기업 기술블로그의 Data Analysis 관련 글 136개
Hive 애널리틱스는 게임을 플레이하면서 발생하는 대용량 로그를 수집하고 활용할 수 있는 여러 기능을 제공하고 있다. 지표, 세그먼트, 퍼널 분석뿐만 아니라 빅쿼리(Bigquery)를 통해 수집된 로그를 조회해 목적에 맞는 분석을 수행해 볼 수 있다. VIP 유저 분석, 유저 분류 분석, 유저 생애 주기 분석 등 그 주제는 다양하다. 본 글에서는 Hive 애널리틱스 로그를 활용한 한 가지 분석 […]
카카오뱅크 데이터Biz캠프의 데이터 기획자 Izel, 데이터 분석가 B와 Belle입니다. 이번 글에서는 카카오뱅크 앱에 새롭게 출시된 ‘배지 모으기 서비스’의 데이터 제품화 과정에 대해 공유합니다. 데이터 제품의 정의부터, 배지 모으기 서비스가 데이터 제품으로서 어떤 가치를 제공하는지, 고객의 행동 패턴을 반영한 배지 획득 기준 설정 과정까지 다양한 이야기를 담았습니다. 데이터 기반의 서비스를 구현하며 겪은 흥미로운 경험과 도전 과제를 함께
안녕하세요. 저는 뱅크샐러드 Core Data팀 Tech Lead Manager…
Introduction 안녕하세요. 버즈빌 데이터 엔지니어 Bernard입니다. 이번 포스팅에서는 저희 팀에서 어떻게 셀프 서빙 데이터 플랫폼을 구축했는지 소개하고자 합니다. 셀프 서빙 데이터 플랫폼이란, 특정 팀에 의존하지 않고 구성원 누구나 원하는 데이터를 스스로 생산 및 소비할 수 있는 플랫폼을 의미합니다. 과거에는, 서버팀 혹은 데이터 분석팀에서 데…
안녕하세요. 스포카의 데이터 분석가 양현승(todd)입니다. 😄 키친보드 서비스(Android, iOS) 이벤트 로그를 새로 설계하게 된 과정을 공유하려고 합니다. 로그 설계의 필요성은 많이 느꼈지만, 경험이 없었기 때문에 어떻게 시작해야할지 막막하고 걱정이 앞섰습니다. 또한 이미 조직에 로그 체계가 있었기 때문에, 기존 로그 체계의 데이터를 새로운 체계로 이전하는 과정에서 데이터 무결성 및 기타 이슈들을 고려해야했습니다. 돌이켜보면, 동료들
Integromat 과 Zapier를 활용한 업무 자동화
소개안녕하세요:) 지마켓에서 데이터로 여러 가지 흥미로운 개발을 하고 있는 한한주입니다.이번에 소개해 드릴 내용은 탐색적 데이터 분석 흔히 EDA(Exploratory Data Analysis)라고 불리는 분석기법에 대한 내용입니다. 처음 정제되지 않은 대용량 데이터를 마주하면 정신이 혼미해 지기 쉽습니다^^; 이럴 때 데이터 형태를 정의하고 탐색적 분석을 통해 시각화하면 좀 더 친근하게 데이터 분석을 시작할 수 있습니다. 그럼 Start! EDA란?위키백과에 따르면 EDA는 미국의 저명한 통계학자가 창안한 자료 분석 방법론입니다. 기존의 통계학이 정보의 추출에서 가설 검정 등에 치우쳐 자료가 가지고 있는 본연의 의미를 찾는데 어려움이 있어, 이를 보완하고자 주어진 자료만 가지고도 충분한 정보를 찾을 수..
GraphQL은 query 방식만 정의한 단순한 스펙입니다. 하지만 개념이 간단하다고 그것을 동작하도록 구현하는 것까지 간단한 것은 아닙니다. GraphQL을 실제 제품에 적용하기까지는 많은 것들을 이해해야 합니다. 이에 대해 차례로 설명해보려고 합니다. 첫번째로 다뤄볼 내용은 스키마 정의입니다.
만 30개의 이커머스을 광고주로 삼고 있는 버즈빌. 이들을 위한 리타겟팅 광고 솔루션을 고도화하기 위해 도입된 상품 추천 알고리즘: Item-CF. 이 알고리즘 최적화와 적용 과정에 대해서 알아보겠습니다. 버즈빌의 리타겟팅 광고 솔루션 버즈빌에서는 매출의 20% 이상을 리타겟팅 광고 상품으로 발생시키고 있습니다. 전통적으로는 리타겟팅 광고는 유저가 이커머스…
18세기 말 인류 최고의 수학자 가우스가 정규분포와 최소제곱법을 만든 이후로, 선형 모델(Linear Model)은 다양한 방향으로 진화했고 발전해왔다. 20세기 이후 컴퓨터 계산과 모델링 기법의 발전에 힘입어, 소위 말하는 “빅데이터” 시대에 복잡한 계산까지 해줄 수 있는 “머신러닝”, ”딥러닝”이 각광을 받고 있다. 데이터 분석가나 데이터 사이언티스트가 되고 싶은, 혹은 이미 현업에 있는 분들의 상당수가 머신러닝, 딥러닝에 열광하고 이를 적
데이터 드리븐 화해 데이터팀 분석 파트는 구성원들이 데이터 분석가에게 데이터를 요청하지 않아도 누구나 쉽게 데이터를 확인·활용할 수 있는 문화, 데이터를 봐야겠다는 의식 없이도 모든 업무와 생각의 흐름 안에 데이터가 녹아 있는 조직을 꿈꾸고 있다고 하는데요.
맛있는 데이터를 만드는 방법
HR Analytics와 구조방정식 최근 HR Analytics, People Analytics에 대한 관심이 뜨겁다. 기존 조직과 구성원에 대한 문제들을 데이터 분석을 통해 확인하려는 시도가 주목을 받고 있다. HR Analytics는 다양한 분석 주제들을 가지고 있는데, 그 중에서도 ‘성과’, ‘역량’, ‘리더십’, ‘조직문화’ 등의 주제에 관심이 깊고, 관련된 연구나 분석 사례가 많이 소개되고 있다. 구체적인 가설을 생각해보면, ‘
자연어처리와 HR analytics 자연어처리가 각광을 받는 이유에는 여러가지가 있겠지만, 해당 분야가 “언어” 를 다루는 분야라는 사실이 적지 않은 비중을 차지하리라 생각된다. 언어는 인간 사이 발생하는 소통 중 가장 많은 정보를 짧은 시간 내에 전달할 수 있는 독보적인 수단이며, 인류는 오랜 시간 언어를 활용해 다양한 사회적 활동을 수행해 왔다. 다시 말해 자연어처리는 인간이 축적해온 다양한 문화적, 사회적, 기술적 데이터를 효과적으로 활용
안녕하세요. 위피/콰트의 데이터 분석을 맡고 있는 신민용입니다. 이번에 소개해드릴 내용은 엔라이즈 데이터 분석가의 A to Z를 말씀드리려고 합니다. 데이터 분석가는 무슨 업무를 하는지, 어떻게 일을하고 있는지에 대해서 소개하겠습니다. 분석가의 업무 ß 결론부터 말씀드리면, 분석가의 업무에는 제약도 제한도 없습니다.
안녕하세요. 위피/콰트의 데이터 분석을 맡고 있는 신민용입니다. 오늘 소개해드릴 내용은 저희 제품팀이 어떻게 실험을 하고 있으며, 어떤 방법론을 활용하여 진행하고 있는지에 대해서 소개해드린 후 앞으로의 방향도 짧게 다뤄보겠습니다. 본격적인 소개에 앞서 저희의 전체 실험 플로우를 나타내는 그래프입니다.
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