[섬유패션] 판매데이터고급분석 _ 강의중 참고 [ 전용준 . 리비젼컨설팅 . 머신러닝 . 빅데이터 . 고급분석 ] https://revisioncrm.tistory.com/534 [ 강의 진행 계획 참고사항 ] --------------------- * 강의 범위와 진행 방식 개요 설명 온라인강의 내용중 Q&A 온라인강의 자료중 보충설명 필요사항 select 강의 판매데이터 구조 및 분석방안(예제) 설명 수강생들의 분석요건 취합 brainstorming (~20min) * 파이썬 설치, 데이터, 스크립트, 아나콘다 설치 파일 (usb or github) 주피터 실행, 기초작동방법 설명 프로젝트 수행방법 미리안내 (팀구성 포함) (추가교보재 신규고객분석 등 활용) * 참고교재 추천 (데이터시각화, 데이터분..

추천도서 1 :: 파이썬 데이터 분석 실무 테크닉 100 100가지 예제로 배우는 데이터 가공, 머신러닝, 이미지/자연어 처리의 기술 [ 예제 코드 제공 ] 시모야마 테루마사, 마쯔다 유마, 미키 타카유키 저/손민규 역 http://www.yes24.com/Product/Goods/91302724 파이썬 데이터 분석 실무 테크닉 100 - YES24 『파이썬 데이터 분석 실무 테크닉 100』은 실제 비즈니스 현장에서 마주칠 수 있는 100개의 예제를 풀면서 현장 분위기를 몸에 익히고 현장에 맞게 기술을 응용하는 힘을 기를 수 있게 설계한 문 www.yes24.com 추천도서 2 :: 데이터 시각화 교과서 데이터 분석의 본질을 살리는 그래프와 차트 제작의 기본 원리와 응용 [ 2020년 세종도서 학술부문 ..

파이썬 데이터 분석 관심의 급등세 지속. 그리고, 데이터분석을 위한 활용 예 2022-05-12 프로그래밍에 대한 일반적인 관심도 얼마간은 증가하는 추세를 보이고 있으나 그와는 비교할 수 없을 정도로 큰 폭의 상승세를 [파이썬 데이터 분석]이 보이고 있음 그만큼 데이터 분석에서 파이썬 Python 을 사용하는 이점이 많고, 그 덕에 사용자 층이 점점 더 늘어나 가속적인 관심을 받게 되는 나름의 선순환 모드에 들어서 있는 듯 지난 몇년을 보면서 갖는 개인적인 느낌은 뭐 그리 대단해서가 아니라 대세이다 보니 점점더 대세가 되는 승자독식 상황이 연출된 것 같다는. (물론, Pandas, Numpy 훌륭하고 설명이나 예제나 상황이 참 좋은 것이 사실이지만. 그리고 일등공신은 단연 판다스 팬더스 Pandas) 여..

패션트렌드 분석 : 카카오스타일, 무신사, 유니클로 그리고 코로나 as of 2022.04.13 . . . 전용준 . 리비젼컨설팅 . +비즈트렌드인터프리터 코로나 시대에 급락했던 패션에 대한 관심이 엔데믹에 대한 기대감으로 되살아나기 시작한 2022년 4월. 카카오 스타일 폭등 중 무신사 -- 꾸준한 상승세 연평균 증가율 측면에서는 카카오 스타일 (#카카오스타일)이 단연 압도적. 단, 아직은 점유율 극히 낮음 무신사 꾸준한 성장 반면 유니클로와 지오다노 하락세 만일 무신사에게 코로나가 없었다면? ML #머신러닝 을 활용한 다변량 분석을 통해 추정해 보면 적어도 최근(2022~)에는 코로나 검사 증가 (오미크론 재확산) 현상이 온라인 전문인 무신사 입장에서는 단기적 호재로 작용한 것으로 보임 (코로나가 급..

기업에게 베스트 상품이란 무엇인가? 지금 많이 팔리는 상품? 많은 고객들이 팔아주는 상품? 창사이래 지금껏 가장 많이 팔린 상품? 앞으로 많이 팔릴 것으로 보이는 상품? 어떤 관점에서 베스트 상품을 규정할 수 있을까? 모바일앱에서 어느 고객에게 상품을 추천하는 경우라면 어떤 상품을 추천해야하는가? 베스트 상품을 추천한다면? 이 때 베스트 상품은 무엇인가? 지금 보고 있는 상품과 가장 유사한 상품? 지금 보고 있는 상품과 유사하지만 좀 더 마진이 큰 상품? 지금 보고 있는 상품을 본 다른 사람들이 실제로 주문할 가능성이 가장 큰 상품? 어차피 이 고객이 다음에 누를 가능성이 높은 상품? 이 고객의 클릭스트림을 최대로 연장시켜줄 상품? 이 고객이 내일도 방문하게 해줄 상품? 빠져있는 것은 어떤 상품을 어떤 ..

파워비아이 분석실습 전용준 __ 강의중 공유용 2일차 매출상품점포분석 ============ 1. 1일차 교육 내용 확인, 습득한 내용 확인 2. 매출/상품/점포 분석 PPT 보기 + 데이터분석 EDA Vs. 대시보드 3. 매출/상품, 점포 분석 실습 - 전년동기대비 - 상품별 이용고객 속성 - 부분집합 추출, 파생변수 추가 - 외부데이터 결합분석 - 구글트렌즈 상품별 검색추이(와이드핏) 4. 주요개체 이해 - 개체 속성 정의 - 산점도, 추체선, 막대/파이/선 개체 활용용도 차이 - 선, 도형 개체 삽입 5. 브루클린 데이터셋 연습 - 채널 분석 실습 - 시간대분석 6. 고객분석 마지막 부분 . •컬럼 == 필드 == 속성 == 항목 == 변수 •행 = 로우 row = 레코드 •테이블 ß 엑셀/CSV ..