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.
4개의 데이터 분석 유형
Part1. 공공데이터 분석의 개념 | 도메인에 따라 데이터 분석의 형태와 절차가 달라진다. 이번 글부터는 공공(公共) 부문, 특히 도시 문제를 중심으로 서술한다. 이번 글의 주제인 '데이터분석의
brunch.co.kr
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
지난 포스팅에서 데이터베이스 정규화와 관련된 내용을 정리했었다. 하지만 해당 내용이 쉽게 이해되지 않는 것 같아서 정규화 관련 글을 풀어서 다시 한번 정리해보고자 한다. 1. 정규화(Normaliz
mangkyu.tistory.com
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.