| 분석명 |
|---|
| 패스트캠퍼스의 판매 마케팅 전략과 효과 |
| 소스 데이터 | 데이터 입수 난이도 | 분석방법 |
|---|---|---|
| E-commerce Raw data, VOC(txt,json,csv) | 중 | 고객군별 구매 내역 분석, 마케팅관련 논문 과 VOC 활용하여 강의 만족도 조사 |
| 분석 적용 난이도 | 분석적용 난이도 사유 | 분석주기 | 분석결과 검증 Owner |
|---|---|---|---|
| 상 | 보완상의 이유로 설명되지 않은 다수의 컬럼을 통한 인사이트 도출 | Daily | 실습 코치 및 김용담 강사님 |
공식기간: 2022.05.09 ~ 2022.05.23
추가 시도: 2022.05.24 ~ 2022.06.06
- 인원: 김재근, 문석민, 이세현, 이수현, 이채영, 한창헌
- 직책: 리더(Project Leader)
- 데이터: E-commerce raw data(csv), crawled Voc data(txt, json)
- 주 역할: Data Aggregation, Data Preprocessing, Data Cleaning, Feature engineering, Encoding, Modeling, Code Refactoring
- 보조 역할: Marketing paper Review, Data Visualization
- 추가 역할:github-repo, 회의 기록
- 협업장소: Zep, Google Meet, off-line,
- 소통: Slack
- 저장소: github, Google OS
- 개발환경: Window & M1 Jupyter notebook, Colab, Visual Studio Code
- 언어 : Python 3.8 , MySQL
- 라이브러리: Numpy, Pandas, Scikit-learn
- 시각화 라이브러리: Mataplotlib, Seaborn,Plotly,Plot, WordCloud
- 시각화 도구: Tableau, Power BI, GA
- 웹 크롤링: Selenium
- 관리: Git, Vim, gitflow
- feat: 기능 개발 관련
- fix: 오류 개선 혹은 버그 패치
- docs: 문서화 작업
- test: test 관련
- conf: 환경설정 관련
- build: 데이터 집산