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개념 및 기타 정리 12

데이터 분석에서 흔히 하는 실수(feat. 데이터문해력-카사와기 요시키)

이 글은 카사와기 요시키의 "빅데이터 시대, 성과를 이끌어내는 데이터 문해력"을 읽으면서 데이터 분석에 대해 간단히 정리한 글입니다. 데이터 문해력 문해력: 글을 제대로 읽고 이해하는 능력, 문해력은 단순히 글을 읽고 쓴다는 차원이 아니다. 이 책은 제목 그대로 데이터 문해력, 데이터를 제대로 "활용"하는 방식을 다루고 있다. 조금 더 풀어보면, 데이터를 활용할 때의 사고방식 / 데이터 분석의 핵심 등을 담고 있다. 이 책의 목차는 크게 8개로 나뉘어 있다. 이 중 두 번째 목차인 "올바른 데이터로 올바른 문제를 풀고 있는가?"에 대해 간단히 정리해보려 한다. 목적 사고력 저자는 두번째 목차에서 데이터 활용 시 자주 하는 실수, 데이터 활용의 실패 이유 등을 언급하며, 목적 사고력이라는 개념을 사용한다...

활성 사용자 AU 개념 핵심 정리

활성 사용자 (Active User, AU) 해당 기간 동안 접속한 각각의 사용자 사용자 수를 배타적으로 계산하기 위함 리텐션, 전환 같은 KPI의 출발점 * 이와 비슷한 개념으로 고유 방문자 (Unique Visitor, UV)가 있다. 하지만 "고유" 보다 "활성"이라는 개념이 요즘 비즈니스에 더 적합하여, 활성 사용자 개념을 사용함. DAU, WAU, MAU DAU, DUV: daily, 24시간 WAU, WUV: weekly, 7일 MAU, MUV: monthly, 30일, 1일~말일/28일 위 지표로 사용자의 서비스 애정도(충성도, Stickiness) 계산. 예: DAU/MAU = 1/5 = 20% = 사용자 1명이 5일에 1번씩 서비스 이용. 즉, MAU가 낮아도 비율이 높으면 충성도 높은 ..

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