AI 시대에 '도메인'을 가진 데이터 분석가 — 게임 · 이커머스 · 회계 도메인을 직접 코드로 분석하는 12년차 🧭
광고홍보학 전공으로 출발해 SEO → 이커머스 가격비교 → 게임 3사 데이터 분석 → 디지털 마케팅 → 데이터/자동화로 이어진 비전공 12년차 데이터 분석가 & 디지털 마케터입니다. 도메인을 직접 코드로 파고드는 걸 좋아합니다 — 게임 KPI 원인 규명, 이커머스 가격 모니터링, 회계/공시 데이터 수집·파싱까지. 무기는 단 두 가지, 도메인 지식 + 자동화 실행력. AI 시대일수록 이 조합이 강해진다고 믿습니다. Python · SQL로 "수집 → 적재 → 분석 → 리포트 자동화" 파이프라인을 처음부터 끝까지 만듭니다. 최근엔 코딩 에이전트(Claude Code)·다중 에이전트 LLM 워크플로로 수집·검증·정리 자체를 자동화합니다 (수집=결정론적 코드 / 판단·검증=LLM, maker≠checker).
| Repository | 한 줄 설명 | 도메인 |
|---|---|---|
| related_kws | 유튜브·구글·빙·다음·줌·네이버 멀티엔진 연관/자동완성 검색어 수집기 | 마케팅 · SEO |
| python-automation-100 | 업무 자동화 Python 레시피 모음 (크롤링·엑셀·리포트·메일) | 자동화 |
| dart-xbrl-parser | DART OpenAPI 공시·XBRL 재무데이터 수집/파싱/추출 | 회계 · 공시 데이터 |
| game-data-recipes | 게임 지표(DAU/Retention/ARPPU 등) 분석 SQL·Python 레시피 (합성 데이터) | 게임 |
| sql-data-recipes | 실무 SQL 패턴/쿼리 레시피 (MS-SQL·MySQL·Oracle) | 데이터 |
| ai-news-digest | 의존성 0 Node RSS/Discourse AI뉴스 수집기 + 다중 에이전트 1차출처 팩트체크 (수집=코드/요약=판단 분리) | AI · 자동화 |
| game-data-analysis | 게임 현금거래 시세 모니터링 — 크롤링→MS-SQL 적재→자동 리포트→Metabase | 게임 · 사이드 |
| digital-marketing | 6단계 데이터 마케팅 FLOW 자동화 (키워드 리서치→SEO→SNS→순위 모니터링) | 마케팅 |
아래 수치는 각 도메인 재직 시점의 포트폴리오 기준이며, 맥락(도메인/조건)과 함께 정직하게 표기합니다.
🎮 게임 데이터 분석 (게임사 재직 시)
- BM 분석 + 이벤트 전략으로 동남아 목표 KPI 매출 약 113% 초과 달성 (상반기 KPI 최종 달성)
- 콘텐츠 패치 영향 분석 — 신규 영웅 픽률 약 70%↑, 콘텐츠 이용률 약 20%↑ 견인, 던전 밸런스 이슈 규명
- 매출 시뮬레이션 모델 구축 (예상매출 = 예상DAU × PU% × ARPPU) — 유지유형별 MAU/Retention/ARPPU 집계로 KPI 미달 '원인 분석' 지원
📣 디지털 마케팅 분석 (마케팅 재직 시)
- 전체 유입 약 55%↑, 매출 약 30%↑ (Overview 기준)
- 인스타그램 ROAS 110% → 167%, CPC 160 → 90 (약 44% 절감), CTR 약 3
5% → 67% - 300여 개 SNS 채널 반자동 포스팅 약 6개월 → 누적 약 15만 view, 브랜드키워드 기반 스마트스토어 유입 약 100%+↑
분석/마케팅에 더해, AI를 도구로 써서 수집·검증·정리 자체를 자동화합니다. "AI를 만드는 사람"이 아니라 "AI를 업무에 붙여 결과를 더 빨리·정확히 내는 사람" 쪽입니다.
- 다중 에이전트 오케스트레이션 — 리서치·리뷰·문서정리를 여러 에이전트로 병렬화하고, 수집=결정론적 코드 / 판단·검증=LLM으로 분리(maker≠checker). 주장은 1차 출처로 적대적 팩트체크해 과장을 분리합니다.
- ai-news-digest — 의존성 0 Node로 RSS/Discourse를 모아 키워드 점수화 → LLM 큐레이션 + 본문 팩트체크하는 개인 AI 뉴스 다이제스트 파이프라인.
- 평문 Markdown LLM 지식볼트 — 벡터DB 없이(무벡터·Obsidian 스타일
[[wikilink]]+frontmatter) 흩어진 코드·노트·문서 수만 개를 LLM이 읽는 위키로 정리. 메타데이터 인벤토리 → 신호/노이즈 분류 → 에이전트 정독 요약, 자격증명·개인정보는 자동 레닥션(미복제)하는 보안 위생 단계 내장.
스택: Claude API · Claude Code · 다중 에이전트 워크플로 · Node.js · Python.
"예측보다 원인 규명. 도메인을 아는 사람이 데이터를 가장 깊게 읽는다." 🔍
수집 → 적재 → 분석 → 리포트, 그 전 과정을 코드로 자동화합니다.