미리보기

[개발자와 협업]

• 협업 툴 : Notion, ERD Colud
• 사용 기술 : MySQL, Google Analytics

[프로젝트 소개]
'세 줄 독후감' 콘셉트로 부담없이 책을 기록할 수 있는 공간 제공

[프로젝트 역할 및 기여]

• 데이터 베이스 설계
  • ERDCloud를 활용하여 ERD 설계
  • 테이블 간 중복 데이터 방지를 위해 데이터베이스 정규화 작업 실시
• 비즈니스 로직
  • MySQL을 활용하여 서버에 사용되는 쿼리문(SQL) 작성
  • FullText Index 함수를 활용하여 도서 검색 API 데이터 추출 속도 개선
• 47명 회원 확보
  • 콘텐츠를 기획하여 인스타그램 계정 운영 및 에브리타임 게시판 활용
  • 10%의 낮은 참여율 문제를 해결하기 위해 '메인 페이지에 콘텐츠가 없기 때문에
    참여율이 낮다'는 가설 세움
  • 사이트에 직접 세 줄 독후감을 업로드 후, 지난 분기 대비 참여율 52% 증가 & 가입자 수 및 세 줄 독후감 업로드 수 증가

• 세 줄 독후감 URL : https://www.sejulbook.com/
• 인스타그램 계정 : https://www.instagram.com/sejulbook/
• 깃허브 URL : https://github.com/jjeori/sejulbook/

사용 기술 : Python, Tableau

[프로젝트 소개]
한국평가데이터에서 주최한 공모전에서 ‘천안을 효과적으로 홍보하는 아이디어 제안’ 주제로 참여

[프로젝트 과정]

• 문제 정의
  • 주변 도시에 비해 천안을 홍보할 만한 매력적인 요소가 없는 것을 문제로 정의
  • 연간 천안 독립기념관에 방문하는 11만 이상의 군인들을 발견
• 분석 과정
  • 군인 데이터 수집을 위해 SNS 해시태그 데이터 550개를 크롤링하여 수집
  • 메인 해시태그를 중심으로 연관 태그 분석 진행
• 분석 결과
  • 군인들은 독립기념관 방문 시점인 휴가를 나왔을 때 여행 연관 키워드가 많다는 점과 독립기념관 방문 시 누군가와 함께 방문한다는 점을 도출
  • 군인들에게 천안은 누군가와 함께 다양한 여행을 할 수 있는 곳으로 포지셔닝
• 아이디어 제안
  • 384개의 천안 정보 데이터를 크롤링하여 수집한 뒤,
    천안 여행지를 한 눈에 볼 수 있는 Tableau 대시보드 제작
  • 현충시설기념관 안내 어플에 대시보드 도입 방안 제안

• 깃허브 URL : https://github.com/jjeori/cheonan_data_analysis

사용 기술 : Python, Tableau

[프로젝트 소개]
중소유통물류산업에 도움이 될 수 있는 아이디어 제안

[프로젝트 과정]

• 문제 상황 및 정의
  • 대기업의 거대 물류네트워크로 인해 중소유통물류산업이 입지를 잃어가고 있는 상황
  • 가장 큰 피해를 입고 있는 사람은 마트를 운영하는 소상공인
• 분석 과정
  • 2354만 건의 고객 카드 이용 데이터를 대형마트, 편의점, 온라인쇼핑, 슈퍼마켓 네 가지 카테고리로 분류
  • 각 카테고리를 이용하는 고객들의 행동 패턴을 보기 위해 RFM 분석 기법을 활용하여 고객 세분화 진행
  • 구체적인 세분화 작업을 위해 연령대, 성별 컬럼을 함께 추가
• 분석 결과
  • RFM 분석 결과, 슈퍼마켓만의 차별성은 발견하지 못 함
  • RMF 분석 결과를 슈퍼마켓 상황의 심각성을 뒷받침하는 근거로 활용
• 아이디어 제안
  • 배달의 민족 ‘포장방문’ / 올리브영 ‘매장픽업’ 서비스를 래퍼런스로 활용하여 ‘슈퍼마켓 방문 픽업 어플리케이션 서비스’ 제안

• 깃허브 URL : https://github.com/jjeori/distribution_data_analysis

1. 공공데이터를 활용한 데이터 분석 (Python) 이론 및 실습
2. 빅데이터를 활용한 데이터 분석 (SQL) 이론 및 실습
3. R 라이브러리 dplyr, ggplot2 학습
4. Excel 데이터 전처리 학습, 상관분석 및 회귀분석 학습
5. Tableau를 통한 데이터 시각화 이론 및 실습

1. 데이터 시각화 및 Tableau 개념 학습
2. Weekly Sale KPI / Retention 대시보드 제작

다양한 데이터를 Tableau와 연결하여 시각화 및 대시보드 구축

1. 파이썬 기본 문법 학습 및 문제 풀이
2. 데이터 분석 라이브러리 학습 및 실습
3. Starbucks Survey 데이터를 활용하여 파이널 프로젝트 수행