LATI

그로스해킹 책을 완독하고, 북토크 신청을 했는데 다행히 선정되서 다녀오게 되었습니다.:) 사업기획 직무로 매출보고를 하며 상품별 성장세와 사유들을 찾아보는데 많은 시간을 들이고 있습니다. 다만, 데이터가 정량적으로 쌓이지 않다보니 실제 데이터분석가 분들이 하는 업무와 많이 동떨어져있구나 라는 생각도 많이 들었습니다. 도메인에는 데이터들이 어느정도 자동으로 쌓이고 네임태그를 통해 딥하게 확인해보면 되지만, 데이터를 수기로 입력해야 하는 조직에서는 수집부터 정리 검증까지 참 어렵더라고요. 그래서 앞으로 어떤 길을 걸어가야 할까 참 많은 고민을 하고 있는데 업무환경에 따라 세부적인 업무가 다를 뿐, 큰 틀에서의 고민은 똑같다는 생각이 들었습니다. 도메인의 경우 퍼널분석, AARRR을 통해 고객의 FLOW를 살..

데이터리안 SQL 캠프, 입문반과 실전반이 끝났다. 이제 사고해야 할 시간. 마침 데이터넥스트레벨 11월 그로스해킹을 진행한다고 해서 참여하게 되었다. 1장 그로스해킹 그로스해킹은, 핵심지표를 중심으로 실험을 통해 빠른 피드백으로 제품이나 서비스를 성장시키는 것.크로펑셔널한 직군의 멤버들이 모여서핵심지표를 중심으로실험을 통해 배움을 얻고 이를빠르게 반복하면서제품이나 서비스를 성장시키는 것결국 하나의 일에 모든 부서가 이어져있고 공통된 목표를 바라보고 일해야 성과가 난다는 것. 말은 쉽지만 참 어려운 것이다. 인터뷰의 중요성 회사에서 bpms 프로그램을 만들고 사용해야 하는 상황이라 많은 부분에 관여하고 있는데 책에서 인터뷰하는 방식이 나와 좋았다. 아무래도 일을하다보면 주관이 들어가고 방향성이 생기는데 ..

데이터리안 리텐션 블로그 글을 보며 인상깊었던 부분은 사실, 5개 내용 모두이다.처음 접하는 내용들이라서, 좀 더 디테일하게 생각하고 고민할 수 있게 된 것 같아서이다.결국 제일 중요한 것은 체화하여 내가 분석하게될 사이트에 맞는 분석 방법을 고르는 것이었다. 1. Classic Retention : 1일(방문), 2일(방문), 3일(미방문) 시 미방문한 날짜는 리텐션(방문하지 않은, 사용안한 것으로)  미체크  2. Rolling Retention : 위와 동일한 상황일 경우 4일차에 방문했다면 3일차도 방문한 것으로 체크 (리텐션이 높아짐) 3. Range Retention : 1,2일 / 3,4일을 묶어서 방문 % 체크→ 리텐션율은 2 > 3 > 1 순서로 나오게 됨. 즉, 리텐션 방법에 따라 나오..

1.  결론 : SQL 캠프를 들으며 SQL에 대해 좀 더 이해하고 활용하고 응용할 수 있게 됐습니다.입문반은 기본적으로 SQL을 어떻게 활용하여 원하는 데이터를 뽑을 수 있는지를 배우는 것 같아요.또한, 연습을 많이 하고 직접 해봐야 알 수 있는 것들이 있는데요, 그런 시간을 가지게 된 것 같습니다. 2. 배경 :저는 SQLD 자격증을 따고 해커랭크 외 여러 사이트에서 문제를 풀고 있었어요.앞으로 SQL을 업무에 적용해서 DA or BA로 직무를 전환하고 싶기 때문이죠.저희 회사에서는 현재 SQL를 사용할 수 없는 환경이라 정성적인, 나머지 스킬적인, EXCEL, 스프레드를 활용할 수 있는 건 회사에서 배우고 SQL로 원하는 데이터를 뽑는 건 데이터리안 데이터 분석캠프로 배우기로 했습니다. 베이직한 내..

마케팅을 했다면, RFM에 대해 더 정확히 알고 잘 사용하고 있을 것 같다.다만, 사업기획 영업기획 영업관리 업무를 주로하고 있기에 생소하다. RFM Recency : 최근Frequency : 자주Monetary : 많이 최근에 얼마나 자주 많이 샀는지를 RFM이라는 척도로 사용자를 나누고사용자, 그룹에 따라 세부 정책을 진행하는 것이라고 한다. 사실, 마케터라면 뒤에 어떤 행동을 해야 할 것인지 까지 행동이 미치지만데이터분석가는 데이터에 대한 인사이트를 주는 것에서 역할이 끝난다고 한다. 실전에서 RFM 적용 시 고려할 점은 아래와 같다.1. Recency, Frequency, Monetary를 각각 몇 단계로 나눌 것인가2. Frequency, Monetary를 집계하는 기간을 어떻게 설정할 것인가 ..

오늘도 문제를 푸는데 새로운 함수가 있어서 가지고 왔다.내가 찾는 메일은 3가지의 조건에 부합해야 한다. 1. 접두사의 첫번째 문자는 소문자 또는 대문자로 시작할 것2. 접두사에서 다른 문자들은 '_,'.','-'를 포함할 수 있음.3. domain은 @leetcode.com으로 끝나야 함.     사실, 테이블에서 값을 불러오는건 전혀 문제가 되지 않는데,중요한 건 도대체 이걸 어떻게 찾아야하는 것이느냐였다.물론, rigt(a,5)와 같은 방식으로 @leetcode.com은 찾을 수 있지만앞에 있는 접두사 조건들은 도대체 어떻게 해야 할지 몰랐다. REGEXP(Regular Expression) 정규표현식 : SQL에서 문자열이 특정 패턴을 만족하는지 검사할 때 사용되는 함수 ^ : 문자열의 시작을 의..

SQL 학습은 계속 하고 있다. 다만, 건건히 올리는 건 큰 의미가 없고내재화하는게 더 중요해서 새로운 함수를 찾았을 때무언가, 기록이 필요할 때 쓰게되었다.  위의 문제는 아래와 같이 풀 수 있었다일자별로 총 판매된 종류의 수와 상품명을 적어야 했다.일자별, 판매종류는 GROUP BY, COUNT(DISTINCT)로 해결했다.그룹핑한 정보들에 어떻게 중복되지 않은 상품명들을 나열하지...? 싶었는데 함수가 있었다! SELECT sell_date, COUNT(DISTINCT product) as num_solds, product FROM Activities GROUP BY sell_date ORDER BY 1 엑셀에서도 CONCAT을 사용해 각 필드값을 이어줬었는데, SQL에서 그룹함수로 사용 할 수 있..

후~ 이번 문제는 어떻게든 혼자 풀어볼려고 30분동안 붙잡고 씨름했다.1. query rating / position의 평균 비율2. 모든 raiting의 percentage 단, 3보다 작은 것들만 처음에는 WHERE rating 전체 데이터에 대한 평균 비율이기 때문에 테이블을 2개로 나누어야 했다. self join을 위해 queries 테이블을 a와 b로 나누고1번에 대한 것은 a테이블에 있는 내용을 불러오고2번에 대한 것은 b테이블에 있는 내용을 불러오기로 했다. LEFT JOIN으로 rating NULL값등 이슈가 있다고 하여 CAHT GPT가 열을 불러올 때 CASE문을 써서 해결하는 방법을 알려주었다.round(sum(case when b.rating  3 then 1 else 0 end)..

오늘의 문제는 2019-07-27을 끝으로 30일 내에 활성화된 유저를 찾는 것이다.날짜와 유저들의 고유 아이디 수를 찾으면 된다, SELECT activity_date as day, count(distinct user_id) as active_usersFROM ActivityGROUP BY activity_dateHAVING activity_date BETWEEN DATE_SUB('2019-07-27', INTERVAL 30 DAY) AND '2019-07-27'정답은 위와 같은데, DATE_SUB와 INTERVAL 30 DAY를 몰라서 정답을 못맞췄다.물론 30일 이전은 2019-06-28이라 계산해도 되겠지만, 수식을 통해 풀어야 더 간단하고 빠르게 일을할 수 있다. A와 B 기간 사이의 경우 BE..

문제1. 중복되지 않는 제일 큰 값을 찾아라2. 값이 없을 경우 NULL이 나오게   정답SELECT COALESCE(MAX(num), NULL) AS numFROM MyNumbersGROUP BY numHAVING COUNT(num) = 1; 내가 작성한 답은 이거다!SELECT max(num)FROM MyNumbersGROUP BY numHAVING count(num) 2 중복되지 않는 값 중 제일 큰 값을 찾으려면, 중복 값을 제거하고 그 안에서 최대값을 불러오면 된다고 생각했다.그래서 count(num)