퍼널 분석을 통한 Foodie Express의 비즈니스 인사이트를 도출하는 레포트를 작성하였습니다. 아래의 노션 링크 첨부하여 드립니다. 감사합니다. https://app.notion.com/p/6-1-3a96c0de4db680fda4d5f30c3ecc0b43?source=copy_link
안녕하세요. 리텐션 과제 제출합니다. 실무 기반의 문제라 그런지 역시 난이도가 있네요. 고민을 많이 해보게 되었습니다. 리텐션 유저 기준은 게임 업계 기준으로 정의하고 문제를 풀었습니다. (플랫폼에 따라서 기준도 다르고 하지만) 보시고 피드백 있으시면 말씀을 부탁드리겠습니다. https://app.notion.com/p/2b00de0d9a16809f94f5e378ee375b2f?source=copy_link
해당 리텐션 연습과제를 아래의 노션 링크에 담아 제출합니다. 2번과 3번과제는 너무 어려워서 AI의 도움을 받아 수행하였습니다. 많이 고민하는 계기가 되었고, 덕분에 노션도 처음 사용해보았습니다. 부족한 점은 없는지 피드백 주시면 감사하겠습니다. https://app.notion.com/p/3-13-3986c0de4db68063b1b9efa55c1d4b4f?source=copy_link
강의 소개 내용중 필요한 개발환경 설치하기의 '플러터 개발 세팅하기' 링크 클릭시 악성 스크립트 설치를 유도하는 ClickFix 공격 페이지로 이동 하게 됩니다. 절대 페이지에서 유도하는 행동을 따라하지 마시고 나오셔야합니다! ClickFix는 캡차로 위장해 사용자가 직접 해킹 명령을 실행하게 하는 공격이라고 합니다. 이와 관련된 자세한 내용은 어떤 분께서 자세히 설명하신 글이 있어서 링크를 함께 첨부합니다. https://mytory.net/archives/18591 강의가 오래 되었고, 지식 공유자님께서 공유해주신 url의 도메인이 더이상 flutter 한국어 제공 사이트가 아닌 멀웨어 사이트로 이용되고 있는 상황인 것 같습니다. 그리고 해당 문제는 인프런 고객센터에 문의를 한 결과, 운영팀에서 지식 공유자님께 빠르게 전달하여 즉시 개선 및 조치될 수 있게 해주시겠다고 하셨으나 아직 지식 공유자님께서 변경을 하지 않은 상태라서 다른 수강생 분들이 피해입지 않길 바라는 마음에 질문하기에 글을 올려둡니다.
안녕하세요 강사님! 최종 과제 피드백 요청 드립니다🙇♀️ 로그 데이터 분석이 처음이라 데이터 해석부터 분석 스킬까지 부족한 점이 많습니다! 하지만, 강사님께서 처음부터 이해하기 쉽게 알려주신 덕분에 많이 배울 수 있었습니다. 저는 현재 CRM 마케터를 희망하고 있어, CRM 개선 전략을 목표로 분석을 진행해보았습니다. 바쁘시겠지만 피드백 주시면 앞으로의 역량 강화에 큰 도움이 될 것 같습니다 :) 감사합니다~! 과제 링크
--Weekly Retention WITH base AS( SELECT user_pseudo_id, event_name, DATE(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_date, DATE_TRUNC(DATE(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul'), WEEK(MONDAY)) AS event_week, FROM advanced.app_logs WHERE event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2022-11-03' ), first_week_data AS( #first_week 추출 SELECT DISTINCT user_pseudo_id, event_week, MIN(event_week) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id) AS first_week, FROM base ), week_diff_user_cnt_data AS( #week_diff 및 user_cnt 추출 SELECT week_diff, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt FROM( SELECT *, DATE_DIFF(event_week, first_week, WEEK(MONDAY)) AS week_diff FROM first_week_data ) GROUP BY week_diff ) #first_week_user_cnt 및 retention_ratio 추출 SELECT *, ROUND(SAFE_DIVIDE(user_cnt, first_week_user_cnt), 3) AS retention_rate FROM( SELECT *, FIRST_VALUE(user_cnt) OVER(ORDER BY week_diff) AS first_week_user_cnt FROM week_diff_user_cnt_data ) ORDER BY week_diff --Monthly Retention WITH base AS( SELECT user_pseudo_id, event_name, DATE(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_date, DATE_TRUNC(DATE(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul'), MONTH) AS event_month, FROM advanced.app_logs WHERE event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2022-11-03' ), first_month_data AS( #first_month 추출 SELECT DISTINCT user_pseudo_id, event_month, MIN(event_month) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id) AS first_month, FROM base ), month_diff_user_cnt_data AS( #month_diff 및 user_cnt 추출 SELECT month_diff, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt FROM( SELECT *, DATE_DIFF(event_month, first_month, MONTH) AS month_diff FROM first_month_data ) GROUP BY month_diff ) #first_month_user_cnt 및 retention_ratio 추출 SELECT *, ROUND(SAFE_DIVIDE(user_cnt, first_month_user_cnt), 3) AS retention_rate FROM( SELECT *, FIRST_VALUE(user_cnt) OVER(ORDER BY month_diff) AS first_month_user_cnt FROM month_diff_user_cnt_data ) ORDER BY month_diff 더 보완할 점은 없는지 평가해 주시면 감사하겠습니다. 강의 항상 정말 잘 듣고있습니다.
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 방식 으로 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