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그로스해킹 - 데이터와 실험을 통해 성장하는 서비스를 만드는 방법
강사님 위의 데이터는 강의에서 알려주신 방법대로 해보았는데 다음과 같이 나왔어서 여쭤보아요. 저는 저희 서비스 1년 이상의 데이터를 가지고 해보았는데요. 이게 맞을까요...? 21년 10월 데이터를 보면 0%로 리텐션이 나오는데 이게 맞는가... 싶네요ㅠㅜ 잘 못된점 알려주시면 한번 수정해보고 싶어요... 도와주시면 감사하겠습니다.
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마케터를 위한 구글 애널리틱스 실무
안녕하세요~! PDF 가이드북 요청 드립니다. js2top@naver.com 감사합니다^^
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엑셀로 마케팅 데이터 분석, 예측하기
구매고객 재구매 주기 예측하기 강의에서 사용하는 샘플데이터는 어디서 다운받나요? 김신입의 마케팅 용어집은 더 이상 구매가 안되나요? 좋은 강의 감사합니다.
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마케터를 위한 구글 애널리틱스 실무
유익하게 강의 잘 듣고 있습니다. 강의 후에도 따로 공부를 하고 싶기에, PDF강의북 공유 부탁드립니다 ^^ kimjaemin0429@naver.com
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마케터를 위한 구글 애널리틱스 실무
안녕하세요~ pdf 강의북 요청드립니다. 1224miles@naver.com 감사합니다!
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다양한 사례로 익히는 SQL 데이터 분석
작년 대비 동월 매출 비교 SQL로 구하기 부분에서 lag 함수로 12 row 이전의 데이터를 가져오셨는데, 실제 데이터가 특정 월에 매출이 발생하지 않는 케이스를 포함할 경우에는 어떻게 해야할지 문의 드립니다.
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마케터를 위한 구글 애널리틱스 실무
안녕하세요! 강의북 pdf 파일로 요청드립니다! jpejhp@gmail.com
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다양한 사례로 익히는 SQL 데이터 분석
with temp_00 as ( select generate_series ('2016-08-02':: date , '2016-11-01':: date , '1 days':: interval ):: date as current_date ) select b. current_date , count ( distinct user_id) as dau from ga_sess a cross join temp_00 b where visit_stime >= (b. current_date - interval '1 days') and visit_stime < b. current_date group by b. current_date 위 SQL문에서 where visit_stime >= (b. current_date - interval '1 days') and visit_stime < b. current_date 이 부분이 이해가 가지 않습니다. current_date가 2016-08-02일 경우 visit_stime이 2016-08-02보다는 작아야 하고, 2016-08-01보다는 크거나 같다는 말인데.. 그럼 즉, 2016-08-01 00:00:00 ~2016-08-01 23:59:59 라는 건데요.. 그럼 이게 2016-08-01의 DAU가 아닌가요?.. select 절에서는 current_date로 group by를 해서 추출된 데이터는 2016-08-02의 DAU로 추출이 되더라구요.. 실제 csv파일로 받아서 보아도, 2016-08-01의 dau가 1569로 확인이 되는거 같기두 하구요.. with temp_00 as ( select generate_series ('2016-08-01':: date , '2016-11-01':: date , '1 days':: interval ):: date as current_date ) select b. current_date , count ( distinct user_id) as dau from ga_sess a cross join temp_00 b where visit_stime >= b. current_date and visit_stime < (b. current_date + interval '1 days') group by b. current_date with temp_00 as ( select generate_series ('2016-08-01':: date , '2016-11-01':: date , '1 days':: interval ):: date as current_date ) select b. current_date , count ( distinct user_id) as wau from ga_sess a cross join temp_00 b where visit_stime >= (b. current_date - interval '6 days') and visit_stime < (b. current_date + interval '1 days') group by b. current_date ; with temp_00 as ( select generate_series ('2016-08-01':: date , '2016-11-01':: date , '1 days':: interval ):: date as current_date ) select b. current_date , count ( distinct user_id) as mau from ga_sess a cross join temp_00 b where visit_stime >= (b. current_date - interval '29 days') and visit_stime < (b. current_date + interval '1 days') group by b. current_date ; 이렇게 구하는게 맞는거 아닌지 문의드립니다 !
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[베스트셀러 저자 직강] 디지털 마케팅과 페이스북 / 인스타그램 광고
안녕하세요, 트래픽/참여 등으로 광고 돌렸는데 수치 변화가 아주 미미하고 광고비 소진이 거의 되지 않습니다. 머신러닝 기간 중 변경을 너무 많이 해서 그런 걸까요?ㅠ 이런 경우에는 차라리 광고 중지하고 다시 돌리는 것이 좋을지요....
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다양한 사례로 익히는 SQL 데이터 분석
안녕하세요, 도움을 받고자 글 올립니다. 97년 이후 nw데이터의 '국가/ 기준월 / 대표제품명 / 구매고객수 / 동시구매 고객 수 / 구매 횟수 / 동시구매 횟수 / 동시구매율' 을 구해보았는데 결과가 나오긴 하는데 맞는지 알 수가 없어서 코드리뷰 부탁드립니다. 더불어 더 좋은 코드가 있을지 여쭙습니다. 새해 복 많이 받으세요 with uu as ( select customer_id, product_id, order_id, product_name, order_date, ship_address from ( select c.product_id, c.product_name, a.amount, b.order_date, b.ship_address , b.customer_id, b.order_id from order_items a join orders b on a.order_id = b.order_id join products c on a.product_id = c.product_id where extract ( year from b.order_date) >= 1997) tt ) , xx as ( select ww.customer_id, ww.product_id as prd_01, vv.product_id as prd_02, ww.order_date, ww.ship_address from uu ww join uu vv on ww.customer_id = vv.customer_id) , temp_01 as ( select customer_id, prd_01, prd_02, extract ( year from order_date) as year_ord, extract ( month from order_date) as month_ord, ship_address as country from xx where prd_01 != prd_02 group by 1,2,3,4,5,6 order by 1,2,3,4,5,6)---------------구매자 id, 대표제품 id, 동시구매제품 id, 년, 월, 국가 , temp_03 as ( select prd_01, prd_02, count (*) as cnt_prd_prd from temp_01 group by 1,2 order by 1, 3 desc ) -----------------대표제품 id, 동시구매제품 id, 동시구매 횟수 , temp_04 as ( select distinct product_id, count (customer_id) as cnt_prd from order_items oi join orders o on oi.order_id = o.order_id group by 1 order by 1)-------------------- 대표제품 id, 구매고객수 , temp_05 as ( select prd_01, prd_02, count (customer_id) as cnt_prd_customer from temp_01 group by 1,2 order by 1,3)-------- 동시구매 고객 수 , temp_06 as ( select customer_id, count (order_id) as cnt_customer from orders group by 1)------ 구매횟수 , temp_07 as ( select distinct t5.prd_01, t5.prd_02, cnt_prd_customer as 동시구매고객수, sum (cnt_customer) as 구매횟수, cnt_prd_prd as 동시구매횟수 , cnt_prd_prd/ sum (cnt_customer) as 동시구매율 from temp_01 t1 join temp_05 t5 on t5.prd_01 = t1.prd_01 and t5.prd_02 = t1.prd_02 join temp_06 t6 on t1.customer_id = t6.customer_id join temp_03 t3 on t1.prd_01 = t3.prd_01 and t1.prd_02 = t3.prd_02 group by 1,2,3,5 order by 1,5 desc ) ---/ 동시구매 고객 수 / 구매 횟수 / 동시구매 횟수 / 동시구매율 , temp_08 as ( select distinct country, year_ord , month_ord , prd_01, cnt_prd as 구매고객수 from temp_01 t1 join temp_04 t4 on t1.prd_01 = t4.product_id order by 1,2,3,4)---국가/ 기준월 / 대표제품명 / 구매고객수 select distinct t8.*, prd_02, 동시구매고객수, 구매횟수, 동시구매횟수, 동시구매율 from temp_08 t8 join temp_07 t7 on t8.prd_01 = t7.prd_01 ;
