결측치 처리는 데이터 전처리 과정에서 매우 중요한 단계입니다. 결측치가 있는 데이터를 잘못 처리하면 분석 결과에 큰 영향을 미칠 수 있기 때문에, 이를 적절히 처리하는 것이 중요합니다.결측값 처리결측치 확인 (Identifying Missing Data)먼저 데이터셋 내에 결측치가 어디에 있는지 확인해야 합니다.R에서 결측치를 확인하는 주요 방법은 is.na() 함수입니다.이 함수는 주어진 데이터셋에서 결측치가 있는 위치를 논리값(참/거짓)으로 반환합니다.# 결측치 확인하기is.na(data)이 코드는 데이터셋 data의 모든 값을 검사하여 결측치가 있는 위치를 TRUE로 표시하는 논리 행렬을 반환합니다.일반적으로 sum() 함수를 함께 사용하여 결측치의 총 개수를 확인할 수 있습니다.# 데이터프레임 전..

포아송 분포는 주어진 시간이나 공간에서 사건이 몇 번 발생할지 예측할 수 있는 확률 분포입니다. 고객 센터에 걸려오는 전화 수, 웹사이트 방문자 수, 생산 라인에서 발생하는 결함의 수처럼 드문 사건을 다루기에 적합합니다. 이번 글에서는 포아송 분포의 개념과 실제 활용 사례를 간단하게 알아보겠습니다.포아송 분포 (Poisson distribution)포아송 분포란?포아송 분포(Poisson distribution)는 주어진 시간 간격이나 공간 내에서 발생하는 사건의 수를 모델링할 때 사용하는 이산 확률 분포입니다.(시간/공간 단위에서 사건이 발생하는 횟수를 설명하는 데 자주 사용되는 분포) 주로 특정한 시간 또는 공간 내에서 사건이 발생하는 평균 빈도(λ)만 알고 있을 때, 해당 시간 또는 공간 내에서 정..

가설 검정은 통계 분석에서 중요한 부분으로, 데이터에서 관찰된 현상이 우연히 발생한 것인지 아니면 실제로 의미 있는 것인지 판단하는 데 사용됩니다.R에서 가설 검정을 수행할 때 자주 사용되는 몇 가지 주요 기법에 대해 자세히 설명하겠습니다.가설 검정t-검정 (t-Test)t-검정은 평균값 비교를 통해 두 그룹 간의 차이가 통계적으로 유의미한지 여부를 평가합니다. R에서 t-검정은 t.test() 함수를 사용하여 수행할 수 있으며, 주요 유형으로는 단일 표본 t-검정, 독립 표본 t-검정, 대응 표본 t-검정이 있습니다.단일 표본 t-검정 (One-Sample t-Test): 표본 평균이 특정 값과 다른지를 평가합니다.예시: 특정 데이터의 평균이 50과 다른지를 검정t_test_result 독립 표본 t-..

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..

ggplot2는 R의 시각화 패키지 중 가장 강력하고 유연한 도구로, 데이터를 시각적으로 효과적으로 표현할 수 있습니다.ggplot2는 그래프를 층(layer)으로 쌓아올리듯이 구성합니다.이 패키지는 "Grammar of Graphics"에 기반한 구조적인 접근 방식을 제공하여, 데이터를 효과적으로 시각화할 수 있도록 도와줍니다.ggplot2 패키지를 이용한 시각화기본 구조ggplot2의 시각화는 기본적으로 ggplot() 함수와 aes() 함수를 사용하여 시작됩니다.ggplot() 함수: 이 함수는 시각화를 시작하는 기본 틀을 만듭니다. ggplot()은 주로 데이터 프레임을 입력받고, 그 위에 여러 지오메트리 레이어(geom layers)를 추가하여 그래프를 완성합니다.aes() 함수: aesthet..

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 ..

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 ..