전체 글21 그로스해킹 지표를 활용할 때 주의할 점 출처 : "데이터와 실험을 통해 성장하는 서비스를 만드는 방법(양승화님)" 강의 바로가기 -> https://inf.run/TaJi 그로스해킹 - 데이터와 실험을 통해 성장하는 서비스를 만드는 방법 - 인프런 | 강의 데이터를 기반으로 정의한 핵심지표를 바탕으로, 실험을 통해 배움을 얻고, 이를 빠르게 반복하면서 서비스를 성장시키는 것. 그로스해킹의 기본을 다루는 101 강의입니다., 🌱 데이터와 실험을 www.inflearn.com 이전 포스팅 : Revenue와 Referral https://kkujun.tistory.com/9?category=886099 Revenue와 Referral (AARRR퍼널 3탄) 출처 : "데이터와 실험을 통해 성장하는 서비스를 만드는 방법(양승화님)" 강의 바로가기 .. 2021. 10. 26. Revenue와 Referral (AARRR퍼널 3탄) 출처 : "데이터와 실험을 통해 성장하는 서비스를 만드는 방법(양승화님)" 강의 바로가기 -> https://inf.run/TaJi 그로스해킹 - 데이터와 실험을 통해 성장하는 서비스를 만드는 방법 - 인프런 | 강의 데이터를 기반으로 정의한 핵심지표를 바탕으로, 실험을 통해 배움을 얻고, 이를 빠르게 반복하면서 서비스를 성장시키는 것. 그로스해킹의 기본을 다루는 101 강의입니다., 🌱 데이터와 실험을 www.inflearn.com 이전 포스팅 : PMF와 AARRR https://kkujun.tistory.com/7 Activation과 Retention (AARRR퍼널 2탄) 출처 : "데이터와 실험을 통해 성장하는 서비스를 만드는 방법(양승화님)" 강의 바로가기 -> https://inf.run/.. 2021. 10. 25. 향로(이동욱)님의 블로그를 읽고 어제 유명한 개발자이자 유튜브 개발바닥을 운영하고 계신 향로(이동욱)님의 블로그 중 취업성공기를 읽고 많은 자극을 받았다. (블로그 주소 : https://jojoldu.tistory.com/) 1. 노력의 클래스가 다르구나 향로님은 비전공자(전기과) 출신으로 6개월짜리 국비교육으로 커리어 준비를 시작하였다. 처음에는 교육 과정을 소화하지 못 했는데, 자발적으로 당일 배운 내용을 요약해서 매일 저녁 동기들에게 발표하기 시작하면서 감을 잡으셨다고 한다. 주말까지 반납하며 올인했지만 취업에 연거푸 실패하였다. 그래도 지치지 않고 학습과 도전을 지속하여 5학년 2학기가 되는 해 중견 SI회사에 입사하게 되었다. 입사하면서도 "2년 안에 서비스회사로 이직하겠다"는 구체적인 목표를 세웠고, 평일은 오전 일찍 출근.. 2021. 10. 22. Activation과 Retention (AARRR퍼널 2탄) 출처 : "데이터와 실험을 통해 성장하는 서비스를 만드는 방법(양승화님)" 강의 바로가기 -> https://inf.run/TaJi 그로스해킹 - 데이터와 실험을 통해 성장하는 서비스를 만드는 방법 - 인프런 | 강의 데이터를 기반으로 정의한 핵심지표를 바탕으로, 실험을 통해 배움을 얻고, 이를 빠르게 반복하면서 서비스를 성장시키는 것. 그로스해킹의 기본을 다루는 101 강의입니다., 🌱 데이터와 실험을 www.inflearn.com 이전 포스팅 : PMF와 AARRR https://kkujun.tistory.com/4?category=886099 PMF와 AARRR 출처 : "데이터와 실험을 통해 성장하는 서비스를 만드는 방법(양승화님)" 강의 바로가기 -> https://inf.run/TaJi 그로스.. 2021. 9. 17. [My SQL] CASE 함수 Python으로 데이터분석을 하려면 DB에서 Law Data를 불러와야 하기 때문에 SQL 숙지는 필수이다. SQL은 어렵지 않은 언어이지만 반복적으로 사용하는 함수 외에는 잊어버리기 때문에 생산성을 높이기 위해서 주기적으로 복습을 해주는게 좋은 것 같다. CASE 함수는 주로 Select 문에 쓰이며 특정 조건에 해당하는 데이터를 그룹 지어주거나, 데이터에 직접적으로 변화를 준다. 예를 들어 어떤 이커머스 구매 데이터에서 기구매자(구매 이력이 있는 유저)와 미구매자를 나누어 보고 싶을 때 아래와 같이 CASE 구문을 활용할 수 있다. SELECT user_id, user_name, buy_cnt CASE WHEN buy_cnt > 0 THEN 'Buyer' WHEN buy_cnt < 0 THEN 'No.. 2021. 9. 16. 평균은 왜 데이터의 대표값이 되었을까? 출처 : "빅데이터를 지배하는 통계의 힘" https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=9473624 빅데이터를 지배하는 통계의 힘 일본과 한국의 독자들에게 출간 즉시 큰 사랑을 받았던 ‘빅데이터를 지배하는 통계의 힘’이 실무활용 편으로 다시 돌아왔다. 이전 책이 빅데이터와 통계의 관계를 설명하고, 통계 마인드의 book.naver.com 우리는 '평균'을 데이터의 대표값으로 사용한다. 평균이 대표값이 된 이유는 무엇일까? 평균의 본질은 무엇일까? 우선 평균과 비율은 기본적으로 완전히 동일한 개념이다. 수의 형태로 표현할 수 없는 질적변수에 대해 각 분류마다 1이나 0이라는 형태로 '해당하는 정도'라는 양적변수를 생각하여 계산한 것이 평균이다. 예를 들어 총 .. 2021. 9. 15. 이전 1 2 3 4 다음
