프로젝트가 시작하고 나니 회고 작성에 시간을 쓰지 못한 것 같다.짧게나마라도 작성하는 것이 좋을 것 같아 새로 배우게 된 내용은 정리해보려 한다. 오늘은 더미데이터를 통해 구글시트와 루커스튜디오를 통해 대시보드를 만들어보는 실습을 진행하였다.더미데이터가 진행하는 프로젝트에서 실제로 얻게 될 데이터들이라 그런지 실습하는 데 재미가 있었던 것 같다.새로 배운 것들Copy DB (시트) 만들기 =FILTER('Zap-DB'!$A$2:$H,'Zap-DB'!$A$2:$A0)LEFTex) 2025-04-11 23:12:34 -> 2025-04-11=LEFT(H2,10)MIDex) 2025-04-11 23:12:34 -> 23=MID(H2,12,2)TEXTex) 2025-04-11 -> "Fri"=TEXT(I2,"d..

zapier 사용 시 무조건 이해해야 되는 두 개념IF / THENTRIGGER / ACTION이라고 생각하면 된다.IF (TRIGGER)는 하나 밖에 없다.TRIGGER는 받는 용도 (GET)이다.ZAP / TASK자동화 챌린지Google Forms를 제출하는 사람이 8:00시부터 20:59까지 제출하면 즉시 메일을 보냄Google Forms를 제출하는 사람이 21:00시부터 23:59까지 제출하면 다음날 오전 8시에 메일을 보냄Google Forms를 제출하는 사람이 00:00시부터 07:59까지 제출하면 오늘 오전 8시에 메일을 보냄ZAP시간 비교를 위한 Formatter 추가원래는 00:00 ~ 24:00으로 (DATE/TIME) 포맷으로 시간 비교를 하려했다가 시 (HH)로 NUMBER 포맷으로..

그로스 마인드셋Self-Talk"난 할 수 있다"Environment"난 왜 이렇게 마음 먹은게 안되는거지?"-> 작심삼일, 목표 세우고 이루지 못하는 죄책감, 자아비판-> "환경을 만들고 자신을 가둬버리기"Trade-Off"난 이것도 하고싶고 저것도 하고싶어"-> Unfriend / Disconnect-> 사막의 시간을 걸어야 오아시스를 본다. 지금 해야하는 것들에 몰입하자.-> 생각하는 것보다 별 거 없다. 크게 FOMO를 느끼지 않는다.Tools"경쟁 업체는 OOO 쓰는데, 우리도 좋은 툴 써야할텐데"-> 가장 중요한 것은 Bare Hands-> 기본적은 내용을 가지고 스스로 할 수 있어야 한다.-> 기초를 알아야 확장성이 생긴다.Persistence"꾸준함은 항상 승리한다"-> Skip은 Zero..

새로 배운 것지역별 타겟: 지역별 선호하는 것을 알고, 토대로 광고를 집행.Value Shopper: 소위 아껴서 사는 사람들Home Bias: 집과 같이 자신에게 친숙하고 편안한 회사에 투자하는 경향을 보이는 것Root Cause: 근본 원인CAT: Creative + Audience + Test. 얼마만큼 한정된 예산으로 얼마나 많은 ROAS, ROI를 내느냐. (목표를 달성하느냐)북극성 지표: 회사의 장기적인 성공을 가장 잘 예측할 수 있는 측정값. 언제 어디서 보더라도 변하지 않는 단 하나의 지표. 비슷한 뜻의 단어로 OMTM(One metric That Matters)이 있음ex) Airbnb의 예약된 숙박 횟수, 우버의 운전기사 수히어로 콘텐츠1. Attention Grabberex) 발표 청..

새로 배운 것1세대: CPG (Consumer Package Goods) -> 소비재2세대: Digital Goods -> PDF, Apple Music (Stremaing), Netflix (비디오를 우편함에 운송해주는 서비스를 했었음)3세대 (현재): 데이터 -> 세그먼트화  Amazon: 책 -> 음반, DVD -> 모든 상품을 팔게 됨 디스럽팅: 파괴적 혁신 립스틱 이펙트 다나와, 호텔스닷컴의 비즈니스 모델: 제휴 마케팅 Short Tail: 짧은 키워드Long Tail: 긴 키워드 In-Depth Interview: 1명과 디테일하게 인터뷰FGI: Focus Group Interview: 설문조사 CRM과 오마카세“가게의 오마카세가 아닌 손님의 오마카세”손님의 취향을 아는 것이 중요함손님이 좋아..

새로운 강사님과 함께한 첫 수업오늘은 새로운 강사님과 함께하는 첫 수업이었다. 새로운 시작을 맞이하는 기분이 들어서 설렘과 긴장이 공존했다.조별 실습을 진행하게 되었는데, 예상치 못하게 강사님께서 나를 조장으로 지목해주셨다. 지난 회고조 조장에 이어 이번에도 조장을 맡게 될 줄은 몰랐다..! 한편으로는 부담이 되기도 하지만 내가 직접 선택한 조원분과 나를 선택해 준 조원분들이 함께 성장할 수 있도록 최선을 다해야겠다고 마음을 다잡았다. 무엇보다도 이번 수업은 강사님과 직접 소통할 수 있는 양방향 방식으로 진행되었고, 조원들과 의견을 나누며 실습을 하다 보니 더욱 집중할 수 있었다. 덕분에 졸릴 틈도 없이 몰입할 수 있어서 좋았다.앞으로의 수업도 기대된다! 조원들과 함께 성장해 나가는 과정이 더욱 즐거울 ..

LSTM 이론RNN(Recurrent Neural Network)의 한 종류로, 장기 의존성 문제를 해결하기 위해 개발된 모델이다. RNN은 시간이 지남에 따라 기울기 소실 문제가 발생하지만 LSTM은 셀 상태와 게이트 구조를 활용해 이를 해결한다. 장기 기억을 유지하면서 시계열 데이터를 효과적으로 학습할 수 있다.LSTM의 주요 구성 요소셀 상태: 네트워크의 장기 기억을 유지하는 경로입력 게이트: 새로운 정보를 셀 상태에 추가할지 여부 결정망각 게이트: 불필요한 정보를 제거출력 게이트: 현재 상태에서 어떤 값을 출력할지 결정게이트 연산시그모이드 활성화 함수를 사용하여 0 ~ 1 사이 값을 출력하고 얼마나 정보를 유지할지 결정한다.예시import numpy as npimport pandas as pdim..

계절성을 고려한 회귀 분석많은 데이터는 시간에 따라 반복되는 계절적 패턴을 가지고 있으며, 계절성을 고려하지 않으면 모델이 데이터의 패턴을 제대로 학습하지 못할 수 있다. 시간 요소를 독립 변수로 추가하여 계절적 변동을 반영한다. import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport statsmodels.api as sm# 데이터 생성 (12개월 주기의 계절성을 가진 시계열 데이터)np.random.seed(42)months = np.arange(1, 25) # 2년 (24개월) 데이터seasonal_effect = 10 * np.sin(2 * np.pi * months / 12) # 계절성 반영 (사인 함수)trend ..