sYOUNG

.LTV (고객 생애 가치) 분석 (가격 없이 간접 추정)공식 (간접): LTV ≈ 총 주문 횟수 × 평균 상품 수 × 추정 유지 기간세부 방법: 총 주문 횟수: order_number의 max값 활용 평균 상품 수: 고객별 주문당 product_id 수 평균 유지 기간 추정: days_since_prior_order 누적 합 (마지막 주문 기준) 수량 기반 대체 지표를 통해 LTV 점수화 (예: 0~100 스케일)*Customer Lifetime Value(고객 생애 가치)고객 한 명이 우리 회사에서 평생 동안 얼마나 “많이” 자주 이용해주고, 오래 남아 있는지를 추정한 값=이 고객이 얼마나 “가치 있는 사람인지” 알려주는 숫자고객 분류 (고가치 vs 저가치) → VIP 고객을 찾아내고, 이탈 방지 전..

팬데믹 당시 급성장했던 온라인 장보기 시장이, 포스트 코로나로 접어들면서 성장이 예상보다 정체되고 있습니다 현재 저희 기업(instacart)은 위기를 맞이하고 있습니다. 현재 Instacart의 위기 고객 유입 속도 감소와 고객 이탈률 증가, 경쟁사 서비스 업그레이드 및 확장이 증가되고 있습니다.식료품 소매업은 근본적으로 마진이 낮은 사업입니다. 시장이 얼마나 발달했는지 또는 포맷에 따라 EBITDA 마진은 일반적으로 4% 에서 8%이고 EBIT는 순매출의 2% 에서 5%입니다.시장이 확장되고 경쟁이 치열해짐에 따라, 잠재적으로 마진이 압축되고 CAC가 증가함에 따라, 고객 충성도를 보장하기 위해 고객 경험이 중요해질 가능성이 큽니다.(CAC란 ? 고객 한 명을 확보하는 데 들어가는 비용이에요Insta..

피터 드러커(Peter Drucker)의 말처럼, '기업의 첫 번째 과업은 고객창출'이다. 그러나 오늘날 고객들은 다양한 제품, 브랜드, 가격과 공급자들에 대한 다양한 정보를 쉽게 구할 수 있기 때문에 제품에 대한 선택을 어떻게 해야 하는가의 고민에 빠져 있다고 할 수 있다. 이는 기업입장에서 보면 그만큼 시장에서의 경쟁이 치열하며, 따라서 고객확보와 유지가 매우 중요하다는 것을 의미한다. 그러나 다른 한편으로 기업입장에서 보면 모든 고객이 동일한 가치를 갖는 것이 아니다. 즉 일부 우수 고객은 기업에 크게 기여하나 또 다른 고객은 기업에 손해를 끼치는 경우도 있다. 그러므로 기업이 우선적으로 추진해야 할 과제 중 하나는 수많은 대상 고객들 중에서 어느 고객이 기업에 큰 이익을 가져다주는 우수고객이며, ..

>>>>>>>>>>  1. 파이썬 데이터 분석 프로젝트에 적극 참여하기 (Instacart 이커머스)2. 파이썬에서 모르는 코드는 바로 찾아보고 블로그에 정리하기3. Matplotlib, Seaborn, Plotly로 그래프 그리는 사이트 사용해 보기4. 이번 프로젝트와 관련된 논문 2편 읽기5. 데이터 시각화 강의와 데이터 분석 프로젝트 강의 완강하기6. 부트캠프 지각 및 결석 없이 올출석7. 크롤링에 익숙해지기 (2개 실습 – 저번 주에 못 했던 주식, 맛집)  2025-03-24 내일 드디어 미니 프로젝트가 시작된다. 아직 파이썬에 익숙하지 않아 걱정되지만 배우고자 하는 마음이 더 커서 두렵지는 않다. 끝까지 포기하지 말자 TIL 1. 데이터 분석 프로젝트를 위한 기초 강의 (절반 듣기) 2. 패캠..

(1) 내용생성(발표의 개요 작성) 당신은 [  ]에 전문가입니다. 다음 [  ]를 다루는 파워포인트 발표의 개요를 작성하세요  [  ] 개의 슬라이드로 만들어주세요.  ##자료 제작 조건을 추가하기 (더 원하는 ppt로 변한다) (2) marp에서 이용가능한 내용으로 바꾸기   marp에서 작동시킬 수 있도록 마크다운으로 작성해 주세요. 이미지는 pexel에서 실제 사진으로 사용할 수 있도록 경로를 지정해 주세요.  여기서 웹에서 찾아달라고 하면 안된다.  (3) 마크다운에서 marp로 바꾸기  1. 마크다운을 visual code로 실행할 때 파일명. md로 만들어라 2. 이미지나 내용이 마음에들지 않으면 gpt에게 계속 수정을 해야 한다. 완성본이다.  (4) pdf로 저장 후 파워포인트로 변환 C..

미국의 식료품 배달 이커머스 플랫폼 ‘Instacart’의 실제 사용자 구매 기록을 바탕으로 구성된 데이터셋 데이터 셋 설명 데이터명: instacart.csv열(column): 33819106(대략 3천3백만개)행(row): 15출처: kaggle 주요 칼럼과 변수설명 데이터 개요1. 총 주문 기록 수: 약 33,819,106건2. 고유 고객 수 (user_id): 약 206,000명 (정확하게 206209명)3. 고유 상품 수 (product_name): 약 49,000개 (49685개)데이터 일변량 EDA (1차 탐색)Instacart 병합 데이터 (df)를 기준으로 한 변수씩 독립적으로 살펴보는 분석  범주형 변수 EDA ( 이 범주형 데이터가 얼마나 자주 나오는지, 어떤 게 많은지 알아보는 분석..

*분석과제가 분명하지 않다면 방향성 제시를 제안 받아야한다 분석해볼만한 과제, 시각화해볼만한 아이디어, 검증해볼만한 가설등을 제안받는다. (1) 이커머스  고객 세그먼트 분석 (구매정보로 고객을 세분화하고 세부 그룹별로 각각에  맞는 프로모션 전략을 수집하고 시행)=RFM분석  ? 여기서 RFM(recency, frequency, monetary) 기법얼마나 최근에 결제했는지, 얼마나 자주 구매했는지, 얼마나 큰 금액을 구매했는지 → RFM분석을 해보고 싶어, 각 customer_id별로 RFM척도를 스코어링 하는 기준을 설명하고, 스코어링해서 고객별 R,F,M 스코어를 시트에 업데이트 해줘  → R,F,M 스코어를 기준으로 고객 세분화를 해보자  1. 세그먼트를 최대한 MCE하게 설계해야해 (전체유저들..

데이터 분석의 기본과정과 챗gpt에물어보는 순서   (노란색 형광팬은 gpt에 질문하는 탬플릿)① 데이터 설명하기  :항상  분석하는 데이터를 gpt에 개괄적으로 설명하는 게 좋다 (파일명도 이 파일의 내용과 관계있게 설정해라)  " 이 데이터는 브라질 이커머스 사이트인 olist의 판매 데이터입니다.  이 데이터를 살펴보고 이 데이터에 대해서 한국어로 설명해 주세요 " 이렇게 질문하면 아래와 같은 답변을 얻을 수 있을것이다.  GPT분석이 데이터는 브라질의 이커머스 플랫폼 olist의 주문 데이터를 포함하고 있습니다. 총 99,441개의 주문 정보가 있으며, 8개의 칼럼으로 구성되어 있습니다.데이터 컬럼 설명order_id: 주문의 고유 식별자 (각 주문마다 고유한 값) customer_id: 고객의 ..

>>>>> 1. 패스트캠퍼스 올출석 (지각,결석x)    ✔️2. 크롤링 강의 최소 3개이상듣고 내가 혼자 데이터 크롤링 실습2개  ✔️       -부동산 ✔️       -기사    ✔️         -주식       -맛집       -이커머스    ✔️  3. 챗gpt데이터분석 강의 완강 (1시간5분)4. Marp/ Canva AI PPt/ SaaS 강의 듣기 --각 1개씩 개인적으로 처음부터 끝까지 실습 5. 파이썬 기본문법 강의 지금 3회독인데 이번주에 4회독까지 하기    ✔️  2025-03-17 오늘은 정말 많은 내용을 한꺼번에 배웠다. 기본 개념을 넘어 GPT 활용 웹 크롤링 등 데이터 분석에 유용한 실습을 진행했다. 이해는 어느 정도 되었지만 그 순간뿐이었다. 다시 혼자 개념을 정리..

디자인을 담당한다.   h1 { color : red; } h1: 선택자{  :선언시작color  :속성명red    :속성값}   :선언종료 여기서 h1 즉, 선택자는 selector라고 한다. -웹페이지에서 원하는 태그를 선택하는 문법 선택자 종류중 4가지정도 알아두면 유용하다.  1. 태그 선택자 -태그 이름으로 선택하는 것 태그후 색깔을 다 바꿀 수 있음  Pick This Pick This, Tooh1 {color : red;}p {color : blue;} 2. 클래스 선택자  Do not pick this pick this pick this.large{ front-size : 50px; front-weight : 600;-클래스 속성 값으로 선택하는 것 -클래스: 태그에 ..