이번 글은 코드잇 강의를 수강하면서 배운 내용을 주로 하여 정리되어 있습니다. (코드잇 스프린트 데이터 애널리스트 트랙 1기 훈련생)로그 설계 시작하기User Property와 Event Property User Property(유저 프로퍼티)정의:User Property는 특정 시점에서의 유저 특성을 나타내는 정보입니다.User Property의 종류:서비스용 데이터베이스에 저장된 정보: 나이, 성별, 멤버십 정보 등. 이러한 정보는 서비스 운영에 필수적이며, 별도의 로그 설계가 필요하지 않습니다.로그 설계가 필요한 정보: 시점별로 변화하는 유저 특성 정보(예: 로그인 상태, 유입 채널 등). 이러한 정보는 특정 시점에 기록되어야 하므로 로그 설계가 필요합니다.User Property 설계의 특징:Us..

이번 글은 코드잇 강의를 수강하면서 배운 내용을 주로 하여 정리되어 있습니다. (코드잇 스프린트 데이터 애널리스트 트랙 1기 훈련생)로그 설계와 사용자 행동 데이터 분석웹 서비스 운영에서 사용자 행동 데이터를 체계적으로 기록하고 분석하는 것은 프로덕트 개선에 필수적입니다.로그 데이터는 미리 체계적으로 기록되지 않으면 나중에 분석할 때 사용할 수 없으므로, 초기 설계 단계에서부터 로그 설계가 중요합니다. 로그 설계의 중요성:사용자 행동 데이터를 분석하려면 체계적으로 데이터를 기록하는 로그 설계가 필요합니다.로그 설계는 데이터를 어떻게 기록할지 기준을 설정하는 과정으로, 프로덕트 개선을 위한 첫걸음입니다.로그 설계의 비유:로그 설계는 유치원 선생님이 아이들의 행동을 체계적으로 관찰 일지에 기록하는 것과 유사..

이번 글은 코드잇 강의를 수강하면서 배운 내용을 주로 하여 정리되어 있습니다. (코드잇 스프린트 데이터 애널리스트 트랙 1기 훈련생)A/B 테스트 결과 분석하기결론 도출하기(결과 분석 및 성과 판단 가이드)A/B 테스트 실험 기간이 끝나면 A 그룹과 B 그룹 간의 성과를 평가해야 합니다. 이 과정에서는 각 그룹별로 설정된 성공 지표를 비교하고, 그 차이가 통계적으로 유의미한지 판단하는 것이 중요합니다. 1. 전환율 계산전환율 확인: 각 그룹에 노출된 사용자 수를 분모로, 총 이벤트를 일으킨 사용자 수를 분자로 하여 전환율을 계산합니다.예: 클릭 수 대신 클릭 전환율, 주문 수 대신 주문 전환율 등 상대적인 전환율을 확인합니다.2. 개선율 계산그룹 간 비교: 그룹 A 대비 그룹 B의 성과 개선율을 계산합니..

이번 글은 코드잇 강의를 수강하면서 배운 내용을 주로 하여 정리되어 있습니다. (코드잇 스프린트 데이터 애널리스트 트랙 1기 훈련생)A/B 테스트 시작하기목표 수립하기목표 수립의 중요성명확한 목표 설정: A/B 테스트에서 달성하고자 하는 목표가 명확해야 실험 결과를 제대로 해석할 수 있습니다.단일 목표 설정: 하나의 실험에서는 하나의 목표만 설정해야 합니다. 여러 목표를 동시에 설정하면 실험 설계와 결과 해석이 복잡해지고 어려워질 수 있습니다.목표 설정 방법정성적 목표:정의: 목표를 달성하기 위해 설정된 결과나 행동에 대한 설명입니다.예시: "사용자 경험을 개선한다", "사용자 만족도를 높인다"와 같은 목표.주의점: 정성적 목표만 설정하면 각자의 주관에 따라 해석이 달라질 수 있어, 어떤 안이 더 나은지..

이번 글은 코드잇 강의를 수강하면서 배운 내용을 주로 하여 정리되어 있습니다. (코드잇 스프린트 데이터 애널리스트 트랙 1기 훈련생)A/B 테스트의 개요데이터 기반 의사결정의 중요성성공하는 서비스들은 대부분 직감이 아닌 데이터를 기반으로 의사결정을 내립니다.데이터 기반 의사결정을 하는 이유첫 번째 이유는 리스크를 줄일 수 있기 때문입니다. 직관에 의존한 의사결정은 실패할 확률이 높으며, 경쟁이 치열한 오늘날의 환경에서는 실패 시 도태되기 쉽습니다. 데이터를 기반으로 의사결정을 하면 사용자의 반응을 실험을 통해 빠르게 확인하고, 출시 이후 발생할 수 있는 실패의 리스크를 줄일 수 있습니다.두 번째 이유는 성공과 실패의 원인을 명확히 파악할 수 있기 때문입니다. 데이터를 기반으로 하지 않으면 성공이나 실패의..

이번 글은 코드잇 강의를 수강하면서 배운 내용을 주로 하여 정리되어 있습니다. (코드잇 스프린트 데이터 애널리스트 트랙 1기 훈련생)AARRR 프레임워크와 지표 Acquisition: 획득 지표Acquisition(획득) 지표는 사용자를 서비스로 유입시키는 과정에서 중요한 역할을 하는 지표들로 구성됩니다.이 지표들은 신규 사용자의 규모와 효율성을 측정하며, 이를 통해 마케팅과 세일즈 전략의 성과를 평가할 수 있습니다. 획득의 규모를 측정하기 위한 지표신규 사용자 수 (New User):정의: 웹사이트나 서비스에 처음 방문한 사용자의 수.중요성: 얼마나 많은 새로운 사용자가 서비스를 처음 이용했는지를 파악하여, 서비스의 매력도와 초기 유입 성공 여부를 평가할 수 있습니다.회원 가입 수 (Sign Up):정..

이번 글은 코드잇 강의를 수강하면서 배운 내용을 주로 하여 정리되어 있습니다. (코드잇 스프린트 데이터 애널리스트 트랙 1기 훈련생)지표의 개요데이터 기반 의사결정과 지표의 중요성데이터 기반 의사결정은 현대 비즈니스 환경에서 필수적인 요소로 자리 잡았습니다. 데이터를 통해 얻은 인사이트를 바탕으로 합리적이고 객관적인 결정을 내리는 것이 성공적인 프로덕트 운영의 핵심입니다. 하지만, 데이터를 분석하고 해석하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 데이터를 효과적으로 활용하기 위해서는 올바른 지표를 설정하고 이를 지속적으로 추적하는 것이 중요합니다. 지표는 비즈니스 성과를 측정하고, 전략적인 방향을 설정하는 데 있어 중요한 역할을 합니다. 잘 정의된 지표는 데이터를 명확하게 이해하고, 성과를 객관적으로 평가할 수 ..

이번 글은 코드잇 강의를 수강하면서 배운 내용을 주로 하여 정리되어 있습니다. (코드잇 스프린트 데이터 애널리스트 트랙 1기 훈련생)데이터 기반 프로덕트 개발데이터 기반 프로덕트 개발 개요데이터를 활용한 프로덕트 개발 프로세스는 체계적인 단계로 이루어져 있으며, 이를 통해 효과적인 문제 해결과 프로덕트 개선이 가능합니다. 밑의 내용은 각 단계의 개요에 대한 설명입니다. 1. 문제 정의 문제 정의는 데이터 분석의 첫 번째이자 가장 중요한 단계입니다. 이 단계에서는 분석의 목적을 명확히 설정하고, 해결하고자 하는 질문을 구체화합니다. 분석 목적과 질문이 명확해야 이후 단계에서 데이터 수집, 정리, 해석 등이 효과적으로 이루어질 수 있습니다.예시: 온라인 쇼핑몰에서 고객 이탈 문제를 해결하려면 "고객 이탈의 ..