데이터분석8 그로스해킹 - 1.가설을 검증하는 조직 보호되어 있는 글 입니다. 2021. 3. 4. 0.페이스북은 어떻게 유저를 획득하나? 목표1 : Engagement 에 대해 집중한다. - 사용성에 대한 지표를 만들어 활용한다얼마나 오랫동안 앱내에서 시간을 쓰는가?얼마나 자주 돌아오는가?서로 상호작용이 높은 페이지는 어떤 것인가? - 유저 세그먼트를 나누고 "새로운 기능"에 대한 유저의 행동변화를 관찰한다.위에서 언급한 사용성지표가 어떻게 변하는지 본다.특정 소비자의 주관적/직접적 피드백은 편향성이 높으므로 신뢰할만한 객관적인 "지표"를 만들어야 함. - 유저가 앱에 유입되도록/사용하도록 노출되는 피드 "추천"서비스를 개선한다. 목표2 : 유저가 서비스를 쉽게 접근하도록 노력한다. "Reducing friction"- 가입/등록 절차를 간소화한다. 목표3 : 유저가 원하는 행동을 하도록 만든다- 좋아요/공유하기/스토리(피드)생성하기 등등.. 2021. 3. 3. 선형대수 - 고유값분해~특이값분해SVD 모든 데이터분석의 근원같은 개념: 고유값 분해 SVD(특이값분해), Pseudo-Inverse, 선형연립방정식의 풀이, PCA(주성분분석) 등주요 응용이 eigenvalue, eigenvector를 그 밑바탕에 깔고 있기 때문Eigenvalue, Eigenvector이 뭐길래?정방행렬 * 고유벡터 = 고유값 * 고유벡터- 고유벡터(eigenvector) : 선형변환 A에 의한 변환 결과가 자기 자신의 상수배가 되는 0이 아닌 벡터- 고유값(eigenvalue) : 이 상수배 값 고유벡터/고유값은 정방행렬(square matrix)에서만 존재한다.단, 고유벡터/고유값은 최소 0개부터 최대 n개까지 존재할 수 있다.고유값과 고유벡터가 왜 중요한가?1. 고유벡터가 중요한 이유: 변화하는 방향이 일정하다면, 해.. 2021. 2. 24. 고민둥절/ 매커니즘을 분석하자 보호되어 있는 글 입니다. 2021. 1. 30. 이전 1 2 다음
