코멘토 데이터 직무부트 캠프에서 진행한 프로젝트에 대한 내용입니다.
코멘토 직무부트캠프를 통해 SQL 실무 프로젝트를 진행했습니다. 캠프명은 'SQL과 Redash를 활용한 E-commerce 데이터 분석 실무 체험'입니다. 관련 데이터셋은 공유가 어렵지만, 쿼리 결과는 공유를 허락받았습니다. 각 차수마다 과제의 목적이 다르기 때문에 따로 게시글을 정리해보았습니다.
1. 프로젝트 준비
1. MySQL
DB-Engines에서 현재 가장 인기가 많은 데이터베이스의 순위를 확인해볼 수 있는데요. Oracle과 MySQL이 주로 많이 사용되고 있습니다. 대부분의 대기업들은 Oracle을, 스타트업들은 MySQL을 주로 사용합니다. 본 프로젝트에서는 MySQL를 사용하였습니다.
2. redash
실무에서는 타팀으로부터 데이터 추출 및 분석 요청을 받습니다. 이때 쿼리문 자체를 전달하거나, BI 대시보드를 공유합니다. 본 프로젝트에서는 대표적은 BI 도구 중 하나인 Redash를 사용하였습니다.
우선 제공받은 csv파일을 MySQL에 올려두고, MySQL을 Redash와 연동하였습니다. Redash에서 쿼리문을 실행하고, 시각화하며 프로젝트를 진행했습니다. 자세한 활용방법은 아래 링크를 참고해주시길 바랍니다.
How to import csv file in MySQL
How to connect MySQL to Redash
2. 프로젝트의 목적
프로젝트의 목적
프로젝트의 목적은 디지털 마케팅 지식과 연계하여 데이터 분석을 하고, 이를 통해 인사이트와 액션플랜을 도출하는 것입니다. 각 차수의 과제별로 수행하는 작업이 다르기 때문에 따로 구분하여 글을 정리해 보았습니다.
① 1차 과제
1차 프로젝트의 목적은 이커머스 데이터의 전체적인 큰 그림을 이해하는 것입니다. 퍼널분석을 통해 사내 데이터 인프라에서 내가 활용하는 데이터가 어떤 부분에 속하는지 이해하는 시간을 가져보았습니다.
② 2차 과제
2차 프로젝트의 목적은 다음과 같습니다. AARRR 프레임워크에서 '고객 유치(Acquisition)'에 해당하는 데이터를 기반으로 인사이트 도출하고 액션플랜을 제안하는 것입니다. 디지털 마케팅 지식과 연결지으며 프로젝트를 진행했습니다.
③ 3차 과제
3차 과제는 E-commerce를 방문자들이 유입된 이후의 행동 데이터를 다루었습니다. 사용자 행동 데이터를 기반으로 RFM 분석을 하고, 이를 바탕으로 액션 플랜을 제안해보는 것이 본 프로젝트의 목적입니다.
④ 4차 과제
4차 과제는 전통적인 데이터 마이닝 기법 중 하나인 장바구니 분석을 활용해 인사이트와 액션 플랜을 도출하는 것입니다. 그와 동시에 SQL 활용 능력과 Python을 활용한 데이터 활용 능력을 기르는 것입니다.
