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데이터 애널리스트 업무 이해하기 142

8월 첫째주_2024년 8월 2일(금)

🔳1년 목표 정리(우선순위 정리)-1.그룹 시너지 추진-2.분석팀 노하우 정리 및 연구 결과 공유-3.한국 핀테크 기업 동향, 분석 방법, 마케팅 시책 정리-4.대쉬보드 작성 및 서포트-5.브랜드 마케팅->7월부로 변경 금융그룹회사 연계 프로젝트 -6. 청소년 공략 프로젝트+ AI 프로젝트로 (서브) 🔳목표 업무-1.그룹 시너지 추진 -> 타겟간의 특성 비교분석 (데이터 정합성 재확인 후 분석결과 공유)->발표준비-6.청소년 공략 프로젝트 -> 연령별 추출 데이터, 쿼리 설명 및 이해  🔳목표 업무외-7월 지표별 진척상황 데이터 정리하기-데이터 엔지니어 관련 공부하기 【初学者向け】データマネジメント入門!DX推進やAI 導入を支える重要な要素をDMBOKに沿ってみていこう!  🔳도전한 것 🔳배운 것 🔳남..

8월 첫째주_2024년 8월 1일(목)

🔳7월 회고-진척이 없는 기존 프로젝트는 정리하고, 새로운 프로젝트에 들어가면서 Q1와 비교해서 앞으로 업무가 증가할 것으로 예상-사적으로 일외에 처리해야할 것이 많아서, 일에 많이 집중 못한 것도 사실.-현재 읽고 있는 '브랜드인이 되어라'에서 회사에 소속해서 일하면서도 나는 그 안에 있는 한 회사임을 잊지 말고 브랜딩활동을 지속적으로 해나갈 것.-사적으로는 어쩔 수 없다고 해도, 일적으로도 성격적으로 잘 맞지는 않더라도 일을 잘하고, 존경할만할 사람이 있으면 그 사람과 친해져서 자극받을 수 있도록 해야지. 🔳1년 목표 정리(우선순위 정리)-1.그룹 시너지 추진-2.분석팀 노하우 정리 및 연구 결과 공유-3.한국 핀테크 기업 동향, 분석 방법, 마케팅 시책 정리-4.대쉬보드 작성 및 서포트-5.브랜..

7월 다섯째주_2024년 7월 31일(화)

🔳1년 목표 정리(우선순위 정리)-1.그룹 시너지 추진-2.분석팀 노하우 정리 및 연구 결과 공유-3.한국 핀테크 기업 동향, 분석 방법, 마케팅 시책 정리-4.대쉬보드 작성 및 서포트 -> AI 프로젝트로 대체?!-5.브랜드 마케팅->7월부로 변경 금융그룹회사 연계 프로젝트 -6. 청소년 공략 프로젝트 🔳목표 업무-1.그룹 시너지 추진 -> 타겟간의 특성 비교분석 (cg,tg 추출 완료, 각 조건 데이터 추가해서 집계)-6.청소년 공략 프로젝트 -> KGI,KPI 대쉬보드 요건정의 (아웃풋 이미지 공유 완료했기 때문에 세부적인 정의에 대해서 정리)-1.그룹 시너지 추진 -> 마츠히로상이 공유해주신 글 읽어보기 🔳목표 업무외-인풋-マーケティングなどにおけるデータを使った施策の検証方法として、因果推論の基礎..

7월 다섯째주_2024년 7월 30일(화)

🔳1년 목표 정리(우선순위 정리)-1.그룹 시너지 추진-2.분석팀 노하우 정리 및 연구 결과 공유-3.한국 핀테크 기업 동향, 분석 방법, 마케팅 시책 정리-4.대쉬보드 작성 및 서포트 -> AI 프로젝트로 대체?!-5.브랜드 마케팅->7월부로 변경 금융그룹회사 연계 프로젝트 -6. 청소년 공략 프로젝트 🔳목표 업무-1.그룹 시너지 추진 -> 타겟간의 특성 비교분석6.청소년 공략 프로젝트 -> KGI,KPI 대쉬보드 요건정의  🔳목표 업무외   🔳도전한 것 🔳배운 것 🔳남은 일 🔳그 외

7월 다섯째주_2024년 7월 29일(월)

🔳1년 목표 정리(우선순위 정리)-1.그룹 시너지 추진-2.분석팀 노하우 정리 및 연구 결과 공유-3.한국 핀테크 기업 동향, 분석 방법, 마케팅 시책 정리-4.대쉬보드 작성 및 서포트 -> AI 프로젝트로 대체?!-5.브랜드 마케팅->7월부로 변경 금융그룹회사 연계 프로젝트 -6. 청소년 공략 프로젝트 🔳목표 업무6.청소년 공략 프로젝트 -> PM에게 부탁받은 데이터 분석 로직 정리하기 (1시간 30분) 🔳목표 업무외-부서 주별 분석 발표-인풋-マーケティングなどにおけるデータを使った施策の検証方法として、因果推論の基礎を学びます。実際にPythonとエクセルで実践して実務で使えるようになりましょう!->강의 듣기 (오후-1시간 )  🔳도전한 것 🔳배운 것 🔳남은 일 🔳그 외일할 때 들은 음악https:/..

[데이터애널리스트 기초] 데이터 분석을 할 때 주의해야할 점 5가지

[데이터애널리스트 기초] 데이터 분석을 할 때 주의해야 할 점 5가지   1.바이어스데이터 분석의 결과와 진짜 효과가 괴리를 바어스라고 한다. DM를 보냈을 경우의 성약률이 32%, DM 보내지 않은 경우 23%의 차이가 있다고 가정하자. 여기서 이야기하는 것은, 32%와 23%의 차이 10%를 정말로 효과로 봐도 되는가이다. 예를 들어 이렇게, DM를 보냈지만 DM을 확인하지 않고도 성약을 하는 사람들도 오른쪽처럼 있을 수 있다. 진정한 효과는 오른쪽의 분홍색이라고 할 수 있다.  이렇게 집단을 선택하는 방법에 따라서 크게 의존된다는 것이다. 어떤 조건으로 집단을 정하느냐에 따라서 효과가 크게 차이 난다.   2. 상관관계2가지의 변수의 관계의 변화를 보는 것이다.주의점은 2가지의 변수는 인과관계를 보..

7월 넷째주_2024년 7월 24일(금)

🔳1년 목표 정리(우선순위 정리)-1.그룹 시너지 추진-2.분석팀 노하우 정리 및 연구 결과 공유-3.한국 핀테크 기업 동향, 분석 방법, 마케팅 시책 정리-4.대쉬보드 작성 및 서포트-5.브랜드 마케팅->7월부로 변경 금융그룹회사 연계 프로젝트 -6. 청소년 공략 프로젝트 🔳목표 업무5.금융그룹회사 연계 프로젝트 -> 거래 패턴 정리 재확인이후 -> SQL 정리하기 (1시간)6.청소년 공략 프로젝트 -> PM에게 부탁받은 데이터 분석 로직 정리하기 ( 1시간 30분) 🔳목표 업무외팀별 테스크 관리표->문제 없는지 리더한테 확인인풋-マーケティングなどにおけるデータを使った施策の検証方法として、因果推論の基礎を学びます。実際にPythonとエクセルで実践して実務で使えるようになりましょう!->강의 듣기 (오후-1시간..

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