[BigZami뉴스레터] 매출 향상에 반드시 필요한 '이것' 🤔 & 완벽한 데이터 모델링은 불가능하다?
데이터 분석 솔루션 빅재미
2024. 11. 7.
No-Code 데이터 분석 솔루션 빅재미
데이터 분석 솔루션 빅재미
2024/11 Vol.36
안녕하세요. BigZami입니다. 🤗
입동과 함께 추워진 날씨에 모두 감기 유의하시기 바랍니다!!
오늘은 Apriori를 통한 고객 구매 패턴 분석과 잘 정의된 분석 데이터모델의 특징,
빅재미 사용 매뉴얼(분석기능)을 소개해 드립니다.
Apriori를 통한 고객 구매 패턴 분석
물품을 판매하기 위해서는 고객들의 행동을 이해하고, 이 행동을 구매 패턴과 연관하여 파악할 수 있는 기반이 필요합니다. 고객들이 구매하는 품목 간의 관계를 분석하고, 구매 패턴에 기반한 상품 배치 및 고객 동선 설계, 추천 시스템 구축 등 매출 향상을 위한 의사 결정에 도움이 되는 방법을 알아보겠습니다.
📌 활용 데이터
이번 분석에서 사용할 데이터는 트랜잭션 데이터로, 거래ID와 거래품목이 1:1로 기재되어 있는 트랜잭션 데이터가 포함되어 있습니다.
📌 분석 요약
[데이터 전처리] 장바구니 분석 수행 시, Dept 컬럼에서 제품 카테고리명만 추출하는 작업을 수행하고 필요 컬럼을 선택 추출 및 컬럼명 변경하여 분석결과 해석 시 가독성을 높인다.
[최다 구매/환불 제품 확인]
구매 데이터와 환불 데이터를 분리하고 거래량을 기준으로 최다 구매/환불 제품을 시각화한다.
[구매 데이터를 추출해 연관분석(Apriori) 수행]
고객별로 구매 상품을 나열하여 자주 나타나는 구매항목 집합을 찾는다. 즉, 어떤 제품이 함께 구매되는지 패턴/경향을 확인한다.
데이터설계를 할 때, 데이터를 모델링하는 방법은 오직 한 가지의 절대적인 방법만 존재하는 것이 아니라는 점을 꼭 기억해야 한다. 실제 프로젝트 중 데이터 모델링을 진행하다 보면 다른 사람의 업무를 간섭할 수밖에 없다. 그러나, 자신의 의견을 너무 강하게 주장하면 작업을 진행하기도 전에 갈등으로 인해 일의 진행이 어렵게 되는 경우가 많다. 항상 다른 의견도 존중하며, 방법적으로 서로 다른 부분이 있음을 인정하고 작업을 진행해야 할 것이다.
그렇다고 모든 방법이 다 용인이 되는 것은 아니다. 마치 바둑을 두는 것처럼 상대방의 수에 따라 다양한 방식의 착점이 가능한 것처럼 여러 가지의 좋은 방법이 있다는 것이지, 아무렇게나 두는 방법을 용인하는 것은 아니다. 내공이 잘 준비된 사람이 바둑을 두는 수준의 토론은 얼마든지 해야 하겠지만, 상대방이 아직 초보 수준의 기술을 가지고 있다면 인내심을 가지고 설명을 하면서 좋은 방식의 데이터 모델링으로 만들어 가야 한다.
또한, 여러 가지 방식의 다른 데이터모델이 도출되었을 때는 첫 번째, 기본 데이터 모델링으로 적절한지 검증하고, 두 번째로 업무 프로세스를 대입해보고, 세 번째로 데이터모델의 복잡성을 분석해보도록 한다. 또한, 마지막으로 성능 영향까지 고려하여 장단점을 도출해야 한다. 그래서 객관적인 근거에 의해 데이터모델을 결정하는 작업 흐름이 필요하다. 전문 읽으러 가기
빅재미 사용 매뉴얼 - 분석
BigZami 완전 정복 일곱 번째 #데이터 분석2
🚨 쉽고 빠른 분석
오늘은 BigZami 데이터 분석 방법 중 '지도 분석' 방법을 소개해 드립니다. BigZami를 활용하면 블록을 Drag&Drop으로 간편하게 선택하고 연결할 수 있고, 복잡한 전처리 및 분석을 보다 쉽고 빠르게 할 수 있습니다. 반복적인 업무가 개선되어 분석에 소요되는 작업 시간이 단축되고, 업무 생산성이 증가됩니다.