[주간 일기] 12월 4주차 정리 - 돌멩이의 데이터 분석
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About Me/주간일기
이번 주 활동포스팅 및 학습2025.12.24 - [개인 프로젝트 (Project)/Valorant 유저 데이터 분석] - [Project/보고서] 발로란트 맵 바인드(Bind) 리워크 제안 : 데이터 기반 플레이 병목 구간 진단 [Project/보고서] 발로란트 맵 바인드(Bind) 리워크 제안 : 데이터 기반 플레이 병목 구간 진단노션링크 : https://seongwonds.notion.site/fd3526cf572c431092098128c2cd5cb9 발로란트 바인드 리워크 제안 | Notion발로란트 맵 바인드 리워크 제안 프로젝트입니다seongwonds.notion.site📋 프로젝트 정보프로젝트 명 :castle1data.tistory.com2025.12.26 - [마케팅 Marketing..
[Case Study] Retention 개선 아이디어를 실제 서비스에서 찾아보기 : Duolingo, 배달의 민족 - 돌멩이의 데이터 분석
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마케팅 Marketing
💻본 포스팅은 [인프런] 카일스쿨의 BigQuery(SQL) 활용편을 기반으로요약 및 실습한 기록을 정리했습니다.리텐션 관련 아이디어 중 2가지1. 습관 형성의 어려움을 인정하고, 도움을 주라 2. 사용자가 제품을 계속 쓸지 결정하기 까지 그렇게 오랜 시간이 걸리지 않는다. 아마도 하루 한 순간 일지도?이번 강의를 들으며, 리텐션에 대한 여러가지 아이디어를 들었고 그 중 2가지에 대해 실제 대형 서비스 운영 기업에서 어떻게 진행하고 있는 지 살펴보았다.습관 형성을 도와라, 듀오링고https://blog.duolingo.com/how-duolingo-streak-builds-habit/ The habit-building research behind your Duolingo streakThe Duoling..
[Project/보고서] 발로란트 맵 바인드(Bind) 리워크 제안 : 데이터 기반 플레이 병목 구간 진단
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개인 프로젝트 (Project)/Valorant 유저 데이터 분석
노션링크 : https://seongwonds.notion.site/fd3526cf572c431092098128c2cd5cb9 발로란트 바인드 리워크 제안 | Notion발로란트 맵 바인드 리워크 제안 프로젝트입니다seongwonds.notion.site📋 프로젝트 정보프로젝트 명 : 발로란트 Bind 맵 리워크 제안 : 데이터 기반 플레이 병목 구간 진단 기간: 2025.11. ~ 2025.12. (4주) 분석자 : 돌멩이목적 외부 통계 사이트(tracker.gg)에서 관찰된 Bind의 공격/수비 승률 격차를 출발점으로, 경기 로그 데이터를 통해 공격팀이 인게임에서 어려움을 겪는 구간을 파악하고, 리워크 옵션으로 연결하는 것 📊 데이터 분석 내용분석 목표 Bind에서 공격팀이 불리해지는 지점을 ..
[개념 정리] 리텐션(Retention)의 개념과 실무 관점에서의 정리
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마케팅 Marketing
💻본 포스팅은 [인프런] 카일스쿨의 BigQuery(SQL) 활용편을 기반으로요약 및 실습한 기록을 정리했습니다.리텐션 (Retention)정의리텐션(Retention)은 특정 시점에 유입 된 사용자가 시간이 흐른 뒤 다시 서비스를 사용하는 비율을 의미 현업에서 리텐션 정의가 회사마다 다른 이유서비스의 목적 관점 광고 기반 서비스라면 접속 자체가 가치인 경우가 많아, 접속 리렌션을 채택커머스나 결제형 서비스라면 구매가 발생해야하기에, 구매 리텐션을 채택서비스의 이용 주기운동 내용을 기록해주는 서비스라면, 일주일 내에 3~4회의 리텐션이 기대부동산 거래와 관련된 서비스라면, 부동산 거래 주기인 2년 주기인 리텐션이 기대사례 : 부동산 어플리케이션의 경우, 관련 커뮤니티를 만들어 정보를 제공하여 사용자의..
[주간일기] 정리중
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정리중
[Python] 좌표 데이터 시각화 : Matplotlib 그리드 히트맵과 카운팅 - 돌멩이의 데이터 분석
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파이썬 Python
이미지 히트맵과 그리드에 대해데이터 분석을 하다 보면, 이벤트가 화면 또는 지도 어디에서 얼마나 발생하는지 확인하기 위해 이미지 위에 히트맵을 얹는 경우가 많다.색상으로 빈도를 빠르게 파악하고 보여줄 수 있다는 장점이 있지만, 탐색 지역이 좁고 이벤트 수가 많아질수록 밀집 된 것 처럼 보이는 구간이 많아진다.오늘은 이 문제를 해결하기 위해 직접 사용한 그리드 기반 집계 방식을 소개한다. 사전 작업 : 파라미터 구성(1) 맵 좌표 범위(bounds)xmin, xmax, ymin, ymax를 어떤 기준으로 둘지 결정 필요데이터 min/max를 그대로 쓰면 이상치 1~2개에 의해 범위가 늘어나는 문제가 발생하므로 비추천실무에서는 퍼센타일(예: 1~99%)로 범위를 잡거나, “검증된 맵 extents”를 고정..