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• [대만여행] 타이중 여행지 추천&공유(하)

  여행 2023. 4. 28. 23:39

  2023.04.23 - [여행] - [대만 여행] 타이중 여행지 추천&공유 [대만 여행] 타이중 여행지 추천&공유 올해 2월 말쯤 대만에 갔다 온 경험을 토대로 추천할만한 곳 & 느꼈던 점을 공유해보고자 합니다. 저는 대만을 이번에 두번째 갔다 오는 거고 첫 번째는 두 달 전쯤 갔다 왔습니다! 두 달 전에는 juun42.tistory.com 타이중 여행 2일 차에는 본격적으로 여행을 했습니다. 타이베이와는 다른 매력을 느낄 수 있었고 두 번째 대만여행으로 너무나 좋았고 대만을 두 번째 가시거나 5일 이상 체류하시면 타이중도 꼭 고려해 보시길 추천드립니다! 루트 : 르웨탄(일월담) -> 동해대학교 -> 국립오페라극장 -> 펑지아야시장 정말 누가 타이중간다고 하면 추천해 줄 만한 루트였습니다. 만족도 짱짱이..

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• [대만여행] 타이중 여행지 추천&공유(상)

  여행 2023. 4. 23. 23:22

  올해 2월 말쯤 대만에 갔다 온 경험을 토대로 추천할만한 곳 & 느꼈던 점을 공유해보고자 합니다. 저는 대만을 이번에 두번째 갔다 오는 거고 첫 번째는 두 달 전쯤 갔다 왔습니다! 두 달 전에는 처음 가는 거라 무난하게 타이베이&지우펀 등을 갔다 왔었는데 많은 매력을 느끼고 두 번째로 또 갔다 오게 되었습니다 ㅋㅋㅋ(이번에는 중국어도 조금 공부해서 가봤지만 큰 도움은 안되었습니다.) 이번에는 타이페이만 가기에는 아쉬워서 타이중에서 혼자 2박 3일, 타이베이에서 친구와 2박 3일을 보내게 되었는데 이번 글에서는 타이중에서의 2박 3일을 말씀드려 보겠습니다. 먼저! 대만의 특징, 장단점을 말씀드리고 대만 여행을 고민하시는 분들에게 어필?을 해보겠습니다. ㅋㅋㅋ 많은 사람들이 대만이 뭐가 좋아서 연달아 갔다 ..

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• 데이터 분석 지표 및 개념 - 매출

  데이터 분석 2022. 1. 26. 21:23

  들어가며 매출 관련 지표들은 어떤 것이 있고 어떻게 활용되는지 알아보겠습니다. 주요 지표 Sales(= Revenue) 매출액 PU(Paying User) 구매자 수 PUR(Paying User Rate) 구매자 비율 ARPU(Average Revenue Per User) 사용자 당 평균 매출 ARPPU(Average Revenue Per Paying User) 구매자 당 평균 매출 LTV(Life Time Value) 혹은 CLV(Customer Lifetime Value) 고객 생애 가치 CAC(Customer Acquisition Cost) 고객 획득 비용 세부 설명 1. ARPU와 ARPPU ARPU는 활동 사용자 1인당 평균 결제 금액을 의미합니다. 특정 기간 동안의 매출을 그 기간 동안의 활성..

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• 데이터 분석 지표 및 개념 - User

  데이터 분석 2022. 1. 20. 13:53

  들어가며 회사의 가장 기본적인 목적, 높은 수익을 올리기 위해서는 많은 유저와 그 유저로부터 나오는 매출이 필요합니다. 이번 글에서는 유저와 관련된 지표는 무엇이 있는지, 지표를 활용한 분석을 소개해보겠습니다. 주요 지표 UV(Unique Visitor) 순 이용자 수 (중복제외) AU(Active User) 활성 이용자 수 DAU(Daily Active User) 하루 내 활성 이용자 수 WAU(Weekly Active User) 한 주 내 활성 이용자 수 MAU(Monthly Active User) 한 달 내 활성 이용자 수 RU(Registered User) 가입자 수 NRU(New Registered User) 신규 가입자 수 RRU(Return Registered User) 복귀 유저 수 TS(..

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• A/B Test란? (feat. p-value)

  잡담 2021. 12. 3. 16:13

  2021.12.03 - [분류 전체보기] - p-value란? p-value란? 2021.12.02 - [잡담] - 가설 검정과 유의수준을 알아보자 가설 검정과 유의수준을 알아보자 가설 검정, 유의 수준, p-value, AB Test 순으로 내용을 정리해보려 합니다. 필요한 부분만 보셔도 좋고 관련 juun42.tistory.com 이전 글에서 가설검정, 유의수준, p-value에 대해서 알아봤습니다. 그럼 실제로 A/B Test가 무엇인지 알아보고 p-value가 어떻게 쓰이는지 보겠습니다. A/B Test AB Test란 동일한 앱, 웹 페이지에서 원본과 일정부분 수정한 수정본을 보여준 뒤 어떤 것이 더 좋은 성능을 보이는지 평가하는 방법입니다. 수정은 디자인, 인터페이스, 상품 배치, 등 다양한 ..

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• p-value란?

  잡담 2021. 12. 3. 14:05

  2021.12.02 - [잡담] - 가설 검정과 유의수준을 알아보자 (1) 가설 설정 : $H_0$ : m = 70 $H_1$ : m < 70 (2) 기각역설정 : 기각역 R : Z < -$z_α$, Z = ${\bar{X} - m \over σ/\sqrt{n}}$ (3) 계산 : 주어진 수치를 활용하여 검정통계량을 구한다. σ = 15, m = 70, n = 25, $\bar{x}$ = 64.32, α = 0.05 z = ${\bar{X} - m \over σ/\sqrt{n}}$ = ${64.32 - 70 \over 15/\sqrt{25}}$ ≓ -1.893 (4) 의사결정 : z = -1.893 < -1.645 = -$z_0.05$ 이므로 유의수준 α=0.05에서 귀무가설은 기각되어야 한다. 자 그럼..

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• 가설 검정과 유의수준을 알아보자

  잡담 2021. 12. 2. 16:01

  가설 검정, 유의 수준, p-value, AB Test 순으로 내용을 정리해보려 합니다. 필요한 부분만 보셔도 좋고 관련 내용을 처음 보시는 분은 천천히 읽어보시길 추천드립니다. 먼저 검정이 뭘까요? "귀무가설의 기각 여부를 결정하는 규칙"이라고 정의되어 있는데 일단은 간단히 "가설이 맞는지 확인하는 규칙"이라고 생각합시다. 통계 조사를 할 때 대부분의 경우 전수조사를 행하는 것은 불가능하거나 비실용적입니다. 따라서 적절한 통계적 가설을 설정한 다음에, 설정된 통계적 가설의 기각 여부를 결정하기 위해서 합리적이고 구체적 기준인 검정을 설정하고 표본자료를 이용하여 이 통계적 가설의 기각 여부를 결정하여 가설을 입증하게 됩니다. 하지만 이렇게 내려진 결정은 표본자료를 이용하였기 때문에 항상 불확실성을 내포하..

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• 빅데이터 분석기사 후기

  잡담 2021. 9. 15. 22:52

  데이터 분석으로 진로를 잡고 딸만한 자격증이 뭐가 있을까 고민하던 중 이번에 처음 시행되는 빅데이터 분석기사에 관심이 생겨 도전하게 되었습니다. 운이 좋게도 한 번에 붙었고 그 과정이랑 어느 정도 수준의 문제인지 얘기해보겠습니다. 다만 지극히 주관적이기 때문에 분명히 다르게 느끼실 가능성이 많습니다! 1. 시험 전 상태 먼저 저의 기본 지식?이 어느 정도였는지를 말해야 할 것 같은데요. 시험 접수한 올해 2월? 3월? 인가에 컴퓨터공학과 4학년 1학기 재학 중인 상태였습니다. 컴공이긴 한데 개발 쪽엔 흥미가 없어서 오히려 다른 활동을 많이 했기에 수준은 높지 않았습니다. 다만 데이터 분석에 관심을 갖고 있었기 때문에 머신러닝에 대해선 좀 공부한 상태였습니다. 능숙하진 않지만 구글링 하면서 모델링하는 정도..

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