몽실지예님의 블로그

[포켓몬 Kaggle] 2. 성별 및 키.몸무게 전처리 (MySQL)

wjyee — Thu, 23 Apr 2026 04:19:27 +0900

이제 포켓몬의

1. 성별

2. 키와 몸무게

를 이용해서 분석을 진행해보려한다.

하지만 그전에, 이 두 열의 전처리가 필요하다.

1) 전처리

1. 성별

-- percentage_male 결측치 -> 무성(0처리)
UPDATE pokemon
SET percentage_male = 0
WHERE percentage_male IS NULL;

수컷의 비율이 NULL처리 되어있는 포켓몬은 무성인 경우라, 0으로 결측치를 처리해주었다.

2. 키와 몸무게

- 몇몇의 포켓몬의 키,몸무게가 나와있지않아 포켓몬 도감을 들어가입력해주는 식으로 진행했다.

이 친구의 경우 시간별로 모습이 다르면서, 또 특이하게 키가 달랐다.

한밤중인 친구가 0.2m정도 커서(허리를 펴서 그런가보다) 일단 세 모습의 키는 평균값으로 처리해주었다.

또 키컸어...

그리고 다른 포켓몬들의 경우에도, 알로라 모습의 키랑 다르다거나, 거다이맥스도 있고(나 때는 없었는데..), 일단 혼선을 방지하고자 기본적인 형태의 포켓몬을 기준으로 데이터를 수정해주려한다.

(데이터 상에서 고지의 타입이 땅, 강철로 혼합되있어 땅 단일타입으로 수정해주는 식으로, 알로라지방은 배제했다)

-- 키, 몸무게 결측치인 포켓몬 확인
SELECT pokedex_number, height_m, weight_kg
FROM pokemon
WHERE height_m IS NULL OR weight_kg IS NULL;

결과값

다 채워주고...

세대별 포켓몬 수

확인해보니, 7세대에 포켓몬 8마리가 등록되어있지않았다.

딱 7세대만 추가하고 나머지 세대는 다음에 해야겠다(너무 많음 이슈)

8마리 추가완료

이제 알로라 지방 포켓몬 타입을 배제할 차례이다.

... 딱 18개만 수정해주자!

-- 알로라의 경우 고려x, 타입 배제
UPDATE pokemon
SET type1 = 'normal', type2 = ''
WHERE pokedex_number = 19 OR pokedex_number = 20;
UPDATE pokemon
SET type1 = 'electric', type2 = ''
WHERE pokedex_number = 26;
UPDATE pokemon
SET type1 = 'ground', type2 = ''
WHERE pokedex_number = 27 OR pokedex_number = 28;
UPDATE pokemon
SET type1 = 'fire', type2 = ''
WHERE pokedex_number = 37 OR pokedex_number = 38;
UPDATE pokemon
SET type1 = 'ground', type2 = ''
WHERE pokedex_number = 50 OR pokedex_number = 51;
UPDATE pokemon
SET type1 = 'normal', type2 = ''
WHERE pokedex_number = 52 OR pokedex_number = 53;
UPDATE pokemon
SET type1 = 'rock', type2 = 'ground'
WHERE pokedex_number = 74 OR pokedex_number = 75 OR pokedex_number = 76;
UPDATE pokemon
SET type1 = 'poison', type2 = ''
WHERE pokedex_number = 88 OR pokedex_number = 89;
UPDATE pokemon
SET type1 = 'grass', type2 = 'psychic'
WHERE pokedex_number = 103;
UPDATE pokemon
SET type1 = 'ground', type2 = ''
WHERE pokedex_number = 105;

이제 다음으로, 전처리 완료된 것들을 가지고 본격적인 프로젝트를 진행해볼 예정이다!

처음 시작하는 사람들을 위한 GA4 핸즈온 후기 ㅎㅁㅎ

wjyee — Tue, 14 Apr 2026 22:00:29 +0900

드디어 기다리던 GA4 핸즈온 수업을 듣게 되었다.

요즘은 tistory에 GA4를 연동하여 데이터를 분석하는것이 하나의 트렌드가 된 것 같다.

하지만! 처음 GA4라는 툴을 접하게된다면, 도대체 어떻게 사용하는건지 감이 도저히 잡히지 않는다.

그런 상황에서, 데이터리안 핸즈온은 처음부터 끝까지 모든 참여자들이 따라갈 수 있도록 정말 친절하게 알려주신다!

1) 신청방법

https://datarian.io/seminar#2a99463d984d81cc91d2d16ee8aa5206

카피바라도 할 수 있는 SQL 기초 핸즈온

데이터 역량 업그레이드, 데이터리안 세미나

datarian.io

Datarian 공식 사이트의 핸즈온에 들어가면 다음 세미나를 무료신청할 수 있는 버튼이 나온다.

간단하게 로그인한 후, 무료 신청하기를 누르면 까먹지 않게 문자로 줌 링크를 보내주신다.

이번달에 진행하는 "카피바라도 할 수 있는 SQL 기초 핸즈온"도 SQL을 처음 배우는 거라면, 정말정말 친절하게 강사님께서 알려주시니 신청해보는것을 추천한다

SQL 기초 핸즈온 커리큘럼

2) 강의 내용

강의는 아래와 같이 진행되었다.

Tistory 회원가입 - QA4 회원가입 - GA4, GTM에서 각각 계정 생성 - Tistory html에 GTM 삽입(=연결) - Google 태그생성 - 게시 후 데이터 확인

그리고 추가적으로

그렇게 티스토리와 GA4를 연결시킨 후, 데이터리안 커뮤니티에서 참여자들과 각자의 블로그를 공유하고 읽는 시간을 가졌다.

내 블로그를 많은 사람이 읽어주니까 기분이 좋았다 ㅎㅎ

실제 블로그와 연동된 GA4 실시간 개요

강의 끝나고 찍은거라 지금은 많이 없지만...

실시간으로 내 블로그에 들어오는 사람들이 늘어나고, 스크롤하는것을 확인하니 정말 신기했다!

마지막에는, QnA를 진행했고, 이후에도 데이터리안 커뮤니티를 통해 추가 질문에 대해 친절하게 답변해주셨다.

3) 후기

강의 자체가 정말 하나하나 강사님께서 떠먹여주시는 방식으로 운영되어서, 깔끔하게 E2E로 끝낼 수 있었다.

GA4, UTM으로 마케팅 채널별 트래픽 분석하기

UTM 파라미터를 이용해 유입채널 데이터를 열심히 쌓았다면, 이제 확인해볼 차례입니다.

datarian.io

UTM 파라미터란 무엇일까?(UTM 관리 템플릿 무료 다운로드)

UTM 파라미터의 개념부터 주요 파라미터에는 어떤 것들이 있는지, UTM 링크 생성 방법까지 차근차근 설명해보겠습니다.

datarian.io

실습을 진행하면서, UTM 파라미터에 대해 더 공부한다면, 더 자세한 데이터들을 확인할 수 있을 것이라는 생각이 들었다.

이밖에도, 데이터리안 사이트에 올라온 정말많은 GA4관련 정보들이 있기때문에 찬찬히 읽어보면서 GA4에 익숙해져야겠다.

(데이터리안 GA4 분석 캠프도 GA4를 전문적으로 배워야하거나, 프로젝트를 해야한다면, 정말정말 도움이 될것같다.)

https://datarian.io/bootcamp/ga4

GA4 데이터 분석 캠프

GA4로 데이터 분석하고 서비스 개선하기

datarian.io

[포켓몬 Kaggle] 1. 포획률과 총개체값의 상관관계 (MySQL)

wjyee — Mon, 13 Apr 2026 19:47:20 +0900

이번에는 포켓몬 데이터를 가지고 이것저것 분석을 해볼 예정이다.

https://www.kaggle.com/datasets/rounakbanik/pokemon

The Complete Pokemon Dataset

Data on more than 800 Pokemon from all 7 Generations.

www.kaggle.com

데이터는 Kaggle의 포켓몬 데이터셋을 활용했고, 총 801개의 행이 존재했다.

Excel로 확인해보면, 데이터가 조금 이상하게 나오는데, DBeaver에서 불러오면,

SELECT * 
FROM pokemon
LIMIT 20;

문제 없이 잘 나오는 것을 확인할 수 있다. (인코딩 문제이지 않았을까 싶다)

이번에는 간단하게 MySQL을 이용하여 상관관계를 계산해보고자한다.

사용할 변수는 'base_total'(총개체값)과 'capture_rate'(포획률)

base_total을 직관적으로 보기 위해 total_stat으로 변수명을 수정해주었다.

ALTER TABLE pokemon
CHANGE COLUMN base_total total_stat INT;

Step1) 산점도 시각화

SQL문을 통해 추출한 데이터를 엑셀에서 나타낸 산점도이다.

그래프를 보면, R^2 = 0.5067로 약 약 50%의 설명력을 가진다고 볼 수 있다.

(즉, 총개체값(x)가 포획률(Y)의 변동을 약 51% 정도 설명한다)

Step2) 상관계수 도출

1) 피어슨 상관계수(Pearson's Correlation)

SELECT
	(AVG(total_stat * capture_rate) - AVG(total_stat) * AVG(capture_rate)) /
    (STDDEV(total_stat) * STDDEV(capture_rate)) AS pearson_corr
FROM 
	pokemon;

결과값은 -0.71..

2) 스피어만 상관계수(Spearman's Correlation)

포획률 데이터의 경우 특정 구간(3, 45, 255 등)에 밀집된 경향을 보여서, 순위 기반 스피어만 상관계수도 함께 도출해주었다.

WITH ranked AS (
	-- 연속형 변수 -> 서열 데이터로 변환
	SELECT 
		total_stat, capture_rate,
		RANK() OVER (ORDER BY total_stat) AS rank_x,
		RANK() OVER (ORDER BY capture_rate) AS rank_y
	FROM pokemon
)
SELECT 
	(AVG(rank_x * rank_y) - AVG(rank_x) * AVG(rank_y)) /
	(STDDEV(rank_x) * STDDEV(rank_y))
	AS spearman_corr
FROM ranked;

결과값은 -0.67...

두 상관계수 둘다 일관되게 높은 값을 가지는 것을 알 수 있다.

Step3) 결론

포획률과 총개체값은 강한 음의 상관관계를 가진다 (포획률이 낮을수록 총개체값은 높다)

이후에는, 어떤 타입이 강한지, 스탯은 어떠한지, 특성과는 어떠한 연관이 있을지 등에 대해 분석해볼 예정이다.

(시간이 된다면, 데이터들을 더 추가해볼 예정이다)

그로스쿨 만우절 특가 마케팅 실무 치트키 강의 후기

wjyee — Fri, 3 Apr 2026 20:14:14 +0900

마케팅 분야에 대해 공부하고싶은 마음을 가지고 있다가, 우연히

그로스쿨 마케팅 강의가 만우절 특가(3/30-4/3)로 저렴하게 구입할 수 있다는 것을 알게되었다.

https://groschool.liveklass.com/p/april_foolsday

그로스쿨

마케팅·AI·데이터 실무 스킬을 한 곳에서. 현직자가 설계한 강의로 취업·커리어 전환부터 실무 역량 향상까지, 그로스쿨에서 바로 시작하세요.

groschool.liveklass.com

98%나 할인이 들어갔다는데,

일단 8,000원정도로 한번 구입하기 가벼운 가격이라 냉큼 질렀다. (추가로 5000원 할인 쿠폰도 제공해줬다)

마케팅 생존 실무 치트키 10종 강의

1. 마케팅 생태계의 이해와 마케팅 역량과 경험 늘리는 치트키
2. AI와 앱스스크립트로 하는 업무 자동화
3. AI 활용 영상 제작 워크플로우 : 비전공자를 위한 원클릭 자동화 시스템
4. 문서로 커뮤니케이션하는 직장인 평생 생존스킬. 문서 구조화와 시각화
5. 캡컷으로 숏폼영상기획부터 제작까지
6. 광고비 0원, 검색유입만으로 쉽게 돈벌자! AI 시대 맞춤 SEO
7. 3시간 완성, 비개발자를 위한 최소한의 SQL
8. 2시간안에 끝내는 마케팅 데이터 기초
9. 합격하는 마케터의 자기소개서와 포트폴리오 기획법
10. 상위 1% 신입사원의 비밀 - 비즈니스 매너와 에티켓

현재는 마케팅 생태계의 이해, SQL, 비즈니스 매너 총 세 개를 들었는데, 해당 가격에 이정도 강의퀄리티면 괜찮은 것 같았다.

[1. 마케팅 생태계의 이해와 마케팅 역량과 경험 늘리는 치트키 ]

이 강의의 좋은 점은 마케팅의 기본개념과 직무, 그에 따른 역량을 제시해준다는 점이다.

광고 / 홍보 / 브랜딩 / 마케팅 이 네 가지의 개념을 어렴풋이만 이해하고있었는데, 깔끔하게 설명해주셔서 좋았다.

특히 콘텐츠, 퍼포먼스(그로스), 브랜딩, CRM, AE 마케터가 정확히 어떻게 구분되는건지 알지 못했는데,

이번 강의를 통해 어느정도 구분지어서 생각할 수 있게 되었다.

마지막에는, 각 역량을 키울 수 있는 방안을 제시해주어 구체적인 실행방안을 마련할 수 있었다.

1. 블로그 작성
2. 블로깅(SNS 포스팅) + 광고 뜯어보기
3. 블로깅(SNS 포스팅) + 팝업 스토어
4. 블로그 + GA 연결 (+ 인스타 광고)
5. 광고 스스로 만들어보기

➡️ 마케팅 입문자들이 가볍게 듣기 좋은 강의

[7. 3시간 완성, 비개발자를 위한 최소한의 SQL]

이미 SQL 문법에 대해서는 알고있었기 떄문에, 기본을 다지자는 의미에서 듣게 된 수업이었다.

이 수업은 특이하게 SQL로 바로 넘어가지 않고 EXCEL의 쿼리함수부터 시작했는데,

내가 알던 SQL 문법과 유사하나 조금씩은 달랐다.

Excel에서는 query()를 사용해 테이블을 정제하는데, sql의 ALIAS(별칭)과 달리 LABEL을 통해 각 열의 이름을 바꿔주었다.

그리고, 별칭을 GROUP BY에서 사용할 수 없다는 점이 신기했다.

이 밖에, DB, SQL의 기본적인 개념 설명들이 꼼꼼하게 들어가있었고, SQL의 SELECT 절부터 GROUP BY까지 기본적인 함수들을 설명 및 실습까지 진행되었다. 강의 제목그대로, 비개발자 그리고 SQL을 처음 접하는 사람들에게 도움이 많이 될 것 같다.

문법이 헷갈리는 경우, AI 활용법까지 같이 제시해주고있다.

그리고 JOIN의 개념이 헷갈리는 사람들을 위한 사이트도 소개시켜줬다.

https://sql-joins.leopard.in.ua/

SQL Joins Visualizer

Please select how do you want to do SQL JOIN between two table Copy SQL

sql-joins.leopard.in.ua

마지막엔 추가적으로 더 배울 만한 내용을 알려주었다. (공부해봐야겠다)

1. 데이터 수정 삭제
2. 쿼리 성능 최적화
3. DB 설치 / 설계

➡️ SQL 입문용 강의로 적합함

[10. 상위 1% 신입사원의 비밀 - 비즈니스 매너와 에티켓]

여기서는 진짜 기본적인 인사부터 전화/이메일/메신저의 기본, 상석, 신입이 자주 하는 실수 방지팁 등, 한 번도 직장생활을 해보지 않은 경우에 꽤나 도움이 되는 내용들이 담겨있었다.나중에 회사에 들어가서 같이 보면서 열심히 해봐야겠다.

[마무리]

아직 안 들은 강의가 많아서 꾸준히 수강하면서 블로그에도 계속 정리해볼 예정이다.
개인적으로는 가격 대비 가볍게 입문하기에 나쁘지 않은 강의였다.

만우절에 검색량이 늘어나는 키워드는? (네이버 데이터랩 분석)

wjyee — Fri, 3 Apr 2026 07:25:28 +0900

[분석 목적]

4/1 만우절을 지나고, 문득 만우절에는 어떤게 가장 검색량이 많은지에 대해 궁금해졌다.

그래서 네이버 데이터랩 API를 활용해

만우절 특화 검색 키워드를 분석해보기로 했다.

https://developers.naver.com/products/intro/plan/plan.md

네이버 오픈 API 목록 - INTRO

네이버 오픈 API 목록 NAVER Developers - API 소개 네이버 오픈API 목록 및 안내입니다. 네이버 오픈 API 목록 API명 설명 호출제한 검색 네이버 블로그, 이미지, 웹, 뉴스, 백과사전, 책, 카페, 지식iN 등 검

developers.naver.com

[데이터 확인]

먼저 시범삼아 2026 3/25~4/1을 기준으로 네이버 '만우절' 키워드 검색량(ratio)을 시각화해보았다

원래는 4/2까지를 뽑으려 했으나, 아직 데이터랩에 해당 날짜가 반영되지 않은 상태였다.

상대적 검색량을 비교한 것이기떄문에 당연하게 4/1이 가장 많이 나오는 걸 확인할 수 있다.

검색어 트렌드는 요청된 기간 중 검색 횟수가 가장 높은 시점을 100으로 두고 나머지는 상대적 값으로 제공하고 있습니다. 검색 횟수의 절댓값 제공은 아직 고려하고 있지 않습니다. 상대적 값만으로도 특정 주제, 검색어의 트렌드를 파악하는 데는 충분할 것입니다.

그래서, 상대적인 비교를 위해 범위를 크게 두고,

이번년도 1/1 ~ 4/1 기간 중 만우절에 특히 검색이 많이 된 키워드들을 도출해보기로 했다.

[알고리즘]

1. 키워드 5개씩 나눠서 API 호출

2. 각 키워드별 일별 검색비율 도출

3. baseline(1/1~3/28, 만우절x 기간)과 event구간(3/29~4/1)로 나누어 각 구간의 평균계산

score = event_mean / baseline_mean

의미 : 평소보다 만우절 직전 기간에 몇배나 증가했는가

4. 추가적으로 언제 가장 많이 검색됐는지 확인하기 위해 최고 검색일/비율을 저장

(Python 활용)

[시각화 분석결과]

1) 전체 시계열

모든 키워드의 일별 검색 추이

해당 값은 절대 검색량이 아닌, 위와 같이 가간 내의 상대값(최대 = 100)이다

따로 키워드를 정해야 분석이 되었기에, 생각나는대로 만우절에 검색 많이 할 것 같은 키워드들로 작성하여, 위의 검색량 구하는것과 동일하게 총 25개의 키워드를 분석해 보았다.

[0원, 무료, 가짜, 사기, 거짓말, 선물, 결혼, 유래, 고백, 이벤트, 깜짝, 장난, 낚시, 진짜, 당첨, 처벌, 레전드, 쿠폰, 만우절, 퇴사, 모음, 할인, 몰카, 합성]

전체 시계열 그래프만으로는 어떤 키워드가 만우절에 특화되어 있는지 직관적으로 파악하기 어려웠다...
따라서 baseline 대비 증가율을 기준으로 정렬한 랭킹을 추가로 분석했다.

2) Score 랭킹 결과

만우절 특화점수로 확인해보니 만우절을 제외한 나머지 키워드들은 비슷한 분포를 가지고 있었고, 정확한 분석을 위해(다른 키워드들과의 상대 비교를 위해) 만우절을 제외하고 진행했다.

(원래는 거의 검색안하는데, 만우절 시즌에 엄청 검색해서 과도하게 크게 나온 것 같다)

낚시, 역대, 거짓말 등이 대략 1.3배 정도로, 평소보다 1.3배 많이 검색되었다는 것을 알 수 있었다.

3) 상위 키워드 추이 분석

상위 키워드들이 공통적으로 3월 말 상승 후 4월 1일에 peak를 보이긴 하지만, 실제로 의미 있는 상승을 보이는 키워드는 '낚시'와 '거짓말' 정도에 불과하다.
나머지 키워드들은 일시적인 변동이 있거나, peak 이후 바로 감소하는 패턴을 보여 강한 이벤트 효과를 가진다고 보기는 어렵다.

4) baseline vs 만우절 기간 분석

낚시는 원래 검색량이 높은 키워드지만, 만우절 기간에 추가 상승이 발생한다.
거짓말은 baseline 대비 확실한 증가가 나타나는 대표적인 만우절 키워드다.
몰카는 상승 폭이 크지는 않지만,콘텐츠 소비 맥락에서 증가하는 것으로 보인다.
반면, 가짜나 처벌 같은 키워드는만우절과의 직접적인 연관성이 크지 않아 큰 변화가 나타나지 않는다.

특히 '퇴사' 키워드는 만우절과 관계없이전체 기간 동안 꾸준히 높은 검색량을 유지하고 있다는 점이 인상적이다.
이는 만우절같은 이벤트 보다, 현실적 관심사가 더욱 지속적으로 검색되는 것을 보여준다.

[결론]

1) 직접적인 만우절 키워드 (ex. 낚시, 거짓말, 장난)
-> 만우절의 핵심 개념과 직접적으로 연결된 키워드

2) 콘텐츠 소비형 키워드 (ex. 몰카, 역대)
-> 콘텐츠 형태(유튜브 등)로 소비

흥미로운 점)
해당 키워드들의 검색 증가폭이 생각보다는 크지 않았다 (평균에 비해 1.2~1.3배 검색량 증가)
기존 검색 흐름 위에서 특정 키워드가 '조금 더 강화되는 이벤트'인 것 같다

아쉬운 점)
지금은 키워드를 내가 직접 생각해서 적은거라, 핵심적인 키워드들을 충분히 반영하지 못했다.

<마케팅 천재들의 비밀노트 350> 후기 - 35명의 마케터가 전하는 마케팅 아이디어 총정리

wjyee — Mon, 30 Mar 2026 23:28:44 +0900

데이터분석을 하다보면, 도메인 지식의 중요성을 많이 느끼게 된다.

마케팅에 대한 관심이 생겼지만, 어디서부터 봐야할지 고민이 되었다.

그래서 각 플랫폼별 마케팅하는 방식을 짤막하게 담은 <마케팅 천재들의 비밀노트 350>이라는 책을 읽게 되었다.

“이 책은 깊이 있는 이론보다는
각 플랫폼에서 바로 적용할 수 있는 실전 팁을 중심으로 구성되어 있다.

예를 들어 인스타그램에서는 ‘...더보기’를 활용해
사용자의 호기심을 유도하고,
바이오 페이지를 꾸준히 관리하라는 식이다.

덕분에 부담 없이 가볍게 읽기 좋은 책이었다.”

특히 블로그 마케팅과 관련해서는 다음과 같은 10가지 전략이 인상적이었다.

1. 익숙한 기존의 웹사이트에 블로그를 시작해라

2. 성과는 하루아침에 만들어지지 않는다

3. 블로그의 필수 조건, 일관성

4. 고객의 니즈

5. 좋은 키워드는 좋은 기회를 만든다

6. 백링크를 활용하라

7. 눈이 편한 콘텐츠를 만들자

8. 콘텐츠의 양도 중요하다(최소한 3백 단어는 되어야 좋다)

9. 분석 데이터 도구를 활용하자

10. 블로그는 생각보다 강력하다

지금 당장 블로그로 마케팅을 하고 있지는 않지만,
이런 전략들을 염두에 두고 글을 쓴다면
단순 기록이 아니라 ‘전달력 있는 콘텐츠’가 되지 않을까 생각한다.

https://businessesgrow.com/rise-community/

Join the RISE marketing community - Schaefer Marketing Solutions: We Help Businesses {grow}

It's impossible to keep up with this changing world on your own. That's why we have a community to help you! RISE is a vibrant online community dedicated

businessesgrow.com

해당 커뮤니티는 RISE 마케팅 커뮤니티로, 팟캐스트와 간행물, 도서, 그리고 mark schaefer의 수업과 컨설팅까지 다양한 콘텐츠로 구성된 사이트이다. 마케팅에 대해 더 궁금하다면 이곳의 글을 직접 읽어보는 것도 도움이 될 것이다.

[데이터리안] SQL 실전반 51기 - 4Ls 회고

wjyee — Mon, 30 Mar 2026 22:28:25 +0900

https://datarian.io/bootcamp/sql-advanced

SQL 데이터 분석 캠프 | 실전반

고급 SQL 스킬부터 실전 분석 프로젝트까지

datarian.io

한달이라는 시간이 눈 깜짝할사이에 지나갔던 것 같다.

데이터 분석가라는 직무로 가기 위해 필수 역량인 SQL

원래는 혼자 독학하려 했으나, SQL의 A-Z까지 필수문법으로 꽉꽉 채운 강의를 듣고싶다는 생각이 들던 와중,

데이터리안 SQL실전반에서 SQL 코딩테스트를 위한 문법 + 리텐션/퍼털 분석 + 심화문법까지 알려준다는 것을 확인하게 되었다!

강의가 조금 비싸기는 하나, 얼리버드 특가로 신청하면 나름 합리적인 가격이었다.

신기했던 부분은, 다른 강의들과 다르게 5분-20분으로 다양하게 구성된 영상들이었다.

그러다보니, 강의시청에 부담이 없었고, 각 주차별 미션 제공은 물론, 데이터리안 전용 디스코드방에 참여하여,

프로젝트 피드백, QnA, 스터디원모집까지 다양한 활동에 참여할 수 있었다는 점이 큰 장점이다.

아직 미션 제출말고는 적극적으로 활용해보지는 못했지만, 데이터리안 강사님께서 알려주신 순서로 프로젝트를 찬찬히 진행해볼 예정이다. 캠프가 끝나고도 프로젝트 피드백을 받을 수 있어 정말 좋은 것 같다.ㅎㅎ

나처럼 SQL공부해야지..생각은 하지만 잘 손이 가지 않는 사람들에게 추천하고 싶다!

4Ls 회고

LIKED (데이터 분석 캠프 (실전반)에서 어떤 점이 좋았나요?)

- 영상의 길이가 짧지만, 그만큼 핵심만 담은 느낌. 한달만에 많은 함수들을 활용해 볼 수 있었다

- Window함수나 REGEXP()같은 함수들도 알려줘서 좋았다.

- 각 강의별 참고자료들과 사이트들이 풍부해서, 도움이 많이 되었다.

Lacked (어떤 점이 아쉬웠나요?)

- 복습자료에 각 문제별 정답 + 이론내용들이 나와있어서 좋았지만, 문제별 다른 해결방법이나 헷갈리는 부분들에 대한 보충설명도 적혀있으면 좋을거같다. 강의 전반적으로 아쉬운 점은 없었다.

Learned (어떤 것을 배웠나요?)

- SQL 실전함수뿐만 아니라, 포트폴리오 작성방법, 실무 사례들이 담긴 블로그들을 통해 많은 정보들을 습득하고, 공부하였다.

Longed for(앞으로 이런 시도를 해보면 좋겠다 또는 이런 것을 바란다하는 점이 있나요?)

- 커뮤니티를 활용해 하나의 데이터를 이용해서 다같이 분석해보고 각자 전처리 ~ 시각화를 해보는 시간을 가져보고 싶다.

- 프로젝트를 스스로 해보고, 오피스 아워를 신청해봐야겠다!

[데이터리안] SQL 실전반 51기 - week1 리텐션

wjyee — Sun, 8 Mar 2026 04:46:30 +0900

학습내용

리텐션의 세가지 방법(클래식, 롤링, 범위)
DAU, WAU, MAU(사용자 기준 일/주/월별 카운트), Stickiness(높을수록 자주 재방문) 정의 및 사례
리텐션 차트 & 커브

인상깊은 점

1. 리텐션의 선택할 때, 서비스 적합성 + 조직이 이해할 수 있는지도 고려해야한다.

단순히, '이게 제일 좋아!'라고 해서 쓸 수 있는게 아니라,
'이게 왜 좋냐면.../이게 무슨 말이냐면...'까지 설명할 수 있어야 사용 가능하다는 것!

2. 확실히 리텐션 파트는 어떻게 해야, 고객들이 꾸준하게 서비스를 사용할 수 있을지 뾰족한 수가 떠오르지않는다.

마냥 홍보를 하고, 앱 푸시를 한다고 오를거같지않고,
또 '좋은 서비스를 만들면, 고객들이 계속 우리 서비스를 쓸거야!'라고 생각하더라도, '좋은 서비스'라는 개념이 명확하지X
들어오는 입구는 1개인데, 출구는 여러군데인 느낌이라, 리텐션을 높이는 방법은, 단순 직감으로는 도저히 해결할 수 없을 것 같다.

궁금증

출석할 때마다/지속출석 시 소량의 금전적 보상을 준다거나, 출석 시 하루에 10번 가위바위보게임에서 연속 5번 이기면
보상 준다거나(Gamification) 하는 방법으로 리텐션을 장기적으로 높일 수 있을까?

Gemini AI 답변

근본적인 해결책 주지는 않는다.

문제점

체리피커(only 출석)와 허수지표 -> 실제 도움 안됨
비용과 ROI 문제 : 투자 대비 수익률 맞추는게 현실적으로 매우 까다로움.
보상이 끊기는 순간 '리텐션 절벽'

출처:

https://datarian.io/blog/classic-retention

https://datarian.io/blog/rolling-retention

https://datarian.io/blog/range-retention

https://datarian.io/blog/stickiness

https://datarian.io/blog/retention-analysis