💡Intro입사한 지 일주일이 지났다.전주에는 태블로 기초와 중급 수준의 교육을 받았고, 이번주는 퀴즈 풀이를 통해 배운부분을 반복적으로 익히는 주간이 될 것 같다. 🖊️ Tableau 1. 범주형 매개변수(필드) & 조건 계산된 필드로 필터링 하기조건 ) 선택한 범주별(매개변수) 하위범주의 매출 막대그래프로 시각화(계산된 필드) & 그 외의 범주는 범주 계로 나타내기접근 ) 매개변수 생성 -> 조건문 계산된 필드 생성 -> 마크 레이블 추가1.`p_범주구분` 매개변수 생성`범주`필드의 측정값 매핑해주고 (ex. 가구 - 가구 등)전체 조건 추가 (ex. 전체 - 전체)2.`c_범주구분` 조건문 계산된 필드 생성 (IF ~ ELSE ~ END)‘전체’ 선택 : 하위 범주 전체 표시 -> 매개변수가..

태블로 | AARRR 대시보드 구현하기1 ( Acquisition / Activation /Retention + Cohort)➡️  AARRR 프레임워크 및 관련 지표 Acquisition (획득) : 유입DAU : 하루 활성 사용자WAU : 주간 활성 사용자MAU : 월간 활성 사용자STICKINESS : DAU/MAU → 값이 클수록 충성도가 높음Activation (활성화) : 첫cookievlog.tistory.com ➡️ Revenue 대시보드매출 관련 지표 PU(PAYING USER) : 유료 고객ARPU ( AVERAGE RE PER USER) : 1인당 평균 매출ARPPU ( AVERAGE RE PER PAYING USER ) : 1인당 유료 고객 평균 매출LTV (한 사용자가 서비스에서 ..

아래 Kaggle 의 a/b tesing 데이터셋으로 ab테스트 결과 대시보드를 구현하는 실습을 진행했다. A/B testing www.kaggle.com 최종 구현한 대시보드 ➡️ 대시보드 목표 정의`who` (대시보드 대상) : 프로덕트 팀`why` (목적) : a/b 테스트 실험 결과 공유 및 의사결정 지원`what` (주요 지표) : 랜딩 페이지 전환율`how` (대상자가 어떻게 활용하려고하는가) : 세부수준? 고수준? → 세부수준`when` (언제 사용하는가) : 매일? 매주? 특정 상황? → 특정 상황`design` (대시보드 구성) : 어떻게 대시보드를 구성할 것인가? → 주요 지표만 간단하게➡️ 대시보드 구현 실습 대시보드 구성 (개별 워크시트 작업)그룹별 유저 비중 →수치그룹별 전환율 →..

➡️  AARRR 프레임워크 및 관련 지표 Acquisition (획득) : 유입DAU : 하루 활성 사용자WAU : 주간 활성 사용자MAU : 월간 활성 사용자STICKINESS : DAU/MAU → 값이 클수록 충성도가 높음Activation (활성화) : 첫 경험재방문율 : 가입후 7일내 재방문율완료율 : 주요 기능 완료율첫 세션 평균 시간 (첫 방문시)Retention (유지)리텐션코호트Revenue (수익)ARPU ( AVERAGE REVENUE PER USER) : 1인당 평균 매출 : 총 매출/ 총 고객수ARPPU ( AVERAGE RE PER PAYING USER ) : 1인당 유료 고객 평균 매출LTV (한 사용자가 서비스에서 발생시키는 총 매출) : ARPU * 평균 유지기간AOV(AV..

➡️ 유입채널별 트래픽 분석 - 도넛 차트 목표유입 채널(Channel Grouping)별 트래픽 비율을 시각적으로 표현 (도넛차트) 전체 사용자 중 특정 채널에서 온 비율이 얼마나 되는지 분석시각화도넛 차트는 행/열 구분이 없으므로, 열에 1 작성하여 임의의 차원 값 생성 →  파이차트 생성`유입채널별 고객수` : 색상/각도 설정 -> 각도 (고객수) / 색상 ( 유입 채널)`내부원 생성` : 임의의 파이차트 생성 후이중축으로 설정후 크기/색상 변경`디자인`  : 레이블 / 컬러/ 크기 조정 해서 시각화➡️ 시간/요일별 트래픽 분석 - 히트맵목표시간대/요일 별 방문자 수를 색상 강도로 표현특정 시간대에 트래픽이 집중되는 패턴 분석 목표`시간 전처리`UNIX 타입일 경우 → UTC 타입으로 변경 필수함수..

➡️ 시각화 종류와 적용시각화 목적에 따라 효과적인 시각화 적용 가능변수의 관계성 : scatter chart / bubble chart 변수간의 비교 : bar chart(범주/이산형) / line chart( 시계열)분포 확인 : histogram구성비 확인 : stack chart ( 범주/시간에 따라 변화할때 ) , pie chart & waterfall chart (변하지 않을때) ➡️  시각화 예시1 -  Stack chart 상대적인 비율을 시각화범주 및 시간에 따라 데이터의 변화를 효과적으로 시각화 해줌ex) 에어비앤비 일반/ 슈퍼 호스트의 응답 시간 비교 열 ( 범주 ), 행 ( 집계값 )마크(색상 -> 일반/슈퍼 호스트 컬럼)➡️ 시각화 예시2 - Line chart  (+ 예측선 추가..