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인공지능/데이터 분석

[데이터 분석] 쇼핑몰 웹 로그 분석 - 3. Funnel 분석
인공지능/데이터 분석 2021. 11. 25. [데이터 분석] 쇼핑몰 웹 로그 분석 - 3. Funnel 분석 퍼널 분석이란 https://blog.adobe.com/ko/publish/2017/05/02/funnels-analysis#gs.hi23cm 떠난 고객도 다시 보자 – 퍼널 분석 고객이 제품을 구매하는 프로세스는 여러 단계로 이루어 집니다. 제품을 인지하고 관심을 가지게된 후 구매하기 적합한 제품인지 고민을 거쳐 실제로 제품을 구매하기까지의 여정에서 고객은 blog.adobe.com 이번엔 해당 자료를 가지고 사용자들에 대해 view → cart → purchase로 이어지는 funnel 수치를 구해보고자 한다. ◆ Funnel 분석 funnel은 깔때기란 뜻으로 funnel 분석은 깔때기의 원리와 유사하다 깔때기가 단계가 진행될 수록 좁아지면서 걸러지듯이 funnel 분석에서도 funnel 스탭에 따..
[데이터 분석] 쇼핑몰 웹 로그 분석 - 2. 사이트 체류 시간
인공지능/데이터 분석 2021. 11. 17. [데이터 분석] 쇼핑몰 웹 로그 분석 - 2. 사이트 체류 시간 이번에는 이전 데이터 셋을 사용하여 사용자들의 사이트 체류 시간을 구하는 방법을 알아보자. 이전 글: https://bigsong.tistory.com/35 [데이터 분석] 쇼핑몰 웹 로그 분석 - 1. Active User(활성 사용자) 캐글에서 제공하는 쇼핑몰 웹 로그 데이터셋을 이용하여 데이터 분석을 진행해보려 한다. 사용 데이터셋 정보 https://www.kaggle.com/mkechinov/ecommerce-behavior-data-from-multi-category-store eCommerce b.. bigsong.tistory.com ◆ 사이트 체류 시간과 페이지 체류 시간 참고 사이트: https://clicknote.tistory.com/3 사이트 체류 시간은 말 그대로 사용자가 해당 ..
[데이터 분석] 쇼핑몰 웹 로그 분석 - 1. Active User(활성 사용자)
인공지능/데이터 분석 2021. 11. 17. [데이터 분석] 쇼핑몰 웹 로그 분석 - 1. Active User(활성 사용자) 캐글에서 제공하는 쇼핑몰 웹 로그 데이터셋을 이용하여 데이터 분석을 진행해보려 한다. 사용 데이터셋 정보 https://www.kaggle.com/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 ◆ 일별 활성 사용자(Active User) 수 구하기 활성 사용자 수는 방문수, 방문자수의 개념과는 달리 '정해진 기간동안 접속한 사용자의 수'이다. 흔히 방문수를 구할때 사용하는 세션을 이용해 방문 횟수를 구하지..

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