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해결됨[왕초보편] 앱 8개를 만들면서 배우는 안드로이드 코틀린(Android Kotlin)
오리엔테이션
선생님4:20 에서 나오는 빨간 버튼?이 안 나와서 타이핑으로 진행했는데 나오게 하는 방법이 있나요???
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미해결깡샘의 쌩초보 안드로이드 One Day Class – Part7 파이어베이스와 연동하기
R.string.default_web_client_id 설정을 어떡해 해야하는지 알고 싶습니다.
val gso = GoogleSignInOptions .Builder(GoogleSignInOptions.DEFAULT_SIGN_IN) .requestIdToken(getString(R.string.default_web_client_id)) .requestEmail() .build()R.string.default_web_client_id 를 설정하지 않았다고 계속 에러가 떠는데, 어떡해 해야 하는지 알고 싶습니다. 그리고 GoogleSignIn이 현제는 deprecate 되었는데, 참고할 만한 자료가 있는지 알고 싶습니다.
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해결됨[풀스택 완성] Supabase로 웹사이트 3개 클론하기 (Next.js 14)
getPublicUrl로 이미지 URL 받는 방법?
getImageUrl을 얻는 방식을 강의 방식이 아닌 getPublicUrl을 사용해서 얻으려면 어떻게 해야 하나요?
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미해결[왕초보편] 앱 8개를 만들면서 배우는 안드로이드 코틀린(Android Kotlin)
트와이스 앱에 bts앱 연동 문의
안녕하세요.유용한 강의 덕에 안드로이드 스튜디오 공부가 재밌어지네요!공부하던 중 갑자기 궁금한 사항이 생겼는데트와이스 앱을 구현하여 1번 이미지를 눌렀을 때 전에 배웠던 bts앱 초기 화면으로 이동하는 방법이 있나요?아예 bts프로젝트 앱을 이동시키는 방법이요.구글 검색에서는 프로젝트 앱 하나가 아닌 이미지 화면 이동만 보여서요..혹시 intent fillter를 사용하면 될까요?
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해결됨[풀스택 완성] Supabase로 웹사이트 3개 클론하기 (Next.js 14)
reactQuery와 supabase의 channel등
reactQuery의 queryFn : ['users']supabase의 channel의const channel = supabase.channel("online_users", {부분users와 online_users의 쓰임새를 모르겠습니다.queryFn : ['users', userId]를 하면 useEffect의 의존성 배열처럼 userId의 값에 따라 실행되는게 맞나요?그럼 'users'는 뭔가요? 구조가 잘 와닿지 않습니다.ㅜㅜconst channel = supabase.channel("online_users", {도 "online_users"라는 이름값을 다른곳에서 사용할 때 쓰임새가 있는건가요?
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해결됨Part2: 초중급 iOS 인스타그램 클론(SwiftUI, MVVM, Firebase, 2024)
15강 firebase 셋팅하기 중 오류 질문
따라서 셋팅하던 중 2가지 오류가 나있어서 질문 드립니다.어떻게 수정하면 좋을까요? 디펜던시 설정 중 FirebaseFirestoreSwift 는 없어서 나머지 3개만 설정 완료 했었습니다. 그 차이점 때문일까요?
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해결됨Flutter로 SNS 앱 만들기
데스크탑에서 작업한 프로젝트 파일을 다른 컴퓨터에서 열어볼때 에러나가 나는 이유를 알고 싶어요
데스크탑에서 강의중인 작업한 프로젝트 파일을 노트북에서 열어볼때 에러나가 나는 이유를 알고 싶어요 주위에 도움 받을때가 없어서요.데트크탑 dart 3.5.1,flutter 3.24.1노트북 dart 3.4.3 flutter 3.22.2 노트북 setting에서Languages&Frameworks/ dart,flutter 설정을 제대로 되었습니다 근데 이렇게 에러는 어떻게 확인해야 합니까 노트북 dart와 flutter 이 같아야 하나요.강의질문가 달라서 지송합니다.강의 받다가 프로젝트를 다른곳에서 작업하게 되어서 ... ㅠㅠ
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해결됨[Unity] 함께 만들어가는 방치형 게임 개발
Level Data 이후 영상 540p 송출
이번에 올라온 'Level Data ~기타 레벨 디자인 및 오류 수정' 강의 영상 대부분이 540p의 저해상도로 송출되는데 확인 부탁드립니다.
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미해결[Unity] 함께 만들어가는 방치형 게임 개발
Level Data 영상 무한 로딩
안녕하세요 레벨데이타 영상이 무한 로딩 걸립니다 확인 부탁드립니다
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해결됨BigQuery(SQL) 활용편(퍼널 분석, 리텐션 분석)
리텐션 과제 작성
안녕하세요. 리텐션 과제 작성하여 노션 링크 첨부하였습니다.제가 다른 분야에서 업무를 하다가 앱 로그 데이터를 처음 다뤄보게 되었는데 어려운 점이 많네요.. ㅠ 과제를 진행하면서 모르겠는 점도 있고 해서 먼저 피드백을 받고 다시 진행해보려고 합니다.좋은 강의 만들어주셔서 감사합니다!https://www.notion.so/staticstic/880f80adb2d7414e8cfa417512b263d4?pvs=4
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해결됨BigQuery(SQL) 활용편(퍼널 분석, 리텐션 분석)
3-7. Weekly 리텐션 쿼리 작성 및 질문
안녕하세요.Weekly로 리텐션 쿼리 아래와 같이 작성해 보았습니다.한가지 질문할 점은 event_week 기간 동안 한번 이상 접속을 한다고 하더라도 user_psuedo_id는 한번으로 집계되는지 궁금합니다!그리고 작성한 쿼리문을 좀 더 나은 방향으로 수정하면 좋은 방향이 있다면 언제든 말씀 부탁드릴께요! 강의 정말 잘 듣고 있습니다 :)===작성한 쿼리문===WITH base AS ( SELECT DISTINCT user_id, DATE(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), "Asia/Seoul")) AS event_date, user_pseudo_id FROM advanced.app_logs WHERE event_date BETWEEN "2022-08-01" AND "2022-11-03" ), diff_of_week_data AS ( SELECT *, DATE_DIFF(event_week, first_week, week) AS diff_of_week FROM( SELECT DISTINCT user_pseudo_id, MIN (DATE_TRUNC(event_date,WEEK(MONDAY))) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id) AS first_week, DATE_TRUNC(event_date, WEEK(MONDAY)) AS event_week FROM base ) ) SELECT *, SAFE_DIVIDE(cnt, first_value_cnt) AS retention_ratio FROM( SELECT *, FIRST_VALUE(cnt) OVER (ORDER BY diff_of_week) AS first_value_cnt FROM( SELECT diff_of_week, COUNT(user_pseudo_id) AS cnt FROM diff_of_week_data GROUP BY diff_of_week ) ) ORDER BY diff_of_week
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해결됨[Unity] 함께 만들어가는 방치형 게임 개발
안녕하세요 질문있습니다
안녕하세요 로딩도 만드신다고 햇는데 혹시 로비창도 강의 있나요??
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미해결[왕초보편] 앱 8개를 만들면서 배우는 안드로이드 코틀린(Android Kotlin)
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해결됨Flutter로 메신저앱 만들기
MessageCardWidget에 프로필 사진과 이름이 남는 이유
54강에서 채팅방 안에 카드 위젯에는 이름과 프로필사진이 남아있는 이유를 모르겠습니다. 앱을 껐다가 켜도 왜 초기화가 되지않는지 이유를 알고싶습니다.
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미해결[왕초보편] 앱 8개를 만들면서 배우는 안드로이드 코틀린(Android Kotlin)
BTS 레이아웃 사진 세로 정렬
BTS 레이아웃 사진 정렬에서 사진 3장씩 덩어리로 세로정렬이 안되고 사진도 추가로 화면에 나오지를 않아요 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" xmlns:app="http://schemas.android.com/apk/res-auto" xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools" android:id="@+id/main" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="match_parent" tools:context=".MainActivity" android:orientation="vertical"> <LinearLayout <ImageView android:src="@drawable/bts_1" android:layout_width="120dp" android:layout_height="120dp" /> <ImageView android:layout_width="120dp" android:layout_height="120dp" android:src="@drawable/bts_2" /> <ImageView android:layout_width="120dp" android:layout_height="120dp" android:src="@drawable/bts_3" /> </LinearLayout> <LinearLayout <ImageView android:src="@drawable/bts_4" android:layout_width="120dp" android:layout_height="120dp" /> <ImageView android:layout_width="120dp" android:layout_height="120dp" android:src="@drawable/bts_2" /> <ImageView android:layout_width="120dp" android:layout_height="120dp" android:src="@drawable/bts_3" /> </LinearLayout> </LinearLayout>
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해결됨BigQuery(SQL) 활용편(퍼널 분석, 리텐션 분석)
리텐션 분석 과제
리텐션 분석 과제 노션 문서에 정리해서 공유드립니다~문서 링크
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해결됨[Unity] 함께 만들어가는 방치형 게임 개발
강의 영상 화질과 관련해서 문의 드립니다.
안녕하세요.강의 영상 화질과 관련해서 문의 드립니다.강의 영상 중에섹션2 클라이언트 시스템 구현근접 공격영상부터 FHD에서도 강의 영상이 조금 흐리게 보이는 현상이 있습니다.(Render Texture 강의는 괜찮습니다!)근접 공격 이전 강의인 방치형 레벨업 버튼 강의와 바로 비교가 됩니다.확인 부탁 드립니다.감사합니다!
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해결됨[풀스택 완성] Supabase로 웹사이트 3개 클론하기 (Next.js 14)
Client provider in layout.tsx - 어떻게 동작하나요?
강사님 강의를 이제 막 듣기 시작한 수강생입니다!지금 리코일 기본 문법 관련 강의를 듣던중 궁금증이 생겨 질문드립니다.클라이언트 페이지 하위의 페이지는 모두 클라이언트 페이지로 바뀌는 것으로 이해하고 있었는데전역에 리코일 프로바이더로 감싸주는 형태로 사용하게 되면 부분적으로 클라이언트 페이지가 되는 것인가요?!어떻게 이해하면 좋을지 궁금합니다!
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해결됨[Unity] 함께 만들어가는 방치형 게임 개발
ui 아이콘과 엑셀 데이터 가 누락된거같습니다
안녕하세요, 강의 내용에 대해 몇 가지 여쭤보고 싶은 점이 있습니다.먼저, 강의 자료 중 하트 아이콘과 플러스 아이콘 , 엑셀데이터 등 몇 개가 보이지 않는 것 같아요. 혹시 제가 놓친 부분이 있는지, 아니면 자료를 다시 한번 확인해 주실 수 있을까요?그리고 강의 중 유튜브 영상이 재생되어 오디오가 중복되는 경우가 있었어요. 집중해서 들을 수 있도록 이 부분을 조정해 주시면 정말 감사하겠습니다.
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해결됨BigQuery(SQL) 활용편(퍼널 분석, 리텐션 분석)
3-13 4번 문제 풀어보았습니다
4. Core Event를 "click_payment"라고 설정하고 Weekly Retention을 구해주세요. WITH base AS( SELECT event_date, event_timestamp, user_pseudo_id, event_name, MAX(IF(ep.key = 'firebase_screen', ep.value.string_value, NULL)) AS firebase_screen, MAX(IF(ep.key = 'food_id', ep.value.int_value, NULL)) AS food_id, MAX(IF(ep.key = 'session_od', ep.value.string_value, NULL)) AS session_od FROM advanced.app_logs CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS ep GROUP BY ALL ), payment AS( SELECT user_pseudo_id, event_timestamp, event_date, event_name, --firebase_screen, FROM base WHERE event_name = 'click_payment' ORDER BY event_date ), payment_first_week AS( SELECT *, DATE_TRUNC(MIN(event_date) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id), WEEK(MONDAY)) AS first_week, DATE_TRUNC(event_date, WEEK(MONDAY)) AS event_week FROM( SELECT * EXCEPT(event_timestamp, event_date), DATE(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul')) AS event_date FROM payment ) ), payment_user_cnt AS( SELECT diff_of_week, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt FROM( SELECT *, DATE_DIFF(event_week, first_week, WEEK) AS diff_of_week FROM payment_first_week ) GROUP BY diff_of_week ORDER BY diff_of_week ) ############################### 리텐션 비율 구하기 ############################### SELECT *, SAFE_DIVIDE(user_cnt, first_week_user_cnt) AS retention_rate FROM( SELECT *, FIRST_VALUE(user_cnt) OVER(ORDER BY diff_of_week) AS first_week_user_cnt FROM payment_user_cnt ) 여기까지는 payment 테이블 WHERE절에 event_name으로 "click_payment" 조건을 걸어준 것 빼곤 강의의 코드를 거의 그대로 사용했습니다. 결과는 이렇게 나왔고, 저는 diff_of_week가 4일 때 갑자기 user_cnt가 상승했다가 5일 때 다시 이전 수치로 돌아간 것에 주목했습니다(약 18% 상승). SELECT event_week, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt FROM( SELECT *, DATE_DIFF(event_week, first_week, WEEK) AS diff_of_week FROM payment_first_week ) WHERE diff_of_week = 4 GROUP BY event_week ORDER BY user_cnt DESC 그래서 diff_of_week가 4일 때의 "click_payment" 이벤트를 발생시킨 유저의 수를 추출해보았습니다. 결과를 보았을 때, 2022-10-31 ~ 2023-01-09의 유저 수가 많음을 확인하였고 이는, 해당 기간이 첫 주문 후 4주가 지난 사람들의 재주문 건수가 많았을 것이라는 생각이 들었습니다. ##################### 해당 날짜, 이전, 이후의 데이터 추출 #################### # target_date 테이블: 해당 날짜를 만족하는 행만 추출 , target_date AS( SELECT * FROM base WHERE user_pseudo_id IN( SELECT user_pseudo_id FROM payment_first_week WHERE first_week BETWEEN '2022-10-03' AND '2022-12-12' ) ORDER BY user_pseudo_id, event_timestamp # before_target_date 테이블: 해당 날짜 이전 ), before_target_date AS( SELECT * FROM base WHERE user_pseudo_id IN( SELECT user_pseudo_id FROM payment_first_week WHERE first_week BETWEEN '2022-08-01' AND '2022-10-02' ) ORDER BY user_pseudo_id, event_timestamp # after_target_date 테이블: 해당 날짜 이후 ), after_target_date AS( SELECT * FROM base WHERE user_pseudo_id IN( SELECT user_pseudo_id FROM payment_first_week WHERE first_week BETWEEN '2022-12-13' AND '2023-12-31' ) ORDER BY user_pseudo_id, event_timestamp ) ################ click_payment를 발생시킨 유저와 그 때의 날짜 추출 ################ # payment_users 테이블: 해당 날짜에서 event_name칼럼에 "click_payment"를 가지고 있는 user_pseudo_id와 그 때의 event_date를 추출 , payment_users_target_date AS( SELECT event_date, user_pseudo_id FROM( SELECT *, CASE WHEN event_name = 'click_payment' THEN 1 ELSE 0 END AS payment_user FROM target_date ) WHERE payment_user = 1 ) # payment_users_before 테이블: 해당 날짜 이전의 payment user의 정보 ,payment_users_before AS( SELECT event_date, user_pseudo_id FROM( SELECT *, CASE WHEN event_name = 'click_payment' THEN 1 ELSE 0 END AS payment_user FROM before_target_date ) WHERE payment_user = 1 ) # payment_users_after 테이블: 해당 날짜 이후의 payment user의 정보 ,payment_users_after AS( SELECT event_date, user_pseudo_id FROM( SELECT *, CASE WHEN event_name = 'click_payment' THEN 1 ELSE 0 END AS payment_user FROM after_target_date ) WHERE payment_user = 1 ) 그래서 전체 날짜를 위의 해당 날짜와 그 전, 후 3개로 나누어 해당 기간의 정보만을 담는 테이블을 생성하고, 각 기간에 "click_payment" 이벤트를 가지고 있는 유저의 user_pseudo_id와 그 때의 event_date를 추출하였습니다.################ 3개의 기간동안 사람들이 주문한 음식의 food_id 추출 ################ # 해당 기간동안 사람들이 주문한 food_id , food_cnt_target_date AS( SELECT food_id, COUNT(*) AS food_cnt FROM target_date td JOIN payment_users_target_date pu ON td.user_pseudo_id = pu.user_pseudo_id AND td.event_date = pu.event_date WHERE event_name = "click_cart" GROUP BY food_id ORDER BY food_cnt DESC --ORDER BY td.user_pseudo_id, event_timestamp ), # 해당 기간 이전 사람들이 주문한 food_id food_cnt_before_target AS( SELECT food_id, COUNT(*) AS food_cnt FROM before_target_date td JOIN payment_users_before pu ON td.user_pseudo_id = pu.user_pseudo_id AND td.event_date = pu.event_date WHERE event_name = "click_cart" GROUP BY food_id ORDER BY food_cnt DESC ), # 해당 기간 이후 사람들이 주문한 food_id food_cnt_after_target AS( SELECT food_id, COUNT(*) AS food_cnt FROM after_target_date td JOIN payment_users_after pu ON td.user_pseudo_id = pu.user_pseudo_id AND td.event_date = pu.event_date WHERE event_name = "click_cart" GROUP BY food_id ORDER BY food_cnt DESC ) 위에서 구한 id와 date를 이용해 세 기간동안 사람들이 주문한 음식과 음식 별 건수를 추출하였습니다. 전체 데이터를 살펴본 결과, "click_payment"는 항상 주문 마지막에 발생하는 이벤트이며, 이 row에는 food_id는 없고, "click_cart" 이벤트를 발생시켰을 때 해당 주문건에 대한 food_id가 row에 포함되어 있어 event_name을 "click_cart"로 지정하였습니다. ################ 각 food_id 별 해당 기간, 이전, 이후의 주문 건수 카운트 ################ , total_cnt AS( SELECT td.food_id, btd.food_cnt AS food_cnt_before_target_date, td.food_cnt AS food_cnt_target_date, atd.food_cnt AS food_cnt_after_target_date FROM food_cnt_target_date td JOIN food_cnt_before_target btd ON td.food_id = btd.food_id JOIN food_cnt_after_target atd ON td.food_id = atd.food_id ) ################ 각 food_id 별 해당 기간, 이전, 이후의 주문 건수 비율 ################ SELECT food_id, food_cnt_before_target_date, ROUND(SAFE_DIVIDE(food_cnt_before_target_date, SUM(food_cnt_before_target_date) OVER()), 4) AS rate_before, food_cnt_target_date, ROUND(SAFE_DIVIDE(food_cnt_target_date, SUM(food_cnt_target_date) OVER()), 4) AS rate_target, food_cnt_after_target_date, ROUND(SAFE_DIVIDE(food_cnt_after_target_date, SUM(food_cnt_after_target_date) OVER()), 4) AS rate_after FROM total_cnt ORDER BY rate_target DESC세 기간동안 사람들이 주문한 food_id와 그 횟수, 비율을 구해보았습니다. 각 음식의 비율은 매우 적지만 target_date를 기준으로 정렬해 보았을 때, 확실히 해당 기간동안 주문량이 높고 나머지 기간에는 주문량이 낮은 음식들이 존재했습니다(ex. 1438, 1516 등). 하지만, 이것이 4주전 주문자들의 실제 재주문 결과인지, 단지 해당기간 동안 신규 유저가 늘었기 때문인지 확실하지 않다고 생각문자와 그 외 기간동안의 신규 주문자를 비교해 보았습니다. SELECT new_user_target_date, COUNT(*) AS new_user_cnt FROM( SELECT CASE WHEN first_week BETWEEN '2022-10-31' AND '2023-01-09' THEN 1 ELSE 0 END AS new_user_target_date FROM payment_first_week ) GROUP BY new_user_target_date 해당 기간의 신규 유저수는(new_user_target_date = 1) 6261명, 그 외 기간의 신규 유저수는 6898명으로, 전체 기간 대비 해당 기간의 비율을 고려해보았을 때, 신규 유저가 크게 늘었다고 보기 어려웠습니다. 따라서, 2022~10-03 ~ 2022-12-12일이 포함된 주차에 첫 주문을 한 고객들의 만족도가 높았거나, 그 당시에 시행했던 첫 주문 관련 마케팅, 광고 효과가 좋았을 것이라고 판단할 수 있었습니다. ** 앱 로그 데이터를 처음 접했기 때문에 코드 오류나 논리적인 비약이 있을 것이라고 생각하지만, 단지 Weekly Retention에 WHERE 조건을 추가하는 것에 그치기 아쉬워서(?) 의식의 흐름대로 분석해보았습니다.