인프런 커뮤니티 질문&답변
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안녕하세요, 처음 인사드립니다!
분석 내용을 정리하다 보니 분량이 길어져 부득이하게 아래와 같이 3개의 페이지로 나누어 작성하였습니다.
Food Express DAU·WAU·MAU 및 시간대별 패턴 분석
Food Express 퍼널 분석
Food Express 리텐션 및 코호트 분석
전체적인 흐름은 시계열 관점에서 DAU·WAU를 통해 전반적인 추세를 먼저 파악한 뒤, 퍼널 분석과 리텐션 분석으로 확장하는 방식으로 구성하였습니다.
해석 과정에서는 가능한 한 개인적인 추측이나 과도한 주관을 배제하고, 데이터 기반으로 내용을 정리하고자 노력하였습니다.
아직 많이 부족하지만, 분석 기법의 적절성이나 논리 전개의 타당성 측면에서 보완이 필요한 부분이 있다면 편하게 조언해주시면 감사하겠습니다.
https://www.notion.so/3097a7fdec7f802ca46cf2a615b3fc97?source=copy_link
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 안상우님!
최종 과제 제출과 관련하여 질문을 주셨네요. BigQuery 활용편 강의에서의 과제 진행 방식에 대해 기존 질문들에서 유용한 정보를 제공하고 있는 링크들을 아래에 추천해 드립니다. 이를 통해 분석 기법의 적절성과 논리 전개의 타당성에 대한 조언을 얻으실 수 있길 바랍니다.
데이터 분석 과제 점검: 이 게시물에서는 데이터 분석을 수행할 때 주의할 점과 평가 기준에 대한 조언을 얻을 수 있습니다. 특히 DAU, WAU, MAU를 통한 시계열 분석의 시사점이 어떻게 비즈니스에 활용될 수 있는지에 대한 구체적인 지침을 제공합니다.
퍼널 및 리텐션 분석 피드백: 퍼널 분석과 리텐션 분석에 대해 유사한 과제를 수행하는 분들에게 피드백하는 과정에서 얻은 인사이트를 공유하고 있습니다. 퍼널 단계에서의 유저 행동 흐름을 평가하는 방법에 대해 더 깊이 있는 설명을 볼 수 있습니다.
리텐션 분석 전략: 리텐션 분석에서 흔히 간과할 수 있는 요소들을 짚어보는 글로서, 데이터 기반의 해석을 위한 전략적 접근 방식을 제시하고 있습니다. 코호트 분석이 사용자 유지에 미치는 영향에 대해 고민해볼 수 있는 기회를 얻으실 수 있습니다.
위 게시물들을 통해 과제의 분석 방법과 해석 방식에 대한 보완점을 찾으실 수 있을 것이라 생각됩니다. 질문자님의 분석 과정이 데이터를 기반으로 공정하게 진행되고 있는지 확인할 수 있도록 도움을 줄 것입니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.
옙 감사합니다..!