앱/웹 로그 분석 및 플랫폼 용어 이해하기

 

데이터 분석의 종류

 

 

실무데이터 분석

 

Gatner의 데이터 분석 성숙 모델이 있습니다.

설명적 분석	무엇이 일어났는가?	Ad-hoc(엑셀 시트 레포트), KPI 기술
진단적 분석	왜 일어났는가?	시각화, A/B test 도입
예측적 분석	무엇이 일어날 것인가?	예측 모델링, A/B test 대시보드 자동화
처방적 분석	무엇이 최선인가?	최적화, ML/DL 플랫폼

 

4단계로 구성되어있고

설명적 분석부터 처방적 분석까지 차례대로 진행합니다.

 

https://brunch.co.kr/@data/9

4개의 데이터 분석 유형

 

위 블로그에서 각 단계에 대해 자세한 설명을 잘 해놓았습니다.

 

Daily Scrum

 

현재 우리의 목표를 점검하고 개선할 점을 체크합니다.

Tableau, PowerBI, Redash 등의 BI툴을 사용하여

지표를 확인하고, 지표 증감 원인을 파악합니다.

 

데이터 분석 프로젝트

 

실험	A/B test, 인과추론
모델링	수요예측, 이탈 예측 모델링 등
고객 세그먼트	RFM, 클러스터링 등
시계열 분석

 

위의 방법들을 사용하여

여러 부서와 협업하여 프로젝트를 진행합니다.

 

 

데이터 모델링

 

 

데이터 인프라

 

데이터를 보관하는 저장소는 다음과 같습니다.

데이터 레이크	모든 Raw data를 저장 및 보관
데이터 웨어하우스	데이터를 장기적인 보존용으로 통합, 정제 및 분석하여 보관
데이터 마트	부서별, 목적별 분석용으로 만든 데이터 웨어하우스의 데이터 일부분으로 대시보드와 시각화 레포트가 생성되기 전에 수집 및 정리되어 있는 공간

 

웨어하우스에서 사용되는 데이터 모델링

 

Star 스키마

 

가장 간단하고 일반적으로 사용되는 유형의 데이터 웨어하우스 스키마입니다.

주제별로 정리 되어있는 형태입니다.

 

Snowflake 스키마

 

Star 스키마에서 일부 *차원 테이블이 정규화된 형태를 가집니다.

정규화는 간단하게 말하자면 테이블 간 데이터 중복을 줄이기 위해서

테이블을 분할하는 것입니다.

따라서 Star 스키마보다 더 복잡한 구조를 가집니다.

 

*차원 테이블: Star 스키마와 Snowflake 스키마의 가장 자리에 있어 측정값 데이터에 대한 상세 정보를 제공하는 테이블입니다.

 

https://mangkyu.tistory.com/110

[Database] 정규화(Normalization) 쉽게 이해하기

 

위 블로그가 정규화에 대해서 자세히 설명을 해놓았습니다.

 

 

 

플랫폼 이해하기

 

플랫폼 비즈니스

 

공급자는 네트워크를 구축하고,

소비자는 시간과 공간의 제약을 받지 않고 참여할 수 있도록하는 사업 형태

공급자와 소비자를 연결해주는 공간

 

 

(데이터 분석가에게) 플랫폼이 중요한 이유

 

플랫폼(프로덕트와 서비스)를 이해하면서 도메인 지식을 쌓을 수 있고

이를 바탕으로 정량적 분석 뿐만 아니라 정성적 분석도 할 수 있게 되기 때문이다.

 

실무 데이터 분석 프로세스

 

비즈니스(산업/시장) -> 프로덕트/서비스 -> 데이터

크게 볼줄 알아야 목적에 맞는 문제 해결이 가능해집니다.

 

 

웹/앱 로그 분석하기

 

 

사용자 행동 로그 데이터

 

웹과 앱에 진입한 후 이탈할 때까지의 유저 행동 기록을 의미합니다.

 

웹 로그

 

GA4(구글 애널리틱스)툴을 주로 사용하여

유저, 이벤트(유저 행동), 세션(웹 사이트에 들어온 시점부터 나갈 때까지의 기간)을

얻을 수 있습니다.

 

앱 로그

 

Amplitude라는 툴을 주로 사용하여

이벤트 프로퍼티(특정 이벤트에 대한 정보)와 유저 프로퍼티(유저 특성 정보)을

얻을 수 있습니다.