데이터 분석에서 시각화는 데이터를 이해하고 해석하는 데 중요한 역할을 합니다. 시각화는 복잡한 데이터를 간단하고 직관적으로 표현할 수 있는 도구로, R은 이러한 시각화를 위한 다양한 도구와 패키지를 제공합니다. 이번 글에서는 R에서 제공하는 기본 그래픽 시스템을 활용한 시각화 방법에 대해 살펴보겠습니다.데이터 시각화 도구 및 패키지R에서 데이터 시각화는 데이터를 탐색하고 인사이트를 얻기 위해 매우 중요한 단계입니다.R은 다양한 시각화 도구와 패키지를 제공하며, 그 중에서도 기본 그래픽 시스템과 ggplot2 패키지가 가장 널리 사용됩니다.기본 그래픽 시스템 R의 기본 그래픽 시스템은 R에 내장된 함수들로 간단한 시각화를 빠르게 생성할 수 있습니다. 예시# 기본 플롯 함수 사용 예시x plot(): 가장 ..

확률 질량 함수와 확률 밀도 함수확률 질량 함수 (pmf) 정의:확률 질량 함수는 X의 값이 이산적(Discrete)일 때 사용됩니다. 이는 X가 0이나 1, 2와 같이 특정한 값을 가질 때 해당 값에 대한 확률을 정의하는 함수입니다.X가 취할 수 있는 값들이 유한하거나 셀 수 있을 때, 각각의 값에 확률을 할당합니다.확률 질량 함수의 예 :성별, 학년, 인원 수특징:확률 질량 함수의 출력은 특정 값에 대한 확률입니다. 예를 들어, 주사위를 굴렸을 때 특정 눈금이 나올 확률은 확률 질량 함수로 표현할 수 있습니다.이산형 확률 분포에서는 각 X 값에 대해 개별적인 확률을 구하고, 이 값들을 모두 더하면 전체 확률이 1이 됩니다.예를 들어, 공정한 6면체 주사위를 굴리는 경우, 주사위 눈금 1이 나올 확률은..

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..

데이터 프레임은 R에서 가장 많이 사용되는 데이터 구조 중 하나로, 행과 열로 구성된 2차원 데이터 구조입니다.각각의 열은 벡터로 구성되며, 서로 다른 데이터 유형을 가질 수 있습니다.데이터 프레임은 주로 통계 분석이나 데이터 과학 작업에서 사용됩니다.데이터 프레임 생성 (data.frame() 함수 사용)data.frame() 함수는 R에서 데이터 프레임을 생성할 때 사용되는 가장 기본적인 함수입니다.여러 벡터를 모아 데이터 프레임으로 변환할 수 있습니다.기본적인 데이터 프레임 생성# 벡터로 데이터 프레임 생성name 위의 코드에서 name, age, gender라는 세 개의 벡터를 결합하여 데이터 프레임을 생성했습니다.각 벡터는 데이터 프레임의 열이 되며, 행은 벡터의 요소에 해당합니다. 위에서 생성..

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..

벡터와 리스트는 R에서 데이터를 저장하고 조작하는 기본적인 데이터 구조입니다.이 두 가지를 효과적으로 사용하는 것은 R에서 데이터 분석을 수행하는 데 매우 중요합니다.이번 글에서는 벡터와 리스트의 생성, 조작 방법, 그리고 lapply()와 sapply() 함수를 사용하여 리스트에 함수를 적용하는 방법에 대해 설명하겠습니다.벡터 생성 및 인덱싱벡터 생성 벡터는 동일한 데이터 유형의 값들을 저장하는 1차원 배열입니다. 벡터를 생성하는 가장 기본적인 방법은 c() 함수를 사용하는 것입니다. c() 함수구조: c(element1, element2, ...)vec 이 코드는 숫자 1부터 5까지를 포함하는 벡터 vec을 생성합니다.: 연산자숫자의 연속적인 범위를 생성할 때 : 연산자를 사용합니다.vec 이 코드는..

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 ..

위클리 페이퍼는 현재 훈련받고 있는 코드잇 스프린트 데이터 애널리스트 트랙에서 매주마다 훈련생 스스로 프로그래밍 언어, 데이터분석, 통계, 머신러닝 등 특정 주제에 대하여 심화 학습을 할 수 있도록 제출하는 과제입니다.(매주 2~3가지 주제를 스스로 알아보고 학습하여 관련된 내용을 정리하여 후에 취업 활동 간에 경험할 수 있는 기술 면접을 대비함)10주차에 이어 이번 11주차 위클리 페이퍼의 내용을 소개하겠습니다. 이번 9번째 위클리 페이퍼 주제는1. 원하는 제품/서비스를 하나 선택하여 해당 상품/서비스에서 가장 중요한 획득 지표는 무엇인지 설명해 주세요. 그 이유를 구체적으로 설명해 주세요.2. 고객 생애 가치(LTV)를 계산하는 방법과 이 지표가 중요한 이유를 설명해 주세요. 예시를 포함해 주세요.1..