Data 공부

A/B TestA/B 테스트에 대한 정의와 관련된 Issue들을 공부하고, kaggle data를 통해 실습한다. A/B 테스트- 두 가지 또는 그 이상의 시안을 실험하여 비즈니스에 최상의 결과를 가져오는 버전을 알아내는 통계적 검증방식- 목적: 변형이 더 나은 성능을 보는지 통계적으로 검증. A/B 테스트 수행 전 중요한 issue1. KPI 지표의 잘못된 산출    - 작은 실수로 발생할 수 있는 해당 issue는 실험 data를 왜곡시킨다.2. post-click landing page    - 변경하고자하는 B 안이 기존의 A 안과 동일하게 모든 기기와 브라우저에서 호환되야 한다.    - 테스트 시 A 안이 순간 나타나고 B 안이 나타나는 flicker effect를 조심해야 한다.3. 너무 빠..

LTV이전 Cohort Analysis에서 고객이탈에 대한 주기에 대한 지표에 대한 중요성 등의 필요성을 확인했으므로 LTV 분석을 통해 고객의 예상 구매 횟수, 예상 구매 금액을 예측한다. 신규 고객 유치에 드는 비용(Acquisition Cost)가 통상적으로 기존 고객을 유지하는데 드는 비용(Retention Cost)보다 크다는 점을 이용하여 기존 고객들의 특성 파악을 통해 고객 중심의 마케팅 전략을 설정한다.*참고:https://pl ayinpap.github.io/ltv-practice/      0. Import Package & Data Load¶ In [1]:import pandas as pdimport seaborn as snsimport numpy as npimport osimport..

Cohort Analysis이전, Customer Segment의 결과에서 이탈 우려 고객에 대한 분포가 비교적 크게 분포하였다. Cohort 분석을 통하여 고객들의 이탈을 이해하고, 고객의 재구매율을 통해 맞춤형 마케팅 전략 등을 고민해본다.   0. Import Package & Data Load¶ In [6]:import pandas as pdimport seaborn as snsimport numpy as npimport osimport scipy.stats as stimport matplotlib.pyplot as pltimport warningswarnings.filterwarnings('ignore')%matplotlib inlinedata_cus = pd.read_pickle("data_c..

Simple AnalysisEDA를 통해 이해한 데이터의 특성과 산업의 특성에 따라 간단한 분석을 수행하여 현황 파악 및 취할 수 있는 사업전략을 고민해본다. Simple Analysis로서 분석의 순서에 상관없이 분석을 시행하면서 생각이 흐르는대로 분석을 시행하여 인사이트 및 추후 분석방향을 도출해본다.  0. Import Package¶ In [1]:import pandas as pdimport seaborn as snsimport numpy as npimport osimport scipy.stats as stimport matplotlib.pyplot as pltimport warningswarnings.filterwarnings('ignore')%matplotlib inline  1. Data L..

EDA해당 카테고리에선 Kaggle의 Marketing insights for E-commerce company dataset을 활용하여 해당 회사의 데이터 분석가로서 분석하고,  E-commerce 산업에서 우위를 가지기 위하여 어떤 사업전략을 취해야 할지 고민해본다. 0. Data Introduce & Import Package¶  https://www.kaggle.com/datasets/rishikumarrajvansh/marketing-insights-for-e-commerce-company/data2019.01.01~2019.12.31 까지의 온라인 거래 내역이 포함되어 있는 E-commerce Data이다.CustomersData, Discount_Coupon, Marketing_Spend, ..

matplotlib을 이용하여 방사형 그래프(Radar Chart)를 그리는 코드입니다. 예제 코드는 Input data 길이가 4인 데이터 대한 예제입니다. 예제 코드) def plot_radar_chart(values:list): """ plot radar chart Args: values (list) : len(4) """ values += values[:1] # Because of the circulating Radar Chart personality. N = len(values) - 1 angles = [n / float(N) * 2 * pi for n in range(N)] angles += angles[:1] plt.figure(figsize=(7,6)) ax = plt.subplot(111..

matplotlib을 통해 text를 포함한 원형 percent 차트그리는 방법입니다. Input score 값에 따라 Radial Guage Chart가 표시됩니다. 예제 코드) from math import pi import numpy as np from matplotlib.patches import Patch from matplotlib.lines import Line2D import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import matplotlib.font_manager as fm from matplotlib.patches import FancyBboxPatch def plot_score(score:int): ''' plot score plo..

matplotlib 을 통해 Gradient Bar를 그리는 방법입니다. 예제 코드) import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm import matplotlib from matplotlib.colors import Normalize import pandas as pd import numpy as np def gradientbars(bars): ax = bars[0].axes lim = ax.get_xlim()+ax.get_ylim() for bar in bars: bar.set_zorder(1) bar.set_facecolor("none") x,y = bar.get_xy() w, h = bar.get_width(), bar.get_height..