마케터6 1/24 - 심화 프로젝트; 진행 현황 [심화 프로젝트] 19시 50분부터 아이스브레이킹하다가 어쩌다 보니 1시간 30분을 넘게 수다를 떨어버림. 전략적으로 차주 월요일 or 화요일부터 주제 및 데이터셋을 서치하기로 함. 예상 소요 기간은 3일. 따라서 마감일은 2/1(목)까지임. 2/2(금)에 본격적인 심화 프로젝트 착수 전, 주제 및 방향성을 선정하기 위해 팀원들과 오프라인 만남을 가질 것 같다. 다만 차주에 개인 과제가 하나 더 나오면 큰일난다. 그렇게 되면 사이드 프로젝트 일정과도 꼬이게 돼서 골치 아파짐. 이번 심화 프로젝트는 도메인(주요 업계)끼리 묶여 있어서, 마케팅 전체 전략까지 짜는 플랜으로 가지 않을까 싶은데, 머신러닝까지 듣고 하는 거다 보니 데이터 분석에 힘을 실어야 할 것 같다. [배운 점] 새로운 사람을 알아간다는 건.. 2024. 1. 24. 1/23 - 기초 통계학 개념 [기억할 개념] 1. 데이터 리터러시에서의 통계의 역할 : 쉬운 모델링 안에서도 가정 - 검증의 과정이 있기에, 검증하는 과정에서 자주 쓰임. 여기서 통계는 결과를 신뢰하기 위한 최소한의 데이터 볼륨 *평균적인 경향과 개개의 데이터를 구분하는 것이 매우 중요! 2. '확률적(Stochastic)이다.'라는 의미 - 실제로 일이 일어나기 전까지, 확률적이라고 함. 또한 결정되지 않았기 때문에 비결정적임. - 대표적인 사례가 주가 차트로, 정규 분포로 모형화함. - 확률적 움직임을 체계적으로 수식화한 것 -> 분포(Distribution)라고 함. 3. 통계적 확률 - 어떤 시행을 N번 반복할 때, 사건 A가 발생한 횟수를 n(A)라고 한다면 아래와 같이 표현 - 시뮬레이션이 가능할 경우 유용하게 사용 4... 2024. 1. 23. 1/22 - SQLD 자격증 대비반 강의 & 마케팅 Side Project [기억할 개념] - 속성 1. 속성의 특징에 따른 분류 기본 속성 (Basic Attribute) 업무로부터 추출된 모든 속성이며 속성 중에서 가장 많은 종류를 차지 설계 속성 (Designed Attribute) 데이터 모델링,업무의 규칙화 등을 위해 새로 만들거나 변형하여 정의하는 속성 파생 속성 (Derived Attribute) - 다른 속성에 영향을 받아 발생하는 속성으로 보통 계산된 형태의 값 - 데이터의 정합성(정확성)을 유지하기 위해서는 가급적 파생적 속성을 적게 정의 필요 2. 엔터티 구성 방식에 따른 분류 PK(Primary Key) 속성 엔터티를 식별할 수 있는 속성 ex. 주민번호, 상품번호 FK(Foreign Key) 속성 다른 엔터티와의 관계에 포함된 속성 일반 속성 PK, FK.. 2024. 1. 22. 1/12 - SQL 기초 Project & 마케팅 Side Project; 진행 현황 [본 Project] 팀원들 모두 데이터 분석에 들어가니, 열의가 상당하다. 오히려 내가 기 빨리는 중. 지금 넷플릭스 이용자 분석과 연령대 별로 수익이 얼마인지 구해야 하는데, 카드사 매출과 연결시키고 있다. 그런데 이 흐름에서 두 가지 data risk가 있다. 이는 곧 데이터 신뢰도와 직결되는 문제라 고민이 많다. 1) 넷플릭스 raw data 자체가 한국 데이터가 아니라는 점 2) 카드사 매출에서 OTT가 넷플릭스를 포함한 타 OTT 플랫폼도 포함된다는 점 그래서 오늘 물어본 튜터님 말고도, 차주 월요일(1/15) 오전에 다른 튜터님들에게 의견을 물어볼 생각이다. 생각보다 raw data에서 인사이트를 뽑기 쉽지 않다. 인사이트가 뽑혀야 전략이 나오는데, raw data 간의 신뢰도가 문제인지라,.. 2024. 1. 12. 1/11 - SQL 기초 Project & Side Project; 진행 현황 [본 Project] 오늘 드디어 기초 프로젝트(라 부르고 나는 본 Project라 정의함.) 발제가 되었다. 처음 공지된 프로젝트 기간은 주말 포함 7일이었다. 하지만 우리 팀의 특성상 주말은 쉬고 싶어하는 사람들이기에, 가급적 평일에 끝내려고 금주 초반부터 미리 세팅에 들어갔다. 팀원의 의견에 따라 미리 금주 초반부터 프로젝트 세팅을 모두 해두었는데, 예상치 못한 변수가 생겼다. 주제와 공통 산업군은 모두 정해졌는데, 데이터셋이 문제였다. 막상 데이터셋을 확인해 보니, 데이터 신뢰도가 0이었고, 집계가 잘못됐거나, 설계가 잘못된 듯한 수치가 나왔다. 정확히 통계청 수치와 비교해 보니 상식적으로 이상했다. 어떤 데이터셋으로 할지 찾기 전에, 플랫폼을 정하려고 했었다. 그러나 막상 팀원들이 '마케팅 전략.. 2024. 1. 11. 2023.12.29 부트캠프 2주차 - 주간 회고록 [2주차 기간]: 2023.12.26 ~ 12.29 (4일) [2주차 신규 팀 배정]: A01팀, 팀원 5명, 팀명은 'T식 대학', 나를 제외하고 모두 진도 많이 빼심. FACTS: [역할: 팀장] - 팀원 분들 모두 코딩 기초 지식이 대단하다. - Dbeaver는 microsoft office 프로그램처럼 MySQL를 기반으로 한 프로그램이다. - 개인과제를 하기 위해 데이터 세팅하는 것부터 만만치 않다. FEELRINGS: - 상대적으로 팀장인 내가 실력이 살짝 미달이라 민망하다. 좋은 자극제라 주말에도 열심히 공부해 봐야겠다. - 팀원들이 어렵다고 하는 것을 보면, 나는 더 어렵게 느껴질 것이다. 함수를 많이 찾아봐야 할 것 같다. FINDINGS: - SQLD 자격증 개념, 문제 유형 및 이론 .. 2023. 12. 29. 이전 1 다음
