이번 글은 코드잇 강의를 수강하면서 배운 내용을 주로 하여 정리되어 있습니다. (코드잇 스프린트 데이터 애널리스트 트랙 1기 훈련생)데이터 기반 의사결정데이터 기반 의사결정은 프로덕트를 만들거나 개선할 때 객관적이고 구체적인 데이터를 활용하여 결정을 내리는 것을 의미합니다.이 방식이 중요해지는 이유는 프로덕트와 서비스가 점점 더 다양하고 복잡해지면서, 경험이나 직관에 의존한 의사결정이 가져올 수 있는 리스크와 비용이 커졌기 때문입니다. 프로덕트를 만들 때 데이터를 활용하면 얻을 수 있는 주요 효과는 밑과 같습니다.프로덕트 방향성 결정: 데이터를 통해 사용자의 행동 패턴, 선호도, 니즈를 분석하여, 프로덕트의 핵심 기능이나 사용자 경험, 마케팅 전략 등을 수립할 수 있습니다.프로덕트 성과 수치화: 사용자 ..

이번 글은 코드잇 강의를 수강하면서 배운 내용을 주로 하여 정리되어 있습니다. (코드잇 스프린트 데이터 애널리스트 트랙 1기 훈련생)웹에서 데이터 얻기(Beautifulsoup)  크롬 개발자 도구크롬 개발자 도구(Chrome Developer Tools)는 웹 개발자들이 웹 페이지를 분석하고 디버깅하는 데 사용하는 도구입니다.이 도구는 웹 페이지의 구조, 스타일, 네트워크 요청 등을 실시간으로 확인하고 수정할 수 있도록 도와줍니다.개발자 도구를 사용하면 웹 페이지가 어떻게 구성되어 있는지, 그리고 각 요소가 어떻게 스타일링되고 동작하는지 이해할 수 있습니다. 개발자 도구 사용법Windows : 웹 페이지에서 마우스 오른쪽 버튼을 클릭한 후 "검사"를 선택하거나, 키보드에서 F12 키를 눌러 개발자 도구..

이번 글은 코드잇 강의를 수강하면서 배운 내용을 주로 하여 정리되어 있습니다. (코드잇 스프린트 데이터 애널리스트 트랙 1기 훈련생)웹 스타일링웹페이지 살펴보기웹 페이지를 이해하고 살펴보는 것은 웹 개발이나 웹 스크래핑을 할 때 매우 중요한 과정입니다. 웹 페이지는 HTML(HyperText Markup Language)이라는 언어로 작성되며, 이 HTML은 다양한 태그(Tags)들로 구성됩니다. 각 태그는 웹 페이지의 특정 요소를 정의하고 구조화합니다. HTML(HyperText Markup Language)은 웹 페이지의 기본 구조를 정의하는 언어입니다. HTML은 텍스트 콘텐츠, 이미지, 링크, 폼 등 다양한 웹 요소를 표시하기 위해 사용됩니다. 웹 브라우저는 HTML 파일을 읽어들여, 그 내용을 ..

이번 글은 코드잇 강의를 수강하면서 배운 내용을 주로 하여 정리되어 있습니다. (코드잇 스프린트 데이터 애널리스트 트랙 1기 훈련생)웹사이트 가져오기서버와 클라이언트서버(Server)와 클라이언트(Client)는 컴퓨터 네트워크에서 서로 소통하며 역할을 분담하는 두 가지 주요 개념입니다. 이 개념은 웹을 비롯한 다양한 인터넷 서비스의 기반을 이루고 있습니다. 쉽게 설명해드릴게요.클라이언트(Client): 요청하는 쪽클라이언트는 서비스를 요청하는 장치나 프로그램입니다. 우리가 일상에서 사용하는 웹 브라우저(Chrome, Firefox 등)도 클라이언트의 한 종류입니다. 클라이언트는 사용자가 필요한 정보를 입력하고, 그 정보를 서버에 요청합니다.예를 들어, 여러분이 웹 브라우저에서 www.example.co..

이번 글은 코드잇 강의를 수강하면서 배운 내용을 주로 하여 정리되어 있습니다. (코드잇 스프린트 데이터 애널리스트 트랙 1기 훈련생)웹의 기본 요소웹웹(Web)은 월드 와이드 웹(World Wide Web)의 약자로, 인터넷을 통해 전 세계의 정보를 연결하고 접근할 수 있게 해주는 시스템입니다. 웹은 다음과 같은 주요 요소들로 구성됩니다.웹 브라우저: 사용자가 웹 페이지를 볼 수 있게 해주는 소프트웨어입니다. 예를 들어, 크롬(Chrome), 사파리(Safari), 파이어폭스(Firefox) 등이 있습니다. 웹 브라우저는 사용자가 입력한 URL(웹 주소)을 통해 해당 웹 페이지를 불러와 화면에 보여줍니다.웹 서버: 웹 페이지를 저장하고 사용자에게 제공하는 컴퓨터 시스템입니다. 웹 브라우저가 서버에 요청을..

이번 글은 코드잇 강의를 수강하면서 배운 내용을 주로 하여 정리되어 있습니다. (코드잇 스프린트 데이터 애널리스트 트랙 1기 훈련생)순차 패턴 마이닝순차 패턴 마이닝이란?순차 패턴 마이닝(Sequential Pattern Mining)은 데이터에서 아이템 간의 순차적 관계를 분석하여 의미 있는 패턴을 발견하는 기법입니다.연관 규칙 마이닝이 "어떤 물건들이 함께 구매되는가"를 분석하는 데 중점을 둔다면, 순차 패턴 마이닝은 "어떤 물건을 구매한 후에 다른 물건을 구매하는가"를 분석합니다.즉, 특정 이벤트가 일어난 후 다음에 일어날 이벤트를 예측하는 데 초점을 맞추는 것이 특징입니다.순차 패턴 마이닝의 특징순차 패턴 마이닝은 연관 규칙 마이닝과 유사하게 ‘IF (조건) THEN (결과)’의 형식으로 패턴을 ..

이번 글은 코드잇 강의를 수강하면서 배운 내용을 주로 하여 정리되어 있습니다. (코드잇 스프린트 데이터 애널리스트 트랙 1기 훈련생)연관 규칙 마이닝Apriori 알고리즘연관 규칙을 찾기 위해 가능한 모든 조합을 시도하는 것은 매우 비효율적입니다. 특히, 상품의 개수가 많아질수록 조합의 수가 기하급수적으로 증가하므로, 이를 다 처리하는 것은 거의 불가능에 가깝습니다. 따라서 가능한 모든 조합을 다 시도하는 무차별 탐색(Brute Force) 방식은 현실적으로 사용하기 어렵습니다.Apriori 알고리즘의 소개상위 조합에서부터 차례로 스캔하면서 특정 조합이 자주 발생하지 않는다면 이의 결과물로 탄생한 후속 조합들까지 모두 후보에서 배제하는 방식의 알고리즘입니다.Apriori 알고리즘을 활용하면 하나의 조합만..

이번 글은 코드잇 강의를 수강하면서 배운 내용을 주로 하여 정리되어 있습니다. (코드잇 스프린트 데이터 애널리스트 트랙 1기 훈련생)많은 기업들이 데이터의 중요성을 인식하면서, 데이터를 수집하고 저장하는 데에 상당한 노력을 기울이고 있습니다. 하지만 단순히 데이터를 모아두는 것만으로는 비즈니스 성장을 이끌어낼 수 없습니다. 데이터를 효과적으로 활용하기 위해서는 그 안에서 유용한 정보를 추출해내는 과정이 필수적입니다.예를 들어, 마트에서 고객들의 구매 데이터를 단순히 저장해두기만 한다면, 이는 그저 숫자에 불과할 것입니다. 그러나 이 데이터를 체계적으로 분석해 "매년 8월에는 맥주 매출이 전월 대비 150% 증가한다"는 패턴을 발견했다면 어떻게 될까요? 이를 바탕으로 8월에 맥주를 집중적으로 판매하기 위한..