취업연계교육 (21) 썸네일형 리스트형 [성동2기 전Z전능 데이터 분석가] DAY 29-엑셀과 데이터리터러시(3) RFM우수고객을 찾기 위한 방법고객을 RFM 차원에서 등급을 매김 Recency : 얼마나 최근에 구매를 했는가?Frequency : 얼마나 자주 구매를 했는가?Monetary : 얼마나 많은 지출을 했는가?그래서 중요한 것은 상황에 맞게 기준을 세우는 것! 정답은 없다! R, F, M을 각각 몇 단계로 나눌 것인가?F, M을 집계하는 기간은 어떻게 설정할 것인가? 어떻게 해야할지 일단 고민을 해보았다.최근 구매일자는 Date로 가져오면 됨.F,M 집계기간을 설정해야지 (eg.한달간)그다음에 F,M 카운트. 전처리 후 분석을 수행했다.recency 열 추가=DATEDIF(B3,TODAY(),"D")할인율 열 추가 =Discount / (TotalSales + Discount)*100R, F, M 구.. [성동2기 전Z전능 데이터 분석가] DAY 28-엑셀과 데이터리터러시(2) 목차 1. 파워쿼리 2. 시각화(차트/스파크라인)3. 피벗테이블4. 시각화(대시보드) 1. 파워쿼리 파워쿼리란? 데이터 변환과 가공에 효과적인 도구.Raw데이터를 가공하는 데 효과적이다. Q. 왜 파워 쿼리를 쓰는 걸까?A. 자동적으로 새로고침이 되기 때문에 데이터가 많이 쌓였을 때 유리하다.현재 뜨고 있는 기능으로 알아두면 좋다.데이터 정규화(UnPivot) 기능도 있다.→ 데이터 정규화 가능 파워쿼리 사용의 4단계연결텍스트파일 / 엑셀파일 / 데이터베이스 / 웹 등변환데이터 정제 / 필터링 / 정렬 / 열 추가 제거 / 데이터 형식 변환결합데이터 공통 열을 기준으로 결합 또는 연결데이터 간의 관계 구축로드최종적으로 정리된 데이터를 분석하기 위해 필요한 위치에 저장연결 : 파워쿼리 불러오는 법20.. [성동2기 전Z전능 데이터 분석가] DAY 27-엑셀과 데이터리터러시(1) 데이터 리터러시데이터를 읽고 쓸 줄 아는 능력 Q. 그래서 데이터 리터러시와 엑셀은 무슨 상관이 있을까?A. 액셀은 데이터를 다루는 데 굉장히 효과적인 도구.따라서 데이터 리터러시에 상당한 도움이 됨. 목차1. 엑셀 기본 (표시 형식 / 단축키) 2. 기본함수 - 함수 - 텍스트 - 조건문 - Vlookup 3. 엑셀과 통계 개념 - 가설검정 - p값 - z-검정 - t-검정 - f-검정 4. Metric(NSM / OMTM) 마무리...엑셀 기본 (표시 형식 / 단축키)표시 형식 왼쪽 정렬: 문자오른쪽 정렬: 숫자, 날짜, 시간 (숫자로 나타나는 것들)날짜는 ("-", "." , "/")의 기호를 사용 기본단축키F4이전작업반복ctrl+z이전작.. [성동2기 전Z전능 데이터 분석가] DAY 26-개인 포트폴리오 정리 커리큘럼 정리분석 프로젝트 기반 개인 포트폴리오 제작엑셀과 데이터 리터러시GA웹/앱 데이터SQLSQL실무 프로젝트(개인)멘토링데이파이널 데이터 분석 프로젝트 특강취업에 대한 의지가 강해야 바로 취업을 하고 사람에 따라 취업시기는 모두 다르다 직무/역할/강점경력사항학력사항보유기술내가 취업할 곳은 여기야!가 아니라 로드맵이 필요하다직무경험의 흐름을 어떻게 표현하면 좋을지 고민을 해야한다. What 무엇을 경험했고Why 그 경험을 왜 진행했고How 가장 어려운 문제를 어떻게 극복했는지What 이를 통해서 무엇을 배웠고How 앞으로 지원할 회사에서 어떻게 활용할지(포부) 어떻게 해야할지는 알겠는데 아직 개인 포트폴리오에 담아내기는 부족한 것 같다.일단은 그래도 만들어보고 멘토님께 첨삭받아보자 [성동2기 전Z전능 데이터 분석가] DAY 24-파이썬 실무프로젝트(5) 개인 프로젝트 검증어제 수행했던 검증과 시각화를 좀 더 다듬었다.왜 이런 시각화를 했는지왜 이 방법을 선택해서 검증을 했는지 T검정에서 유의미한 결과를 얻지 못해서 빼려고 했으나, 이게 무엇인지 알고 있고, 검증을 위해 수행했다는 것을 보여주기 위해서 넣기로 결정했다. 가설1. 여자 아이돌의 열애설이 남자 아이돌의 열애설보다 주가에 큰 영향을 주는지 검증 변동과 거래량 모두 t-통계량이 0에 가깝고 p값이 0.05보다 크기 때문에 통계적으로 유의미하지 않다.발표자료 작성오후에는 발표 자료를 만들었다.6명이었던 팀원 중 3명이 개인 사정으로 인해 자리에 없어서 남은 사람들이 집중해서 작업했다.작업량이 많았던지라 생각했던 시간을 조금 넘기기는 했다.그래도 주어진 시간 안에 각자의 가설 검증을 잘 종합해서 .. [성동2기 전Z전능 데이터 분석가] DAY 23-파이썬 실무프로젝트(4) Daily Scrum어제 완료한 작업기사량 수집단어 감정분석 실패오늘 해야할 일개인 가설 분석오늘 해야할 것 & 실제로 해낸 것목표오전(10시 30분~12시 30분): 가설 검증하기 오후(2시~5시): 가설, 가설의 배경, 가설 검증 방법, 가설 검증 결과, 얻어낸 인사이트 정리 및 개인 회고 현실오전에 여러가지 시행착오를 겪으면서 가설 1 검증만 하고, 오후에 나머지 가설 검증 및 가설 배경, 검증 결과, 인사이트 정리를 했다... 가설여자아이돌의 열애설이 남자아이돌의 열애설보다 주가에 큰 영향을 줄 것이다.Why: 대중의 경우 여자 아이돌에게 좀 더 엄격한 경향이 있기 때문이다결별의 경우 열애설과 달리 주가에 영향을 주지 못할 것이다.Why: 결별의 경우 광고주 해지 등 다른 이슈와 이어지지 않기 떄.. [성동2기 전Z전능 데이터 분석가] DAY 22-파이썬 실무프로젝트(3) Daily Scrum금요일에 오지 못한 분들께 정보를 전달하면서 진행했다. 지난주 완료한 작업지난주, 데이터 수집 및 클리닝 완료데이터 수집표 작성 완료기간별로 주가를 관찰하고 싶어서 멘토님께 질문오늘 해야할 일주가에 영향을 줄 수 있는 다른 소식들 찾기그래프 보면서 비교어떤 지표를 기준으로 영향을 받았는지 정하기 개인별로 가설을 3개 세우고 검증해봤으면 좋겠다는 멘토님의 말씀에기존에 세웠던 개인 가설을 다듬고 새로 세웠다. 가설여자아이돌의 열애설이 남자아이돌의 열애설보다 주가에 큰 영향을 줄 것이다.Why: 대중의 경우 여자 아이돌에게 좀 더 엄격한 경향이 있기 때문이다결별의 경우 열애설과 달리 주가에 영향을 주지 못할 것이다.Why: 결별의 경우 광고주 해지 등 다른 이슈와 이어지지 않기 떄문에 .. [성동2기 전Z전능 데이터 분석가] DAY 21-파이썬 실무프로젝트(1) 파이썬 실무프로젝트 파이썬을 활용해서 5일간 실무프로젝트를 진행한다. 이번 프로젝트에서 보여주고자 하는 것 3가지데이터를 조회, 분석하는 스킬(파이썬)실제 데이터를 분석해서 나온 결과가 반영되는데 필요한 논리적 사고도메인 내 함께 일하는 사람과의 커뮤니케이션이 역량 3가지를 증명하는 과제 및 결과물을 보여주면 된다. 데이터 전처리의 단계문제 정의가설 수립데이터 수집과 정리패턴 인식가설 검증결론과 의사 결정 Daily Scrum날마다 하는 짧은 회의(매일 현재 상태를 업데이트하고 조율하는 것) Daily Scrum 규칙지난 Daily Scrum부터 지금까지 내가 완수한 것 공유다음 Daily Scrum까지 내가 하기로 한 것 공유현재 장애가 되고 있는 것(곤란하고 어려운 것) 공유 1. 문제정의주어진 .. [성동2기 전Z전능 데이터 분석가] DAY 20- Python(7) 2024.06.12 데이터분석 프로젝트: 한국인의 삶을 파악하라한국복지패널 데이터를 분석해보았다. 데이터 분석 절차 살펴보기1. 변수 검토 및 전처리분석에 활용할 변수 전처리- 변수의 특징 파악, 이상치와 결측치 정제- 변수의 값을 다루기 편하게 바꾸기분석에 활용할 변수 각각 전처리2. 변수 간 관계 분석변수 간 관계 분석- 데이터 요약 표, 그래프 만들기- 분석 결과 해석 다양한 문제를 풀었지만 일단 하나만 예시로 기록해두고자 한다. 연령대에 따른 월급 차이나이 데이터 전처리-나이 변수 살펴보기연령대를 구한다연령대에 따른 월급 막대 그래프로 생성# 나이 변수 살펴보기welfare['age'].head()# 연령대 변수 만들기welfare=welfare.assign(ageg=np.where(welfare.. [성동2기 전Z전능 데이터 분석가] DAY 20- Python(6), 면접합격특강 보호되어 있는 글입니다. 이전 1 2 3 다음
