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LITTLE BY LITTLE
[23] 추천 시스템 - 협업 필터링(Item to Item, User to Item 예제, 벡터 내적을 사용한 유사도, L2 정규화)
목차 3. 데이터 가공을 위한 SQL 3-1. 하나의 값 조작하기 (5강) 3-2. 여러 개의 값에 대한 조작 (6강) 3-3. 하나의 테이블에 대한 조작 (7강) 3-4. 여러 개의 테이블 조작하기 (8강) 4. 매출을 파악하기 위한 데이터 추출 4-1. 시계열 기반으로 데이터 집계하기 (9강) 4-2. 다면적인 축을 사용해 데이터 집약하기 (10강) 5. 사용자를 파악하기 위한 데이터 추출 5-1. 사용자 전체의 특징과 경향 찾기 (11강) 5-2. 시계열에 따른 사용자 전체의 상태 변화 찾기 (12강) 5-3. 시계열에 따른 사용자의 개별적인 행동 분석하기 (13강) 6. 웹사이트에서 행동을 파악하는 데이터 추출하기 6-1. 사이트 전체의 특징/경향 찾기 6-2. 사이트 내의 사용자 행동 파악하기 ..
[21,22] 검색 기능 평가하기, 데이터마이닝 - NoMatch, 재검색, 재현율, 검색 이탈 비율, 정확률, MAP, 어소시에이션 분석
목차3. 데이터 가공을 위한 SQL 3-1. 하나의 값 조작하기 (5강) 3-2. 여러 개의 값에 대한 조작 (6강) 3-3. 하나의 테이블에 대한 조작 (7강) 3-4. 여러 개의 테이블 조작하기 (8강) 4. 매출을 파악하기 위한 데이터 추출 4-1. 시계열 기반으로 데이터 집계하기 (9강) 4-2. 다면적인 축을 사용해 데이터 집약하기 (10강) 5. 사용자를 파악하기 위한 데이터 추출 5-1. 사용자 전체의 특징과 경향 찾기 (11강) 5-2. 시계열에 따른 사용자 전체의 상태 변화 찾기 (12강) 5-3. 시계열에 따른 사용자의 개별적인 행동 분석하기 (13강) 6. 웹사이트에서 행동을 파악하는 데이터 추출하기 6-1. 사이트 전체의 특징/경향 찾기 6-2. 사이트 내의 사용자 행동 파악하기 6..
[19,20] 데이터 중복 검출하기, 여러 개의 데이터셋 비교하기 - 추가/제거/갱신된 데이터 추출, 지표간의 유사도 측정
목차 3. 데이터 가공을 위한 SQL 3-1. 하나의 값 조작하기 (5강) 3-2. 여러 개의 값에 대한 조작 (6강) 3-3. 하나의 테이블에 대한 조작 (7강) 3-4. 여러 개의 테이블 조작하기 (8강) 4. 매출을 파악하기 위한 데이터 추출 4-1. 시계열 기반으로 데이터 집계하기 (9강) 4-2. 다면적인 축을 사용해 데이터 집약하기 (10강) 5. 사용자를 파악하기 위한 데이터 추출 5-1. 사용자 전체의 특징과 경향 찾기 (11강) 5-2. 시계열에 따른 사용자 전체의 상태 변화 찾기 (12강) 5-3. 시계열에 따른 사용자의 개별적인 행동 분석하기 (13강) 6. 웹사이트에서 행동을 파악하는 데이터 추출하기 6-1. 사이트 전체의 특징/경향 찾기 6-2. 사이트 내의 사용자 행동 파악하기 ..
[17,18] 데이터를 조합해서 새로운 데이터 만들기, 이상값 검출하기 - 크롤러 제외, 데이터 타당성 확인, 특정 IP주소 제외하기
목차 3. 데이터 가공을 위한 SQL 3-1. 하나의 값 조작하기 (5강) 3-2. 여러 개의 값에 대한 조작 (6강) 3-3. 하나의 테이블에 대한 조작 (7강) 3-4. 여러 개의 테이블 조작하기 (8강) 4. 매출을 파악하기 위한 데이터 추출 4-1. 시계열 기반으로 데이터 집계하기 (9강) 4-2. 다면적인 축을 사용해 데이터 집약하기 (10강) 5. 사용자를 파악하기 위한 데이터 추출 5-1. 사용자 전체의 특징과 경향 찾기 (11강) 5-2. 시계열에 따른 사용자 전체의 상태 변화 찾기 (12강) 5-3. 시계열에 따른 사용자의 개별적인 행동 분석하기 (13강) 6. 웹사이트에서 행동을 파악하는 데이터 추출하기 6-1. 사이트 전체의 특징/경향 찾기 6-2. 사이트 내의 사용자 행동 파악하기 ..
[16] 입력 양식 최적화하기
목차 3. 데이터 가공을 위한 SQL 3-1. 하나의 값 조작하기 (5강) 3-2. 여러 개의 값에 대한 조작 (6강) 3-3. 하나의 테이블에 대한 조작 (7강) 3-4. 여러 개의 테이블 조작하기 (8강) 4. 매출을 파악하기 위한 데이터 추출 4-1. 시계열 기반으로 데이터 집계하기 (9강) 4-2. 다면적인 축을 사용해 데이터 집약하기 (10강) 5. 사용자를 파악하기 위한 데이터 추출 5-1. 사용자 전체의 특징과 경향 찾기 (11강) 5-2. 시계열에 따른 사용자 전체의 상태 변화 찾기 (12강) 5-3. 시계열에 따른 사용자의 개별적인 행동 분석하기 (13강) 6. 웹사이트에서 행동을 파악하는 데이터 추출하기 6-1. 사이트 전체의 특징/경향 찾기 6-2. 사이트 내의 사용자 행동 파악하기 ..
[15] 사이트 내의 사용자 행동 파악하기(2) - CTR, CVR 집계, 폴아웃(Fall-Out) 리포트 작성, 사용자 흐름 파악
목차3. 데이터 가공을 위한 SQL 3-1. 하나의 값 조작하기 (5강) 3-2. 여러 개의 값에 대한 조작 (6강) 3-3. 하나의 테이블에 대한 조작 (7강) 3-4. 여러 개의 테이블 조작하기 (8강) 4. 매출을 파악하기 위한 데이터 추출 4-1. 시계열 기반으로 데이터 집계하기 (9강) 4-2. 다면적인 축을 사용해 데이터 집약하기 (10강) 5. 사용자를 파악하기 위한 데이터 추출 5-1. 사용자 전체의 특징과 경향 찾기 (11강) 5-2. 시계열에 따른 사용자 전체의 상태 변화 찾기 (12강) 5-3. 시계열에 따른 사용자의 개별적인 행동 분석하기 (13강) 6. 웹사이트에서 행동을 파악하는 데이터 추출하기 6-1. 사이트 전체의 특징/경향 찾기 6-2. 사이트 내의 사용자 행동 파악하기 6..
[14] 사이트 내의 사용자 행동 파악하기(1) - landing/exit 페이지 파악하기, 이탈률/직귀율 계산하기, 성과로 이어지는 페이지 파악하기, 페이지 가치 산출하기
목차 3. 데이터 가공을 위한 SQL 3-1. 하나의 값 조작하기 (5강) 3-2. 여러 개의 값에 대한 조작 (6강) 3-3. 하나의 테이블에 대한 조작 (7강) 3-4. 여러 개의 테이블 조작하기 (8강) 4. 매출을 파악하기 위한 데이터 추출 4-1. 시계열 기반으로 데이터 집계하기 (9강) 4-2. 다면적인 축을 사용해 데이터 집약하기 (10강) 5. 사용자를 파악하기 위한 데이터 추출 5-1. 사용자 전체의 특징과 경향 찾기 (11강) 5-2. 시계열에 따른 사용자 전체의 상태 변화 찾기 (12강) 5-3. 시계열에 따른 사용자의 개별적인 행동 분석하기 (13강) 6. 웹사이트에서 행동을 파악하는 데이터 추출하기 6-1. 사이트 전체의 특징/경향 찾기 6-2. 사이트 내의 사용자 행동 파악하기 ..
데이터 분석을 위한 SQL 레시피 15강보충 - 성과 측정을 위한 지표 정의
15강 일부 15-3. 성과로 이어지는 페이지 파악하기 SIGN 함수, SUM 윈도 함수, CVR 분석이 완료 화면(/complete)에 도달하는 것을 성과(컨버전)로 정의하고, 완료 화면에 도달할 때까지 사용자가 방문한 경로 계산하기 - 컨버전 페이지보다 이전 접근에 플래그 추가하기 - 윈도 함수로 stamp desc로 정렬, /complete 페이지에 접근할 때까지의 접근 로그에 플래그 추가 1. 목적이 무엇인가? → 웹사이트 전체의 CVR을 향상시키기 2. 어떤 행동을 성과로 정의해야 하는가? → 페이지 별로 성과와 직결되는지 그 여부 (= 완료 화면에 도달하는 것) 3. 해당하는 행동을 집계하는 방법은 무엇인가? → 완료 화면에 도달할 때까지 사용자가 방문한 경로 계산 4. 어떻게 집계하는가? →..