물류 센터 재고 관리 담당자가된 나! 데이터셋 캐글 데이터 Historical Sales and Active Inventory 우리가 고민해볼 수 있는 포인트 Historical / Active 재고가 차지하는 비중이 얼마나 되는가? Historical / 재고의 추산 가치(cost)가 얼마나 되는가? 이 재고는 얼마나 오랫동안 창고에 보관되어 있었나? 이 재고들을 다 판다고 가정하면 얼마나 시간이 더 필요한가? Historical 재고들에도 등급을 세워 플랜 수립해 볼 수 있지 않을까? 재고관리의 주요 지표 1 입고 Inbound 출고 Outbound 재고 Inventory SKU : Stock Keeping Unit :재고 관리를 위한 최소 단위 코드 DOC = Day of Coverage : 우리의..
LEAD & LAG LEAD는 다음에 있는 것을 당겨오고, LAG는 뒤에 있는 것을 데려온다. Power BI 설치 및 열기 MySQL 서버 열기 데이터 가져오기 - 자세히 데이터 로드 열 추가 열 추가 - 예제의 열 조건 열 추가해서 열을 추가할 수 있다. 열 병합 열 추가 - 열 병합 다시 분할할 수도 있다. Bar Graph 다음으로 값 표시 - 백분율 신규 테이블 및 관계 생성 빈 테이블 생성 새 페이지 만들기 - 테이블 도구 - 새 테이블 Dax식 Calculate Power BI는 계산식을 작성할 때, Dax 문법을 사용한다. CALCULATE([, [, [, …]]]) sum average min max distinctcount 등 예시) 예시 재직자 수를 구하는 함수 새 측정값을 만든다.
Chapter 4. HR 데이터를 통한 채용 기획하기 Adhoc Analysis란? 특정 질문에 대한 답이나 특정 문제 해결을 위해 예정에 없던, 일회성으로 수행되는 데이터 분석이다. 사전에 계획되거나 정기적으로 수행되는 분석과는 달리, 필요에 따라 즉석에서 수행된다. 사용해볼 Tool Dbeaver 자주 쓰는 단축키 TABLE CREATE 기존 존재하는 원천 테이블로부터 새로운 2개의 Mini Table 생성 먼저 STRING Type을 담고있는 칼럼을 모은 테이블부터 생성 STRING을 담고 있는 테이블을 VARCHAR가 아닌 VARBINARY로 바꿔준다. VARCHAR vs VARBINARY VARCHAR 문자 데이터 유형: VARCHAR는 가변 길이의 문자 데이터를 저장하기 위해 사용됩니다. 이 ..
Chapter 3.고객 행동 분석을 통한 서비스 헬스체크 결제 이전에는 무슨 일이 일어나고 있을까? 고객 행동 데이터는 퍼포먼스 마케팅 분야에서 폭넓게 사용하고 있다. 유입(acquisition) DAU : 일간 활성 유저 WAU : 주간 활성 유저 MAU : 월간 활성 유저 신규 고객 수 : 새로 방문한 고객 활성화(activation) 평균 체류시간 회원가입 고객 수 전환율 이탈률 유지(retention) 잔존율 사용자 고착도 추천(referral) 공유하기 수, 리뷰 수 친구 초대 등 바이럴 계수 -> 기존 고객이 만들어내는 신규 고객의 수 수익(revenue) GMV 구매전환 데이터셋 대시보드 제작 요청 우선 우리 쇼핑몰에 몇 명이 들어오는지 확인해야 해요 우리에게 중요한 행동을 몇 명이나 하는지..
BigQuery 문제 1. 고객수 Top2인 상파울루(SP), 리우데자네이루(RJ) 주만 뽑아주세요 문제 2. 지역별 광고 캠페인을 진행해보려고 합니다. 고객수를 보고 고객이 많은 지역부터 전략을 짜려고 하는데, 이를 위해 2017년의 도시(city)별 주문수와 고객수, 매출을 뽑아주세요. 문제 3. 우리 고객들은 우리 서비스에서 매월 평균적으로 얼마를 쓰고 있나요? Tableau 실습 환경 준비 우선 BigQuery 실습 시간에 만든, 데이터를 Tableau로 가져온다. Tableau 기능 정리 분석 패널에서 추세선도 만들 수 있다. 누적 매출 구하는 법 퀵 테이블 계산 - 누계 월 매출의 증가와 감소 퀵 테이블 차이를 통해 계산할 수 있다. 월 매출의 증감률 비율 차이로 구할 수 있다. 가장 높은 매..
종합 쿼리 아래와 같은 결과를 쿼리로 만든다. WITH Table AS -> 임시 테이블로 만들기 이어주려면 , TABLE AS 를 사용한다. /* 첫 번째 : 주문 1건당 주문금액, 판매상품의 수를 구합니다. */ WITH tb AS( SELECT item.order_id, SUM(item.price) AS ord_amt, COUNT(item.order_item_id) AS prd_cnt FROM `olidy.olist_order_items` AS item GROUP BY item.order_id ), /*두 번째 : 주문 정보를 테이블에 1번 결과와, 고객 unique ID를 붙입니다.*/ base AS( SELECT ord.order_id, ord.customer_id, cust.customer_u..