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👍 회고 기록

[GOODBYE 2022 HEOLLO 2023] 03. 소비
👍 회고 기록/😚 일상 회고 2022. 12. 24. [GOODBYE 2022 HEOLLO 2023] 03. 소비 ※2022년을 보내주며, 질문과 관련된 사진으로 회고합니다. 2023년을 맞이하며, 15개의 질문에 답을 합니다! GOODBYE 2022 올해는 어떤 소비를 주로 했는지 되돌아봤는데여행을 참 많이 다녀왔다. 북촌 캠핑, 천안, 대전, 남원, 구례, 파주, 춘천, 전주, 대구 등 많은 여행지를 다닌 한 해이다. 퇴사 후에 모아둔 돈을 가지고 생활을 해야 했다. 퇴사 전에 몇 월까지 버틸 수 있을지 계산을 미리 해두고 달마다 고정비, 생활비 등을 미리 계획을 세워뒀다. 계획을 세울 때 여행을 위한 비용은 계산해두지 않았지만 시간이 될 때마다 여행을 다녔다. 계획적인 소비는 아니어서 소비를 할 때 마음 한편이 불안하기도 했지만, 한 해를 되돌아보면 여행에 소비를 한 건 참 잘했다는 생각이 든다. 그렇게 모인 ..
[GOODBYE 2022 HEOLLO 2023] 02. 인간관계
👍 회고 기록/😚 일상 회고 2022. 12. 24. [GOODBYE 2022 HEOLLO 2023] 02. 인간관계 ※2022년을 보내주며, 질문과 관련된 사진으로 회고합니다. 2023년을 맞이하며, 15개의 질문에 답을 합니다! GOODBYE 2022 "최근에 만난 5명이 현재의 나를 대변한다." "가장 많이 만나는 다섯 사람이 당신 인생을 결정한다"는 말이 있다. 인간관계는 인생에 매우 중요하다는 말이다. 2022년에 가장 많은 시간을 보낸 사람들이 떠오른다. 올 한 해는 이전에 만난 고마운 사람들을 시간 내서 만나기도 하고, 새로운 좋은 사람들을 만나기도 했다. 인간관계는 한 사람의 노력으로는 절대 유지될 수 없는 것 같다. 올해 고마운 사람들에게 먼저 연락드려 약속을 잡은 것처럼 내년에도 노력해야지. HELLO 2023 내가 바라는 인간관계를 먼저 생각해보고 2023년에 가장 많은 시간을 보내고 싶은 사람을 적..
[GOODBYE 2022 HEOLLO 2023] 01. 건강
👍 회고 기록/😚 일상 회고 2022. 12. 13. [GOODBYE 2022 HEOLLO 2023] 01. 건강 ※2022년을 보내주며, 질문과 관련된 사진으로 회고합니다. 2023년을 맞이하며, 15개의 질문에 답을 합니다! GOODBYE 2022 퇴사하고, 오랜만에 학교 가서 테니스를 쳤다. 이날에 만난 친구들한테는 퇴사했다고 말하지 못했다. 아직 마음속에 불안함이 가득했나 보다. 친구들은 다 취업을 했던지라.. 아무도 그렇게 생각하지 않겠지만 직장을 그만두고 내가 원하는 일을 찾아 도전하는 게 무모해 보이기만 할까 걱정했던 것 같다. 퇴사했다고 말하고 난 내일 회사 안 가는데 너희는 가는구나 캬캬캬 캬하고 놀릴 걸... 지나고 나니 아쉽다. HELLO 2023 올해 나의 건강을 위한 구체적인 목표와 실천 방법을 적어보세요. 어떤 음식을 먹을지, 어떤 운동을 할지, 어떤 마음으로 일상을 대할지 하나씩 적어보세요..
[220913] 이탈 고객을 예측하는 상황이라면, 정확도, 정밀도, 재현도 중에 대표님께 어떤 지표를 말씀드리면 될까?
👍 회고 기록/😎 업무 회고 2022. 9. 13. [220913] 이탈 고객을 예측하는 상황이라면, 정확도, 정밀도, 재현도 중에 대표님께 어떤 지표를 말씀드리면 될까? 📌수업 내용 통계 수업에서 혼동 행렬, 상호작용, 인과 분석을 배웠다. 혼동 행렬 개념을 위주로 복습을 했다. 혼동 행렬 confusion matrix 혼동 행렬을 그려보면 우리의 예측이 어떻게 맞고 틀린 지 할 수 있다. 보통은 우리가 관심이 있는 쪽에 1을 부여한다. 회사 입장에서 이탈하는 고객에 관심이 많다. 힘들게 붙잡은 고객이 이탈하면 안 되니깐! 정확도, 정밀도, 재현도, 특이도 여러 지표 중에 이탈 고객을 예측하는 상황이라면 대표님에게 어떤 지표를 강조해서 얘기해야 할까? 재현도가 중요하다 → 떠날 사람들을 빨리 찾아서 붙잡아야 하니까! → 정밀도도 중요할 수 있음 (떠날 것으로 예상되는 사람들에게 비용이 큰 프로모션을 할 경우, 정밀도가 높아야 비용을 효율적으로 쓸 수 있다) → 정확도는 ..
[220831] 데이터 분석이란 얼마나 잘 정의 하느냐에 달린 것은 아닐까??
👍 회고 기록/😎 업무 회고 2022. 8. 31. [220831] 데이터 분석이란 얼마나 잘 정의 하느냐에 달린 것은 아닐까?? 📌수업 내용 코딩 테스트 문제를 풀었다. 캐글 e-commerce데이터를 MY SQL을 활용하여 재구매율, 코호트 분석, 고객 세그먼트 분석, LTV, 리텐션 분석을 실습했다. SQL 조별 과제를 진행했다. 우리 조는 따릉이 데이터를 분석하고 있는데 데이터 셋업을 완료하고 기준을 정하고 있다. 💡보고 느낀 것 코딩테스트 문제를 혼자 푼 뒤에 맞았다고 끝내는 것이 아니라 꼭 다른 사람의 풀이를 찾아봐야겠다. 내가 푼 문제더라도 강사님이 풀어주신 풀이가 더 쉽고 효율적으로 접근한 것이 있었다. 코딩 테스트는 정답 여부를 보는 곳도 있지만, 어떻게 풀어나가는지 논리성을 보는 곳도 많다. 논리성을 연습하기 위해서는 풀이할 때 어떻게 풀어나가야 할지 논리를 전개하는 훈련을 해야 하고, 타인의 답변과 비교하며 더 ..
[220823] 애자일은 빠른게 아니라 민첩한 것이다?!
👍 회고 기록/😎 업무 회고 2022. 8. 23. [220823] 애자일은 빠른게 아니라 민첩한 것이다?! 📌수업 내용 박성진 강사님의 '애자일의 핵심 개념 이해' 강의를 들었다. 강사님이 번역하신 저서의 내용도 많이 포함되어있었다. 빠름 vs 민첩함 육상 vs 축구 Speed(속도) vs Agility(민첩성) 사람들은 애자일 하면 빠른 것을 떠올리지만, 애자일은 빠른 게 아니라 민첩한 것이다! 애자일도 어쨌든 빨리하는 것이 아닌가? (빠름) 즉시 명령하여, 옳은 일이라면 현장에서 해결함. (민첩함) 신중히 고민. 여론조사도 진행했으나 51: 49 정도로 박빙으로 나옴. 51이 더 많으니 시행으로 옮겨야지라는 생각안함. 결국 49의 사람들이 상소문 올리며 힘들기 때문. 각각 다른 토지(비옥, 척박)에서 조세제도를 3년 동안 시험 실행해보고 14년 만에 세종의 조세제도를 개정! 애자일은 문제 해결(목적)을 잘..
[220822] 많은 사람들은 데이터 분석에 환상을 가지고 있다. 프로젝트에 앞서 환상을 깰 필요가 있다.
👍 회고 기록/😎 업무 회고 2022. 8. 23. [220822] 많은 사람들은 데이터 분석에 환상을 가지고 있다. 프로젝트에 앞서 환상을 깰 필요가 있다. 📌수업 내용 데이터 분석 프로젝트 수행을 위한 방법론 및 예상되는 문제 해결을 위해 알아야 할 실전 지식 (윤영진 강사님) 강의를 들었다. 강사님의 저서를 집약해서 설명해주셨다. 💡보고 느낀 것 콜센터 대시보드에는 고객의 대기 시간, 첫 상담원과 연결되는 데 걸리는 시간 등이 있을 수 있다. 좋은 대쉬보드는 심플과 쉽게 소통할 수 있는지가 중요하다. 데이터 전처리는 데이터를 특정 분석 목적에 맞게 분석 가능한 상태로 만드는 전 과정을 의미 분석에는 설명적 분석 (ex. 매출 현황) 과 진단적 분석 (ex. 설명을 넘어 왜 매출이 상승했는지? 이유도 함께 제시)가 있다. 관리자와 경영자는 시간이 부족하다. 빠르게 의사결정을 도와야 한다. 그리고 내가 하는 분석이 어떻게 의사결정에 반영될지 항상 생각해야 한..
[220818] 귀무가설을 기각할 것인가? 결정을 유보할 것 인가?
👍 회고 기록/😎 업무 회고 2022. 8. 18. [220818] 귀무가설을 기각할 것인가? 결정을 유보할 것 인가? 📌수업 내용 통계적 가설 검정 입증 방법, 1종 오류, 2종 오류, A/B테스팅, 독립 표본 T검정, 분산분석을 배웠다. 특히 통계적 가설 검정에 대해 잘 이해할 수 있었다. 통계적 가설 검정 입증 방법 (1) 귀무 가설을 수립한다. 귀무가설(null hypothesis) : 기각하고자 하는 가설 pg.ttest(df.rating, N) → 귀무가설 : df.rating의 모평균이 N이다. 신뢰구간은 귀무가설과 무관해서 똑같이 나온다. (N이 달라도 같다) p-value는 N에 따라 다르다. p-value로 이걸 깔 수 있는지 여부를 검증하기 때문이다. N은 디폴트값은 0이다. 대립 가설(alternative hypothesis) : 주장하고자 하는 가설 ※우리는 귀무가설만 수립한다. (2) 유의 수준을..
[220817] 평점 낮은 리뷰가 많다고 가장 많은 불만이 있다고 할 수 있을까?
👍 회고 기록/😎 업무 회고 2022. 8. 17. [220817] 평점 낮은 리뷰가 많다고 가장 많은 불만이 있다고 할 수 있을까? 📌수업 내용 캐글 데이터 중, 아래의 이커머스 의류 리뷰 데이터를 SQL에 import 해서 분석해보는 실습을 진행했다. Women's E-Commerce Clothing Reviews 23,000 Customer Reviews and Ratings www.kaggle.com SQL csv import 방법 (1) workbench 사용해서 바로 업로드 (용량이 많은 경우 오래 걸린다) (2) python으로 업로드 (좀 더 큰 파일에 용이) 상품 리뷰 데이터 분석 (부서별 평점, 연령대별 평점, 특정 키워드 비율 등) 💡보고 느낀 것 평점 낮은 리뷰가 많다고 가장 많은 불만이 있다고 할 수 있을까? 리뷰 점수가 낮은 연령대를 카운팅해봤다. 카운팅 해보니, 40대의 리뷰 수가 가장 많았다. 그러면 평점 ..

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