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프로젝트13

[분석프로젝트] GA 데이터 분석을 통해 목표 설정하기 배경 1) 북아메리카의 구매전환율이 1분기 2.97% 에서 3분기 3.49% 로 증가했다(감소하다가 왜?) 2) 북아메리카의 ARPPU은 왜 높은가? : 특히dfa사이트(어떤 집단의 사람들이 구매하는가 : 주 타겟층 찾기)목표 북아메리카의 핵심 타겟층을 찾기전환율 3.5로 높이기분석1. 매출은 누구로부터 발생 하는가?1) 전분기대비 구매고객수/ ARPPU/전체 매출액 추이 확인ARPPU = 전체 매출액 / (고유)구매 고객 수 = 구매 고객 1인당 매출액전체 매출액 = 구매 고객 수 X ARPPU(1) ARPPU의 증감 추이 확인하기분기구매 고객 수 ARPPU전체 매출액2017-1Q1,239 265,574,075.87329,046,280,0002017-2Q1,633 ▲ 241,243,208.82 ▼ 39.. 2024. 8. 14.
[ 분석프로젝트 ] 천안시 오락 및 편의 시설이 많은 장소는 어디일까? 목적 : 천안시 폐건물을 활용하기 위해 최적의 입지를 찾는다방안 : 오락, 편의, 숙박 및 관광과 관련되어 가까이 있는 확인구분주소주변 지역두정동 폐공사장충남 천안시 서북구 두정동 1354성정동, 신부동,두정동, 부대동, 성성동, 백석동, 봉명동폐공장천안시 서북구 충무로 214 (쌍용동 388-13)쌍용동, 봉명동, 성정동, 다가동, 일봉동, 청수동, 용곡동, 신방동삼룡동 폐건물천안시 동남구 삼룡동 240-3삼룡동, 청룡동, 일봉동, 구성동, 원성동 활용데이터 : 인허가 데이터 포털오락 서비스 : 수영장업, 일반유원시설업, 전문휴양업, 자동차야영장업, 영화상영업, 썰매장업, 승마장업, 빙장장업, 유원시설업, 공연장, 전문휴양업, 숙박 서비스 : 관광펜션업, 관광숙박업, 종합휴양업, 관광숙박업, 숙박업, .. 2024. 8. 13.
[분석프로젝트] 주변에 빵집이 몇 개가 있을까? 목적 : 어떤 지역을 특정 상품에 특화된 지역으로 만들기 위해서는 특정 상품에 대한 상권이 이루어 져야 한다기준 : 서로 걸어갈 수 있는 거리, 500m방법 : 대표 빵집의 주소(위도,경도)를 활용하여 해당 지역으로부터 500m 안에 있는 빵집을 확인한다데이터 : 행정안전부_제과점영업의 2024년 업데이트 기준 영업중인 업소(성심당 제외) 1. 주소 전처리1) 위도와 경로도 변환하기 위해 도로명 주소에 건물이름, 층수제거total_df['도로명전체주소'] = total_df['도로명전체주소'].str.split('(').str[0]total_df['도로명전체주소'] = total_df['도로명전체주소'].str.split(',').str[0] 2) 대표빵집의 시/군/구 지역만 추출address_list .. 2024. 8. 10.
[분석프로젝트] 제과점영업 과연 인기가 있을까? 목표전국 지역에서 대표 빵집을 기준으로 베이커리 상권 분석해당 지역의 개/폐업 추이근속년수시도내(큰퀀역) 대표빵집 지역의 베이커리 상권비율 : 베이커리 상권이 얼마나 몰려있는지 1. 전국 추이가장 고점은 2010년과 2023년으로 2010년에 개업수가 가장 낮았으나 2023년까지 상승추이 2. 천안시 [ 개/폐업 추이 ]천안시 개업과 폐업의 추이는 유사, 2022년 최고점[ 근속년수 비교 ]   3. 대전 중구[ 개/폐업 추이 ] [ 근속년수 ] 문제 : 같은 지점이라도 소재지이전, 사업장 변경으로 근속년수에 대해 오류발생방안 : 브랜드의 역사성을 평가하기 위한 지표로 공식사이트이 연혁을 기준으로 작성 2024. 8. 9.
[코드리뷰] 고객생애가치(CLV) 계산하기 CLV(Customer Life Value) :고객생애가치  고객과의 관계가 지속되는 동안 평균적으로 고객1인으로부터 기대하는 금액고객가치 = 평균구매금액 X 평균구매빈도평균구매금액 = 특정기간 내 총 수익 / 특정기간 내 총 구매횟수CLV = 고객가치 X 평균고객수명(고객의 예상 유지 기간) 이를 통해 고객이 수명주기내 기여할 수 있는 수익을 계산할 수 있음평균구매가치 : 해당기간(하단 활용에서는 1년) 총 매출/ 총 구매건수평균구매건수 : 구매건수 / 기간내 구매한 고유 고객수(중복구매제거)평균고객가치 : 평균구매가치*평균구매건수> 1년동안 평균 고객이 얼마의 물품을 구매하는지 나타냄평균고객수명 : 고객이 구매를 지속한 횟수(하단 활용에서는 1년동안 구매한 횟수를 지정) 고객 1명이 첫 결제 이후 이.. 2024. 8. 7.
[고객분석] 이커머스 데이터2 EDA 고객행동을 분석하기 위해 섹션, 이벤트와 고객이 산 제품을 알 수 있는 데이터를 활용해 보았다 https://www.kaggle.com/datasets/mkechinov/ecommerce-behavior-data-from-multi-category-store eCommerce behavior data from multi category store This dataset contains 285 million users' events from eCommerce website www.kaggle.com 데이터 특징 컬럼명 예시 event_time 2020-04-01 00:00:00 UTC event_type view product_id 1201465 category_id 2232732101407408685 c.. 2024. 3. 29.