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Tableau

태블로 태블로(Tableau)는 데이터를 시각적으로 분석하고 대시보드를 만들 수 있는 강력한 데이터 시각화 도구 특히 대량의 데이터를 손쉽게 분석하고 결과를 직관적으로 표현하는 데 유용 한글로도 완벽하게 사용할 수 있어 한국어로 된 데이터를 쉽게 시각화 인터페이스와 사용법은 직관적이며, 기본적인 기능은 코드 없이도 쉽게 사용 본인 태블로 프로필 : h

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Genshin_Impact_Analytics

원신 BM 분석 자기 만족으로 끝나는 BM 구조로 장기 흥행하기기본적으로는 수집형 RPG 이기 때문에 장르에 해당하는 공통점이 여럿 있지만 원신에서 볼 수 있는 몇 가지 차이점이 있다. 상점 페이지 공월 축복은 여타 게임에서 보여지는 월 정액 패키지에 해당되는 상품이다. 상점의 메인페이지에는 공월 축복 단 하나만 노출되고 있으며, 패키지의 종류도 많지 않

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Store_Sales

플레이스토어, 앱스토어 순위 분석양 스토어 간 성과 지표 분석 PDF : https://github.com/KJM94/GA/blob/main/IA/%EC%8A%A4%ED%86%A0%EC%96%B4%20%EC%84%B8%EC%9D%BC%EC%A6%88.pdf CODE : https://github.com/KJM94/GA/blob/main/IA/IAS.ipyn

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Platinum_Sales

플래티넘 세일즈 게임 추세 분석천만장 이상 판매 게임 PDF : https://github.com/KJM94/GA/blob/main/tga/%ED%94%8C%EB%9E%98%ED%8B%B0%EB%84%98%20%EC%84%B8%EC%9D%BC%EC%A6%88.pdf CODE : https://github.com/KJM94/GA/blob/main/tga/PS

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Vindictus_Analytics

마비노기 영웅전 업데이트 분석 https://github.com/KJM94/GA/blob/main/vinn/%EB%A7%88%EB%B9%84%EB%85%B8%EA%B8%B0%20%EC%98%81%EC%9B%85%EC%A0%84%20%EC%B2%AB%EB%B2%88%EC%A7%B8%20%EA%B2%B0%EC%82%AC%EB%8C%80%20%EC%97%85%E

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Tales_Runner_Analytics

테일즈런너 겨울 시즌 맵 이용 분석 https://github.com/KJM94/GA/blob/main/tr/%EC%8B%A0%EA%B7%9C%20%EC%97%85%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%8A%B8%EB%A7%B5%20%EC%99%84%EC%A3%BC%20%EB%B0%8F%20%EB%B3%B4%EC%83%81%ED%9A%8D%EB%93%9D%

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Google_Analytics

Google AnalyticsGA4 (Google Analytics 4)**GA4(Google Analytics 4)**는 Google Analytics의 최신 버전으로, 기존의 Universal Analytics(UA)를 대체하는 새로운 웹 및 앱 분석 도구입니다. 웹과 앱 통합 분석: GA4는 웹사이트와 모바일 앱의 데이터를 통합하여 분석할 수 있습니

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Funnel Analysis

Funnel Analysis퍼널 분석(Funnel Analysis)은 사용자가 특정 목표를 달성하기까지 거치는 일련의 단계를 분석하는 방법입니다. 주로 웹사이트나 앱에서 사용자가 목표 행동(예: 구매, 회원가입, 다운로드 등)을 완료하기 위해 거치는 경로를 추적하는 데 사용됩니다. 이 분석을 통해 각 단계에서 사용자가 얼마나 이탈하는지, 즉 목표에 도달하지

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NoSql

NoSqlNoSQL(비관계형 데이터베이스)은 전통적인 관계형 데이터베이스(RDBMS)와 달리, 비정형 또는 반정형 데이터를 처리하는 데 최적화된 데이터베이스 관리 시스템입니다. 일반적으로 대규모 데이터를 처리하거나, 수평적 확장이 필요한 경우, 또는 유연한 데이터 구조가 요구되는 경우에 사용됩니다. NoSQL 데이터베이스의 주요 특징 스키마리스(Schema

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Data_ASE

데이터 사이언티스트, 분석가, 엔지니어데이터 사이언티스트, 데이터 분석가, 데이터 엔지니어는 모두 데이터 관련 업무를 수행하지만, 그 역할과 책임은 다릅니다. 이들의 차이점을 아래와 같이 정리할 수 있습니다. 데이터 사이언티스트 (Data Scientist)주요 역할: 복잡한 데이터 문제를 해결하기 위해 통계, 기계 학습, 데이터 분석 기술을 사용. 새로