직업

채용 공고:기본적으로 4~5년 이상의 경력직을 선호한다, 클라우드 서비스 경험자를 우대한다업무 방식:데이터를 쉽게 활용할수 있는 환경을 만든다데이터 분석가나 데이터 사이언티스트가 편하게 일할수 있는 환경을 만드는 사람이다내-외부 원천 데이터를 수집, 가공, 적재하여 데

같은 제품 유형 (product_type_no)같은 제품 그룹 (product_group_name)같은 색상 (colour_group_code)같은 카테고리 (index_name) + 같은 섹션 (section_name)제품 그룹과 색상이 같은 경우제품 유형과 색상이

연령대별 고객의 숫자, 사용한 금액, 사용한 금액의 평균 쿼리나이가 20대인 고객들이 많이 구매한 상품이름과 구매한 개수위의 쿼리에서 가장 많이구매한 상품의 유형,그룹,색상,카테고리,색션월별 상품 구매수고객별, 월별, 상품 구매수연령대별 잘팔리는 상품 3위씩

장바구니 이탈 고객 타겟팅분석 방법:고객이 장바구니에 넣었지만 결제하지 않은 상품 확인특정 상품군에서 이탈율이 높은지 분석 SQL 쿼리 (이탈 고객 분석)sql복사편집SELECT c.customer_id, a.product_group_name, C

재구매율=(2회 이상 구매한 고객 수/전체 구매 고객 수) \* 100충성고객 분석에는 2가지 방법이 있다구매횟수 기준, 지출금액 기준articles_hm → 상품 정보customer_hm → 고객 정보transactions_hm → 거래 내역percent → 전체 고

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컬럼 't_dat'의 데이터 타입이 datetime이 아니므로 이를 활용하기 위해선 데이터 형식을 변경해주어야 함컬럼 'price' H&M에서 정보 보호를 위해 암호화된 가격으로 이 값을 해석할 필요가 있음.describe()로 살펴봤을 때 큰 값의 경우 숫자가 공학용