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구글 애널리틱스에서 활용가능한 “Table Filters" 구글 애널리틱스에서 활용가능한 “Table Filters”에 대한 베스트 프랙티스“Table Filters”는 구글 애널리틱스의 매우 강력한 기능들 중의 하나로, 매우 깊이있는 분석 진행이 가능하니다. 그런데, 많은 분들이 이렇게 강력한 기능을 어떻게 적용할 것인지 모르는 경우가 많습니다. 이번 정확한 개념과 적용 방법을 배워보시는 것도 좋을 것 같습니다. 구글 애널리틱스의 대부분의 보고서들은 기본적으로 ‘Dimension’ 1개에 여러 개의 ‘metrics’가 할당되어져 있습니다. 그렇지만, [그림1]과 [그림2]처럼 기본 보고서들에 2차 ‘Diemnsion’이란 것들을 매우 쉽게 추가할 수 있습니다. 이러한 방식을 ‘Table Filters’라 하며, 기본 보고서의 데이터를 다양한 관점으로 추가하거나.. 더보기
KPI 데이터 분석을 위해 서비스 성과를 수치화로 표현 가능한 주요 지표(KPI) 정리서비스 성과 측정을 위한 주요 KPI 리스트 HOME 데이터 분석 데이터 분석을 위해 서비스 성과를 수치화로 표현 가능한 주요 지표(KPI) 정리 서비스 사업 진행시 의사결정에 대한 근거를 사업담당자나 경영자의 감에만 의존한다면 사업 진행 시의 위험도는 더욱 높아질 것이다. 따라서 감이 아닌 사실에 근거한 효과적인 앱/웹서비스 사업을 진행하기 위해서는 객관적으로 수치화할 수 있는 지표들을 이해하는 것에서 시작해야 한다. 다음은 서비스 성과를 수치화로 표현 가능한 주요 지표(KPI) 리스트이다. KPI(Key Performance Indicator) : 핵심성과지표라 불리며 앱 사업의 상태를 숫자로 표현해서 현재 시점의 문제를 .. 더보기
GA 분석 실습 행동데이터를 통해 행태 데이터를 예측하자 여성들이 자기계발 욕구가 높다?35세를 기점으로 고객획득의 수치가 다르다 여자 - 35세의 변화가 많다. - 직장생활을 버티지 못하고(아이가 생겨서, 결혼해서) 직장생활을 여전히 하고 있는 35세 이상 직장인들은 구매전환율이 여전히 높다. 집중적 마케팅을 한다면 어디다가 하는것이 ROI가 높을 것인가? 35세이상은 꽂꽂이 육아 등으로 관심사가 이전되었을 수도 있다고 가설을 세울 수 있다.자식교육은 다른쪽이 더 높을 수 도 있다. 남성의 경우 25-34 45-44 로 가정을 책임지기 때문에 두 구간에 유사하게 의미가 있다. 더보기
단상 빅데이터가 어쩌구 머신러닝 딥러닝이 어쩌구 센서가 많고 싸져서 iot가 어쩌구 다 좋은데 정말 국내에서 혁신적인 사례라고 불릴만한 케이스가 뭐가 있는지 모르겠다. 내 생각 더보기
IRIS데이터 모수적 분류를 통해서 군집화를 할수 있다. 잎파리의 길이 등 세 종류의 꽃의 특징을 나누어 분석분석을 통해 집단간의 성격을 판단하여 분류K-means클러스터링은 성능면에서 빠르지 않아 문제6번째 그림을 보면, 파란색에 가까움에도 불구하고 빨간색으로 표시된다. 이는 EM 알고리즘 적용으로 해결할 수 있다.단순히 클러스터링 하는 것이 아니라. PCA로 한번 분류해놓은뒤에 다시 군집화를 시도하면 좀 더 잘 설명되는 결과를 얻을 수 있다.전체얼굴중 L을 400명이라고 했을 때에도 오른쪽아래 보이는 것처럼 충분히 얼굴형태를 나타내는 것을 확인 할 수 있다. 더보기
Building a Data Science Team Building a Data Science Teamby Johns Hopkins UniversityYes, I’d like to receive email about other programs from Johns Hopkins University.YesThis course has suggested deadlines to help you keep on track. To complete the course, pass all assignments that have due dates.Welcome to Building a Data Science Team! You’re joining thousands of learners currently enrolled in the course. I'm excited to hav.. 더보기
WHY IS DAX SO IMPORTANT? WHAT IS DAX?Data Analysis Expressions (DAX) is a collection of functions, operators, and constants that can be used in a formula, or expression, to calculate and return one or more values. Stated more simply, DAX helps you create new information from data already in your model.WHY IS DAX SO IMPORTANT?It’s easy to create a workbook and import some data into it. You can even create pivot tables or.. 더보기
Introduction to DPLYR 더보기
Model Selction(K-fold CV,Overfitting,Traing, CV Error) 오차율을 줄이는 방법은?데이터만 많으면 해결이 될까?알고리즘의 정확도를 올바르게 측정하는 방법 회귀모델의 다항식의 차수를 점차 늘려가면서 분석해본 그래프각각의 모델들이 잘설명하고 있는지 에러함수를 표시 - 많아질수록 결과가 산으로 간다.차수가 가장적은게 에러가 가장 적을 것이라 판단...할 것. 학습모델에 비해서 데이터가 작으니, 데이터 내 노이즈까지 학습해버리는(피팅해버리는) 현상 -> 오버피팅K-fold Cross Validation.트레이닝 에러와 테스트데이터 값을 본다. 위에 빨간선은 CV, 어느 순간부터 오버피팅차수를 높이면 높일수록 학습에 쓰였던 데이터에 대해서는 오차가 줄어들고 있다,극단적으로는 N-1까지 트레이닝 데이터로도 쓴다.(Leave one out CV) 차원의 저주 학습 모델에 비.. 더보기