20260407 TIL

📢 오늘의 목표

🚩코드카타를 통해 기본적인 코딩 역량을 키운다.

 

🚩 데이터 분석 조별 과제를 수행하면서 데이터 분석 역량을 기른다.

 

🚩 아티클 스터디로 데이터 분석 도구에 대한 탐색을 한다.

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📅 TIL

❇️Code Kata

😊 문제 29

https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/12903

프로그래머스

> 단어 s의 가운데 글자를 반환하는 함수, solution을 만들어 보세요. 단어의 길이가 짝수라면 가운데 두글자를 반환하면 됩니다.

def solution(s):
    if len(s) % 2 == 0:
        return s[len(s)//2-1:len(s)//2+1]
    else:
        return s[len(s)//2]

➡️def solution(s):로 s에 대한 함수를 정의 해주고 if 조건으로 len(s) % 2 == 0 즉 나머지가 남지 않는 짝수일 경우를 상정해준다. 그리고 결괏값에서 len(s)//2로 반으로 나눠주고 리스트는 0,1,2,3, ... 순으로 가므로 1을 빼준다. 그리고  len(s)//2로 반으로 나눠주고 슬라이싱은 n:s+1 형식이라 n~s 번째 수까지 슬라이싱 되므로 1을 더해준다. 그리고 홀수인 경우 len(s)//2로 나눠주면 가운데 수가 return되게 된다,

 

🧠Feedback

처음에는 answer = ' ' 를 사용해서 함수를 구성했으나 str 형식이 아니라서 오류가 발생했다. 그래서 answer = ''을 빼고 다이렉트로 if문의 답을 리턴하고 리턴값이 answer인 줄을 지워버렸다. 그리고 len((s)+1)로 구성을 해서 s가 덧셈을 할 수 있는 숫자가 아니라 문자여서 len(s)으로 바꿨다.

❇️아티클 스터디

https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2141/

기획자가 알아야 할 데이터 분석 도구와 활용법 | 요즘IT

❗주제 :

기획자가 알아야 할 데이터 분석 도구와 활용법

 

💬요약 

 

데이터 분석을 위해서는 다양한 데이터 도구를 사용 가능합니다. 특히 효율적인 업무와 높은 생산성을 위해서는 데이터 분석 도구가 꼭 필요합니다.

하지만 도구의 ‘사용 방법’에만 몰두하여 도구를 잘 다루는 방법에만 의존하는 경우가 있습니다. 데이터 분석가가 중요하게 생각해야 하는 것은 이러한 도구도 의사 결정을 위한 하나의 수단이라는 것이기 때문에, 핵심은 데이터 분석 도구를 통해 올바른 의사 결정을 하는 것이라는 것을 항상 기억하는 것 입니다.

 

🔆주요 포인트 

분석 모델 별 특징

 

GA(Google Analytic)

 

➡️ 웹 + 앱 통합 속성

✅웹과 앱 서비스를 제공하는 플랫폼을 GA4 하나만으로 전체 플랫폼 분석 가능

➡️ 이벤트 중심 데이터 모델

➡️ 유용한 데이터 통합성

 

엠플리튜드(Amplitude)

 

➡️ GA4보다 사용자 행동 패턴 분석이 용이하고, 도구 사용 난이도가 낮음

➡️ 전반적 매니징과 사용자 분석에 특화

➡️ 뛰어난 협업 시스템

 

태블로(Tableau), 리대시(Redash)

 

➡️ 데이터 자동 시각화, 모니터링 목적

➡️ 스케줄링, 경고 기능 존재

➡️ 수많은 커뮤니티 활용 정보, 손쉬운 조작 방법

 

핵심 개념 

💬데이터 분석 도구

데이터를 수집 → 분석 → 시각화해서 의사결정을 돕는 소프트웨어

 

💬Google Analytics 4

사용자 유입과 전환을 분석하는 웹/앱 데이터 도구

 

💬Amplitude

사용자 행동과 리텐션을 분석하는 제품 분석 도구

 

💬Tableau

데이터를 시각화해 인사이트를 전달하는 BI 도구

 

🧭용어 정리 :

⚡U.A (User Acquisition)

사용자를 서비스로 유입시키는 마케팅 활동

 

⚡플랫폼 분석

웹/앱에서 사용자 행동과 성과를 분석하는 것

 

⚡Firebase

앱 개발·분석·마케팅을 지원하는 통합 플랫폼

 

⚡트래픽

웹/앱에 방문하는 사용자 수와 흐름

 

⚡웹로그

사용자의 방문 및 행동 기록 데이터

 

⚡이벤트 중심 데이터 모델

사용자 행동을 ‘이벤트’ 단위로 저장하는데이터 구조 (예: 클릭, 구매

 

⚡데이터 웨어하우스

다양한 데이터를 통합 저장·분석하는 대규모 저장소

 

⚡퍼널(Funnel)

사용자가 특정 목표까지 도달하는 단계별 흐름 (이탈 분석 포함)