BigQuery로 분석한 Hongwon's Data 블로그 [2] ※0. 들어가며 1편에선 5일간 블로그 사용자의 로그 데이터로 분석을 해보았습니다. 이번 글에선 10월 9일 ~ 11월 12일까지 35일간의 로그 데이터로 여러 분석을 진행해보겠습니다. 분석 주제 접근 요일과 시간대 알아보기 페이지 완독률 알아보기 성장 지수 ※ 중요: 본문에는 분석 코드를 생략했습니다. 코드를 보시려면 글 하단의 깃허브 링크에서 확인해주세요! 1. 데이터 개요 BigQuery로 분석한 Hongwon's Data 블로그 [1] 0. 들어가며 GA 분석 내용이 아닌 더 높은 레벨의 분석을 위해서 로우 데이터 분석이 필수적입니다. GA4는 Bigquery와 무료로 연동하여 로우 데이터를 받아볼 수 있습니다. 이번 글에선 SQL로 직접 제 khw742002.tistory.com 10월9일 ~ .. 2022. 11. 16. BigQuery로 분석한 Hongwon's Data 블로그 [1] 0. 들어가며 GA 분석 내용이 아닌 더 높은 레벨의 분석을 위해서 로우 데이터 분석이 필수적입니다. GA4는 Bigquery와 무료로 연동하여 로우 데이터를 받아볼 수 있습니다. 이번 글에선 SQL로 직접 제 블로그 사용자의 로우 데이터를 분석해보겠습니다. 분석 주제 날짜별 사용자 수 대비 첫 사용자 비율은? 최다 조회 사용자의 특성은? 외국에서 접속한 사용자가 본 페이지는? ※ 참고 GA4와 Bigquery의 연동방법 강의자료 - GA4 - 빅쿼리(BigQuery) 연결하는 방법 GA4 - 빅쿼리(BigQuery) 연결 2가지 단계로 나뉩니다. 복잡한 내용이 아니므로 천천히 진행 하시면 됩니다. ---- STEP1 . 빅쿼리 개설 및 프로젝트 생성 STEP2 . 생성된 빅쿼리 프로젝트 - GA4 연결.. 2022. 10. 15. [디스이즈] 앱 로그 데이터 분석 프로젝트 [3] 이전 과정 [디스이즈] 앱 로그 데이터 분석 프로젝트 [2] 이전 과정 [디스이즈] 앱 로그 데이터 분석 프로젝트 [1] 이전 과정 [디스이즈] 앱 사용자 데이터 분석 프로젝트 [시작] 1. 디스이즈란? 디스이즈는 동아대학교 컴퓨터공학과 개발팀이 만든 '동아 khw742002.tistory.com 1차 로그 설계 추가 회의 문제 해결 최종 로그 설계 1. 리뷰 텍스트 데이터 분석 (1) 리뷰 크롤링 개요 개발 팀이 충분한 공부 시간을 가지고 정확한 로그 개발을 하는 것을 대기하며, 과거부터 현재까지의 디스이즈가 사용자에게 어떤 경험을 주었을지 알아보기 위해 앱 리뷰 텍스트 분석을 진행하였습니다. 크롤링 도구 : UI Path 크롤링 내용 : 플레이 스토어 - 디스이즈 리뷰 크롤링 프로세스 Flow cha.. 2022. 10. 8. 모여봐요 동물의 숲 데이터 분석 with BigQuery 매일 자기 전 30분 정도 '동물의 숲' 이란 게임을 하는 것이 제 오랜 루틴 중 하나입니다. 동물의 숲은 닌텐도 사의 게임으로, 최신버전인 '모여봐요 동물의 숲'은 무인도에 주민 동물들과 함께 섬을 개척하는 게임입니다. 무인도의 유유자적한 생활을 즐기고, 동물들과 대화하는 것이 게임의 전부이지만, 그 점을 저는 정말 좋아합니다. 오늘은 가벼운 마음으로 동물의숲 데이터를 활용한 데이터 분석을 해보겠습니다. 모여봐요 동물의 숲 데이터 분석 with bigquery 동물의 숲에는 여러 동물 주민들이 있습니다. 동물들은 각자 특성이 달라서, 플레이어들이 보편적으로 좋아하는 동물, 잠자리채로 쫓아내 버리고 싶은 동물들이 있습니다. 이번 분석에서는 빅쿼리를 활용하여 유저들이 어떤 동물들의 특성을 선호하고 있는지 .. 2022. 9. 18. [디스이즈] 앱 로그 데이터 분석 프로젝트 [2] 이전 과정 [디스이즈] 앱 로그 데이터 분석 프로젝트 [1] 이전 과정 [디스이즈] 앱 사용자 데이터 분석 프로젝트 [시작] 1. 디스이즈란? 디스이즈는 동아대학교 컴퓨터공학과 개발팀이 만든 '동아대학교 스마트 캠퍼스' 애플리케이션입니다. 학사일정, khw742002.tistory.com 디스이즈 앱 UI 설명 정보구조도 작성 로그 설계의 목적 및 지표 설정 1. 1차 로그 설계 이전 글의 필요 로그에 이벤트 로그는 기능별 클릭 로그였습니다.따라서 앱의 각 기능 별로 클릭 로그를 설계했습니다. 그리고 필요 로그 중 유저 로그는 앱에 로그인 기능이 있었으므로 user_id 로그를 설계하여 접속한 유저가 누구인지 특정하기로 했습니다. 1차적으로 저희가 설계한 로그의 예시는 아래와 같았습니다. {“user_i.. 2022. 9. 3. [디스이즈] 앱 로그 데이터 분석 프로젝트 [1] 이전 과정 [디스이즈] 앱 사용자 데이터 분석 프로젝트 [시작] 1. 디스이즈란? 디스이즈는 동아대학교 컴퓨터공학과 개발팀이 만든 '동아대학교 스마트 캠퍼스' 애플리케이션입니다. 학사일정, 학사공지, 교내식당메뉴, 순환버스, 도서관 좌석 수 등 학생들 khw742002.tistory.com 프로젝트 시작 이유 설명 1. 디스이즈 앱 UI 본격적인 프로젝트에 들어가기 앞서, 독자의 이해를 위해 디스이즈 앱을 간단히 알아보겠습니다. 디스이즈 앱은 위 사진과 같습니다. 각 페이지에는 학생들이 학교생활을 하며 필요한 정보를 알려주는 기능이 있습니다. '디스스탑이즈' 기능은 학교 캠퍼스 간 이동을 위한 셔틀버스의 현 위치를 알려주는 기능입니다. 2. 정보구조도 작성 디스이즈 앱은 컴퓨터 공학과의 개발 공부를 위한.. 2022. 8. 29. [디스이즈] 앱 로그 데이터 분석 프로젝트 [시작] 1. 디스이즈란? 디스이즈는 동아대학교 컴퓨터공학과 개발팀이 만든 '동아대학교 스마트 캠퍼스' 애플리케이션입니다. 학사일정, 학사공지, 교내식당메뉴, 순환버스, 도서관 좌석 수 등 학생들이 학교 생활에서 필요한 정보를 보여주는 기능이 있습니다. 구글 플레이스토어/앱스토어 첫 배포 이후 현재까지 1만 이상의 다운로드 수를 기록하며, 학생들의 학교생활을 도와주고 있습니다. 2. 현상황 2019년 코로나 바이러스의 확산으로 인해 학교 생활의 비중이 줄어들고, 재학생 간의 입소문의 부재로 디스이즈 앱의 명성이 줄어들어 사용자 수가 줄어들고 있습니다. 그리고 앱 리뉴얼 개발 이후 로그 개발이 되어있지 않아, 앱 사용자의 행동이 기록되지 않고 있었습니다. 3. 디스이즈 앱 사용자 분석 프로젝트 저를 포함한 4명이 .. 2022. 8. 19. Superstore Sales Data - RFM 분석 프로젝트 및 쿼리 RFM이란? 회사 매출에 가장 중요한 인자를 R , F, M 으로 가정하여, 이 3가지 관점에서 고객의 가치를 분석하는 방법이다. R - Rencency : 최근 구매일 최근 무언가를 구매한 사용자를 우량 고객으로 취급 F - Frequency : 구매 횟수 사용자가 구매한 횟수를 세고, 많을수록 우량 고객으로 취급 M : Monetary : 구매 금액 합계 사용자의 구매 금액 합계를 집계하고, 금액이 높을수록 우량 고객으로 취급 위 세 가지 지표를 집계한 뒤에 고객군 별로 속성을 정의한다. 마케팅, 기획 팀은 서비스 개선을 검토하고, 고객에게 메일 최적화, 쿠폰 제공 등 고객군 별 맞춤 전략을 짜야한다. 데이터 셋 캐글 - Superstore Sales Dataset을 정제한 데이터 셋. https:/.. 2022. 6. 24. 이전 1 다음
