에이블런 퍼포먼스 마케팅 4일차 (06/02)

에이블런 퍼포먼스 마케팅 4일 차 (06/02)

 

 

3일 차 교육 목차

<노코드 데이터 분석>

비전공자를 위한 통계

기술 통계를 통한 데이터 요약하기

 

<비전공자를 위한 데이터 분석>

기술 통계를 통한 데이터 요약하기

상관분석(우울증)을 통한 데이터 관계 파악

나의 키워드와 상관관계 높은 키워드 찾기 

회귀분석을 통한 미래 예측하기

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1일 차부터 오늘까지 배운 내용들은 데이터 리터러시의 하위 역량이었습니다.

기획, 수집, 이해 및 관리, 분석, 시각화 과정의 맥락을 이해하며 수업에 참여했습니다.

 

문제가 발생했을 때 그것을 해결하기 위한 기획을 하고,

어떤 데이터를 어떻게 분석하여 유의미한 결론을 도출하는지,

큰 흐름을 파악하는데 큰 도움이 되었습니다.

 

회귀분석을 통한 미래 예측하기

 

오늘은 마지막 데이터 분석 기법으로 회귀분석을 배우고 실습했습니다.

 

인과관계의 특징

1. 공변성 : 두 변수가 함께 움직이는 경향

2. 시간적 선후관계 : 시간적으로 어느 하나가 먼저 변화했을 때 다른 하나가 뒤따라 변화하는 관계

3. 비허위성 : 공변성과 선후관계의 양상이 제3의 다른 변인으로 설명될 수 없어야 함

 

회귀분석을 하기 위해 필요한 변수

독립변수(x, 원인 변수)

종속변수(y, 결과변수)

 

주제 : 행복 점수와 1인당 GDP 회귀분석

 

 

우선 저번 시간에 배웠던 상관분석 기법을 사용하여,

두 변수의 상관관계를 파악했습니다.

두 변수는 결정 계수가 0.78로 관계성이 꽤 높다고 판단했고,

이를 토대로 변수들을 회귀분석했습니다.

 

회귀 분석 설정 방법

Y 축에는 결과 변수인 행복점수

X축에는 원인 변수인 1인당 GDP

 

[데이터]-[데이터 분석]-[회귀분석]

회귀분석 결과

결정 계수 : 0.61

유의 한 F, 1인당 GDP의 P-값이 모두 0.05 이하

 

결정계수

회귀식의 적합도

1에 가까울수록 설명력이 높고, 바람직한 회귀선을 뜻함

독립변수가 종속변수를 얼마나 설명하고 있는지를 나타냄

0~1 사이의 값, R², Y 변화량이 X의 변화량의 변화로 설명할 수 있는 것

 

※결정 계수가 높아도 유의성 검증을 통해 적합성을 판단해야 한다.

 

유의성 F : 0.05 이하

분산분석표의 P-값 (1인당 GDP) : 0.05 이하

잔차 : 0.05 이하

위의 조건을 만족하면 유의성을 만족했다고 볼 수 있습니다.

 

차원의 저주

변수의 개수를 많이 늘릴수록 더 정확한 결과가 나올까?

(정답은 "그렇지 않다!"입니다)

• 변수가 많을수록 서로 간섭을 주기 때문에 일정 차원 이상이 되면 모델의 정확성이 급격히 떨어진다.
• 적정한 변수의 수를 직접 찾아야 한다.
• 인공지능에 맡겨서 적절한 변수를 찾을 수 있다.

 

회귀분석 실습 예제)

특정 도시의 집값이 어떤 요소에 의해 결정되는지 파악하기 위한 실습을 했습니다.

이번엔 여러 요소들을 동시에 분석하였습니다.

요소의 종류나 개수에 따라 결정 계수가 높아지고 낮아지는 것을 확인했습니다.

주로 상관분석의 결정 계수가 높으면 회귀분석의 결정 계수도 높았지만,

요소의 개수를 늘리고 줄이는 것에 따라서도 차이가 있었으므로,

상관분석의 계수가 절대적인 지표는 아니라고 볼 수 있습니다.

 

디자인 싱킹 

 

디자인 싱킹

• 인간 중심 디자인 방법론

 

디자인 싱킹의 순서

1단계 : 문제를 정의하는 방법

2단계 : 더 나은 상태로 변화시키기

3단계 : 고쳐서 다시 실험하기

 

좀 더 세분화해 보면 아래의 순서로 나눌 수 있습니다.

 

1. 공감

2. 문제정의

3.deate

4.Prototype

5.Test

 

Test 후에는 그 이전 단계로 돌아가서 고쳐서 다시 실험하기를 반복해 줍니다.

 

디자인 싱킹 사례

 

다이슨

고객의 불편한 점을 공감하고 개선하기 위해,

수 백 명의 엔지니어들이 수십 번의 프로토타이핑을 거쳐 제품 생산

 

와비 파커

안경을 구매할 때 오래 걸리고 번거로운 방식을 개선함

 

플레이 펌프

물을 끌어올리는 펌프를 아이들의 놀이 기구로 만듦

놀 거리와 물공급을 동시에 가능하게 함

하지만 미국과 아프리카에서의 환경이 달라서 실현되기 어렵다

(기온, 교육, 생활 여건 차이)

 

데이터 드리븐 디자인싱킹의 도구 ​

 

페르소나

“공감의 대상”이며 내가 누구의 시선에서 문제를 바라볼지 결정하는 기준이고

고객을 위한 설루션을 집중하도록 만드는 나침반

 

공감을 위한 Ethnography ​

페르소나 기법은 어떤 제품 혹은 서비스를 사용할 만한 타깃 사용자

그룹 안에 있는 다양한 사용자 유형들을 대표하는 가상의 인물

 

제품과 서비스를 개발하기 위해 시장과 환경, 사용자들을 이해하기 위해 사용됨

특정한 상황과 환경 속에서 어떤 전형적인 인물이 어떻게 행동할 것인가에 대한 예측을 도와준다.

 

이름을 비롯하여 라이프 스타일이나 주된 관심사,

해당 제품을 사용하는 목적 등과 같은 성격이 부여됨으로 하나의 인물이 창조됨

 

활용의 이점

• 소비자에 대한 이해도 증가
• 원활한 의사소통 가능
• 효과적인 테스트 가능
• 사용자에 대하 관점을 여러 부서에서 동일하게 이해 가능 ​

 

유용한 사이트 ​

 

캐글 : 예측 모델 및 분석대회 플랫폼

Kaggle: Your Machine Learning and Data Science Community

 

국가통계포털 : 국가적인 통계 데이터 수집 용이

KOSIS 국가통계포털

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마케팅 용어 정리

 

카피라이팅

카피는 광고 속에서 중요한 역할을 합니다.

소비자들의 기억에 남는 좋은 카피를 쓰는 사람은 누구일까요?

바로 '카피라이터'입니다.

 

카피라이터는 단순히 글과 문장을 쓰기만 하는 것이 아닙니다.

광고 제작과 기획, 매체 등 광고 전반에 대한 지식뿐만 아니라

예술 감각과 마케팅 지식도 두루 갖춘 만능박사라 볼 수 있습니다.