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[ 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) * * 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..

파이썬 데이터 분석: 쉽지만 모르는 사람들이 많은 유용한 팁 10 파이썬을 사용해서 데이터 분석을 하는 방법들 중에서 쉬운데도 사람들이 많이 알지 못하는 하지만 매우 유용한 팁들 몇가지를 ChatGPT에게 조사해보라 했습니다. ChatGPT를 적절히 활용하면 좀 더 쉽게 그리고 빠르게 데이터 분석 실력을 키울 수 있지 않을까 생각이 됩니다. 1. 벡터화 사용하기 (Vectorization Over Loops) NumPy 배열을 사용하여 각 요소를 제곱하는 예입니다. 벡터화 연산은 반복문보다 효율적입니다. import numpy as np array = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) squared_array = array ** 2 2. Pandas Profiling 사용하기 Pandas D..

[온라인 서점 고객세분화] ChatGPT가 지원하는 디지털 마케터의 시장/고객 데이터 분석 * 고객세분화와 마케팅, 그리고 데이터분석과 알고리즘 활용 (Python). ChatGPT의 초안을 이해하고 응용하는 방안 ** 온라인서점의 가상 예제로 예제의 전반적 설명과 데이터셋(첨부)에 대한 설명은 아래 블로그 링크를 참고 https://revisioncrm.tistory.com/405 [CRMAJU2018] R데이터분석 - 탐색적 고객세분화 :: 서점 데이터 활용 # 서점의 고객 데이터에 대한 가상 사례 # 탐색적인 분석과 고객세분화 응용 사례 # cs1 > 고객세분화(customer segementation)와 시장세분화(market segmentation)는 대상에서 차이가 나기 때문에 엄밀하게는 구별..

styleMarket 데이터분석 : 보헤미안브리즈 고객세분화 분석 PYTHON FSTAAP { # FSTAAP { # FSTAAP { # FSTAAP { # > 스타일마켓은 대한민국에 위치한 패션 제품의 생산, 수입 및 국내외 유통을 담당하는 기업입니다. 이 회사는 다양한 스타일과 트렌드에 맞춘 다양한 패션 아이템을 제공하며, 의류, 액세서리, 신발 등을 포함한 주요 제품 라인업을 생산합니다. 스타일마켓은 고품질의 원단과 재료를 사용하여 제품의 품질과 내구성을 보장하며, 다양한 디자인 팀과 협업하여 새로운 패션 트렌드를 제공합니다. 또한, 유명한 패션 브랜드 및 디자이너와의 협업을 통해 독특하고 차별화된 제품을 개발합니다. 회사는 글로벌 시장 동향을 파악하고 다양한 유통 채널을 통해 국내외 고객들에게 제..