공하며, 이는 파이썬의 리스트에 비해 훨씬 빠른 연산 속도를 보장합니다. 주요 정보는 아래 Numpy 공식 사이트를 확인 부탁드립니다. NumPy Powerful N-dimensional arrays Fast and versatile, ..

2023. 7. 11.

빅데이터 분석/SQL

[빅데이터 분석] 데이터 분석에 사용하는 주요 SQL 명령어

1. 개요 데이터를 다루는 데 있어 SQL은 필수적인 도구입니다. 특히 데이터 분석 분야에서 SQL은 데이터를 조회하고, 필터링하고, 그룹화하고, 정렬하는 등의 데이터 분석전 전처리 작업을 수행하는 데 있어서 매우 중요한 언어입니다. 이번 포스팅에서는 데이터 분석에 사용되는 주요 SQL 명령어 10가지를 살펴보겠습니다. 2. 주요 SQL 명령어 1. SELECT SELECT 명령어는 가장 기본적인 SQL 명령어로서, 데이터를 "선택"하는데 사용됩니다. 특정 열이나 모든 열(*)을 선택할 수 있습니다. [사용법] SELECT column1, column2, ..., columnN FROM table_name; [예시 1] employees 테이블에서 first_name과 last_name 열을 선택 SEL..

2023. 7. 11.

빅데이터 분석/데이터 분석 알고리즘

[빅데이터분석] 데이터분석에 사용되는 주요 분석 알고리즘

1. 개요 데이터 분석은 다양한 분야에서 사용되는 중요한 도구입니다. 이번 포스팅에서는 데이터 분석 시 주로 사용되는 주요 알고리즘들을 살펴보려고 합니다. 각 알고리즘의 기본 개념, 장단점, 그리고 실제적인 사용 사례를 짧게 소개하도록 하겠습니다. 2. 주요 분석 알고리즘 1. 선형 회귀 (Linear Regression) 분석 1) 개념 - 종속 변수와 한 개 이상의 독립 변수간의 선형 관계를 모델링하는 회귀 분석 기법입니다. 2) 장단점 - 설명력이 높지만, 선형성 가정이 필요하다는 단점이 있습니다. 3) 사용 예시 - 주택 가격 예측, 매출 예측 등. [데이터분석] 선형 회귀 분석 (Linear Regression) 1. 개요 데이터 분석에서, 선형 회귀(Linear Regression) 분석은 가..

2023. 7. 11.

빅데이터 분석/데이터 분석 알고리즘

[빅데이터분석] 신경망 (Neural Networks) 분석 : 뇌의 동작을 모방한 학습 기법

1. 개요 안닝하세요! 이번 포스팅에서는 머신러닝의 주요 학습 기법 중 하나인 신경망 (Neural Networks) 분석에 대해 소개하고자 합니다. 그럼 신경망 분석의 개념, 장단점, 알고리즘 처리 절차, 데이터 분석 절차, 실제 적용 사례, 그리고 파이썬 예제 코드를 알아보겠습니다. 2. 신경망 분석(Neural Networks) 개념 및 장단점 신경망은 인간의 뇌를 모방하여 개발된 머신러닝 알고리즘으로, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)이라고도 불립니다. 뇌의 신경세포, 즉 뉴런의 동작 방식을 본따 여러 계층으로 구성되며, 이 계층들 사이에서 데이터와 그에 상응하는 가중치가 전달되면서 학습이 이루어집니다. 1. 장점 1) 비선형 문제를 다룰 수 있습니다. 2) 매..

2023. 7. 11.

빅데이터 분석/데이터 분석 알고리즘

[빅데이터분석] 주성분 분석(PCA): 고차원 데이터를 이해하기 쉬운 저차원으로 변환하는 기법

1. 개요 데이터 분석에서, 고차원 데이터는 종종 우리의 이해와 분석을 어렵게 만듭니다. 주성분 분석(PCA)은 고차원의 데이터를 주요 특성을 유지하면서 저차원으로 축소해줌으로써 분석 및 해석이 용이하게 해줍니다. 이번 포스팅에서는 PCA의 개념, 장단점, 처리 절차, 분석 절차, 적용 사례, 그리고 파이썬 예제 코드를 소개하겠습니다. 2. 주성분 분석(PCA) 개념 및 장단점 PCA는 고차원 데이터의 '주성분', 즉 데이터의 분산을 최대한 보존하는 새로운 축을 찾아내는 기법입니다. 이를 통해 데이터를 저차원으로 투영하되, 가능한 많은 정보를 유지하려는 목적을 가집니다. 1. 장점 1) 고차원 데이터를 저차원으로 축소하면서 주요 특성을 유지합니다. 2) 시각화에 유용합니다. 3) 3차원 이상의 데이터는 ..

2023. 7. 11.