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sunyeon
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<네이버 데이터분석가의 데이터 워크플로우>
1.
데이터의 해석은 유저가 어떤 의도로 액션을 취했는지 유추하는 영역이기도 합니다. 정기적으로 각 나라별 유저 문화/특성을 고려해주는 자료를 읽어보려해요.
2.
협업의 첫번째는 분석하고자 하는 가설이 무엇인지 명확히 아는 것입니다. 이것을 어떤 데이터로 어떤 프레임으로 검증해야하는지가 분석가의 역량이겠죠.
3.
유저 세그먼트별로 demo 및 이용패턴을 분석하는데, openchat 유저 섹먼트 분석에서는 최종 4개 핵심피처(메인 페이지 방문, 챗방문, 메세지 전송횟수, 오픈챗 방문일수)에 따라 각각 heavy/light user 조합으로 세그먼트 분류를 했어요. 이를 통해 참여도, 충성도를 높힐 수 있는 전략인사이트를 도출했습니다.
*머신러닝 비지도 학습 알고리즘(k-means) :
=비지도 기계학습 알고리즘(k-means)
특정 레이블이 없는 데이터에 대한 학습을 통해, 유사한 특성 기준으로 그룹을 나눔
=비지도 기계학습 알고리즘(k-means)
특정 레이블이 없는 데이터에 대한 학습을 통해, 유사한 특성 기준으로 그룹을 나눔
