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Python데이터분석 34

지표 유효성 검토 방안

[전문적 심층검토 및 제안]글로벌 D2C 가전 브랜드 사이트에서 다양한 지표(KPI)를 발굴·선정·검증하는 과정은 단순히 매출과의 상관관계만 살펴보는 것으로 충분하지 않습니다. 지표 자체가 사업적 목표나 전략적 방향과 부합되어야 하며, 데이터의 현실적 제약 및 실행 가능한 액션으로 이어질 수 있는지 등을 종합적으로 고려해야 합니다. 아래에서는 각 질문에 대한 체계적인 검토와 함께 현실적인 이슈와 해결방안을 제시합니다.1. 지표 중요성과 유용성 판단 방법1.1 비즈니스 목표 정렬(Strategic Alignment)지표의 목적 및 회사 전략과의 연관성: 결국 사이트의 KPI는 매출 향상뿐 아니라, 브랜드인지도, 고객만족도, 재구매율, 시장점유율 확대 등 다면적인 회사 전략과 부합해야 합니다.액션 가능성(A..

지표 고도화

지표 고도화 사업에서 이미 지표관리 시스템이 구축되어 있다면, 그다음 단계는 단순히 데이터를 수집하고 시각화하는 수준을 넘어서 의사결정에 실질적으로 기여할 수 있는 지표로의 고도화입니다. 고도화는 크게 정합성 강화, 예측력 확보, 의미 있는 분해 및 세분화, 행동 연결성 확보의 방향으로 진행할 수 있습니다.✅ 1. 정합성 강화 (정확하고 일관된 지표)지표 정의의 표준화 및 문서화→ 같은 이름이라도 보는 부서마다 다르게 해석되지 않도록 지표 정의서를 정리→ 예: ‘재방문율’의 기준이 방문자 기준인지 세션 기준인지, 기간은 며칠 기준인지 명확히ETL/데이터 파이프라인 정비→ 지표 산출 로직을 자동화하고, 소스 간 불일치가 없도록 정합성 점검지표에 대한 QA 프로세스 도입→ 데이터 이상치 자동 탐지 시스..

[ FCPEDA ] 패션 고객-상품 탐색적 데이터 분석 - PYTHON

[ FCPEDA ] 패션 고객-상품 탐색적 데이터 분석 - PYTHON    강의 PDF 파일 다운로드 ::     강의 실습용 코드 주피터노트북 다운로드 (PC용) ::    참고용 코드와 브루클린 데이터셋 다운로드 ::https://github.com/stillxyxon/fashionRetailAnalysis2022 GitHub - stillxyxon/fashionRetailAnalysis2022: analyzing a virtual fashion retailer's customers, products and transactionsanalyzing a virtual fashion retailer's customers, products and transactions - stillxyxon/fashion..

파이썬 시각화 분석: 쉽지만 모르는 사람들이 많은 유용한 팁 5 (matplotlib) - ChatGPT

파이썬 시각화 분석: 쉽지만 모르는 사람들이 많은 유용한 팁 5 (matplotlib) * * 파이썬 시각화 분석을 matplotlib을 사용해서 많이 하지만, 쉬운데도 잘 모르는 사람들이 많은 유용한 팁들 5가지 입니다. 파이썬을 사용해서 챠트를 작성해 시각적으로 데이터 분석을 하는 방법들은 많이들 공부하고 있고 또 사용하고 있기 때문에 유용한 것들은 이미 많이 알려져 있습니다. 그래도 그 중에서 쉽지만 사람들이 많이 알지 못하는 하지만 매우 유용한 숨겨진 팁들 몇가지를 ChatGPT에게 조사해보라 어려운 일을 시켜 봤습니다. 역시 ChatGPT를 적절히 활용하면 좀 더 쉽게 그리고 빠르게 데이터 분석 실력을 업그레이드할 수 있지 않을까 생각해봅니다. (참고로, ChatGPT 3.5로 작업한 결과라 아..