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[TIL] 내일배움캠프 260212 - 매일의 작은 성취와 균형 찾기

데이터 드리븐 기회 과제로 정신 없었기도 하고, 뭔가 보여주기식?의 TIL은 쓰지 말자는.짧더라도 내게 의미있는 것, (행여 일기같아)길더라도 내가 지치지 않는 것을 쓰자는 생각이 들어서요 며칠(그래 봤자 한 3일ㅎ) TIL 을 쓰지 않았다. 오늘은 개인 과제가 끝나기도 했고, 순회 오신 튜터님께 아주 짧게 들은 말이 마음에 남아서 적으러 왔다!이제 내일부터 MVP 가 시작되는데,물론 아이디어도 중요하지만 사실 어떤 아이디어든, 혹여 관심이 없던 주제거나, 전혀 모르는 산업이어도내가 재미있는 게 무엇이고 잘하는 게 무엇인지 찾는 게 더 중요하다는 말씀이었다. 이번 과제도 마찬가지였다!지난 과제 중 하나인 정량 데이터 분석해서 가설 수립 ㅡ 개선안 도출하는 과제였는데 이상하게 너무 하기 싫고 또 재미가..

[TIL] 내일배움캠프 260206

오늘한 것데이터 드리븐 기획 과제 (~ing)[팀] 아티클 카타상세 내용 및 배운 점 [팀] 아티클 카타 아티클 정보1편: 최윤정 Iris 데이터 기반 문제해결, 첫걸음은 '질문'에서 시작됩니다2편: 데이터 기반 문제해결, 핵심은 ‘이슈 분석’부터 시작하는 구조화된 사고3편: 데이터 분석·공유·실행·새로운 문제 정의까지: 데이터 기반 문제해결 단계별 가이드 → 오늘 읽은 것작성자(저자) : 최윤정 (그로스마케터/오픈서베이) 데이터 분석·공유·실행·새로운 문제 정의까지: 데이터 기반 문제해결 단계별 가이드 - 오픈서데이터를 다루는 방법부터 결과를 정리하고 공유하는 방식, 실행 후 효과를 측정하는 방법, 그리고 다음 문제를 정의하는 단계까지 데이터 기반 문제 해결의 전체 사이클을 함께 살펴봅니다.blog...

[TIL] 내일배움캠프 260205

오늘한 것데이터 드리븐 기획 과제 (~ing)상세 내용 및 배운 점 [개인 과제] 데이터 드리븐 기획 데이터셋을 딱 맞닥뜨렸을 때,이번에는 볼 데이터의 범위를 결정하자고 생각했다.즉, 아래와 같은 식.문제 정의 → 가설 → 볼 데이터 범위 결정 → EDA 근데 뭔가 가설 초안을 잡아보려고 하니 + 발제문을 다시 읽어 보니아래와 같은 식인 거다.데이터 → 다 훑어봄 → 뭔가 찾음 아무래도 데이터 드리븐 기획! 이기 때문에데이터셋 속에서 패턴(원인)을 찾는 것이 주된 목표라 이런 프로세스로 진행되는 것 같다.(물론 모든 데이터를 다 보지 않고, 보고 싶은 것만 봐도 된다고 명시되어있지만..'제공된 로그 필드들을 살펴보며 유저를 다양한 각도로 분석해봅니다' 이 가이드가 마음에 걸려서..) 과제고 연습이니까 우..

[TIL] 내일배움캠프 260204 - 동기부여 많이 된다.

제목이 왜 그러냐면..김동현 밈으로 이런 사이트 누가 배포한 걸 봐서 충격이었다 스트레스 많이 받을 거야~ | 동현적 사고김동현 선수의 멘탈 코칭으로 스트레스를 성장으로 바꿔드립니다. UFC 격투기 선수 김동현의 동현적 사고 밈 서비스.stress-mani.vercel.app정교한 거 아니고 그냥 내가 입력한 거에 스트레스 많이 받을 거야~ 붙인 정도지만충격 받은 부분은 그냥 이런 걸 바로 바로 만들어야겠다는 게 빠르게 생각난다는 것..진짜 재능 부럽다.. 동기 부여 많이 된다~ 오늘한 것데이터 드리븐 기획 강의 수강 (완료)데이터 드리븐 기획 과제 발제문 살펴 보기 & 방향성 수립 상세 내용 및 배운 점 [개인 과제] 데이터 드리븐 기획 과제 시작 전: 리텐션 관련 아티클 읽어 보기 리텐션을 측정하는..

[회고/개인과제] Framer 를 이용한 Airbnb 스타일 숙소 서비스 만들기

잘한 점너무 스트레스 받으며 도전하기보다 기본에 충실하려고 했는데 모든 항목을 충족했다.(자가 평가에서 아닌 항목도 있다고 생각했는데 튜터님 평가에서는 YES로 체크되어 있다.) 아쉬운 점자가 평가에서 아닌 항목도 있다고 생각한 건 그만큼 내가 용어에 대한 이해도가 낮기 때문이라 생각한다.필수 사항이 아니었기에 최상단 네비게이션 바나 검색 기능은 활성화하지 않았다.'예쁨'은 정말 고려하지 않았다. 보완/도전할 점Workshop으로 날짜 달력 띄우기와 인원 드롭다운 등 유저 인터렉션까지 구현이 가능하니 다음 프로젝트에서는 인터렉션까지 한번 도전해보시면 좋을 것 같습니다.ㄴ 이렇게 남겨 주셔서 다음엔 인터렉션도 도전해 봐야겠다!물론 프레이머 자체에 보다 더 익숙해져야겠다.. (지금 내게서 후순위이긴 하다만...

[강의] 데이터 드리븐 기획 - 목적, 커뮤니케이션, 용어

5. 데이터 드리븐 기획 역량 기르기 데이터를 보는 습관데이터를 볼 때정확한 질문 파악 (요지를 벗어나지 않게)기준(추운 게 몇 도인지!) 설정 및 관련 데이터를 수집 및 분석 (비교, 패턴 분석, 사용자 피드백 활용)객관적이고 논리적인 해결 방안 제시 (데이터 시각화, 숫자로 설명)상황별로 데이터를 확인하는 습관 각 케이스에서 어떤 데이터를 확인해야 하는지데이터 기반으로 어떤 결론을 도출할 수 있는지 목적에 대해 생각해보기목적이 중요한 이유효율성 ㄴ 문서를 읽는 사람이 쉽게 이해할 수 있도록 정리 ㄴ 데이터 분석에서도 불필요한 정보를 배제, 의사 결정에 필요한 핵심 데이터만 제공명확한 방향성 ㄴ 문서/데이터 분석이 어디를 향해야 하는지결과물의 질 향상 ㄴ 문서/분석 결과가 더 설득력 있고 효과적인 형..

[강의] 데이터 드리븐 기획 - 로그 설계, 데이터 분석/시각화, 프론트/백오피스 기획, MVP

2. 심화로그 설계든 데이터 분석이든 시각화든 '목적'이 중요하다.왜 이 로그를 심는지? (어떤 데이터를 보기 위해?)왜 이 데이터를 분석하는지? (무엇을 파악하기 위해?)왜 이렇게 시각화하는지? (어떤 커뮤니케이션을 위해?) 로그 설계클라이언트 로그는 다른 말로 '화면 로그'를 뜻하며 서비스 화면을 기준으로 로깅된 로그로 정의함(Ex. click, pageview)클라이언트 로그는 유저가 어떤 페이지를 방문했고 그 페이지에서 어떤 영역을 클릭했는지 등 유저의 '행동'에 초점이 맞춰져 있음로그의 로그타입(Action Type)에 따라 발생하는 로그 종류페이지 로그(pageview) : 유저가 인지하는 하나의 화면(view)를 '페이지'라고 하며 이 화면이 로딩 될 때 남기는 로그이벤트 로그 (event)..

[TIL] 내일배움캠프 260203 - 정답 없음, 기능 명세서, 화면 설계서

오늘한 것데이터 드리븐 기획 강의 수강 (~ing)상세 내용 및 배운 점데이터 드리븐 기획 강의 강의에서 mvp 기획 내용이 있는데,아래와 같은 내용의 '기능 명세서' 가 있었는데이게 갑자기 화면 설계서랑 헷갈리는 것이다🤔😵‍💫 화면이 있으니 화면 설계서 아닌가? 라고 생각이 들었고구글링해 봐도 기능 명세서는 보통 텍스트로만 되어 있고화면 설계서는 화면에 + 그 텍스트(기능 명세)를 붙인 것처럼 생겨서 너무 헷갈렸다;;그래서 튜터님께 여쭤 보았다! 화면 설계서는 에러케이스까지 다 포함한 거고,(ex. 아이디를 잘못 입력했을 때는 어떻게 할 거야 이런 것들이 저 예시에는 없었음)(그냥 이것을 기획서나 SB라고 부르기도 함)기능 명세서는 (예시처럼)화면이 있더라도! 딱 정상 작동하는 그 기능에 대한..

[TIL] 내일배움캠프 260202 - 취미는 '기대하는 것'

오늘한 것데이터 드리븐 기획 강의 수강 (~ing)결론중요한 점 로그 설계, 데이터분석/시각화, 기획(+문서화) 모두 그것을 하는 '목적'이 중요하다.목적이 있어야 방향성을 잃지 않을 수 있고, 헤매이더라도 목적을 상기하면 다시 생각할 수 있다.마치며오늘은 뭔가 컨디션이 안 좋았다.벌써 2월이라니..모레부터 시작할 개인 과제에 앞서 강의를 듣고 있다.어려운 내용은 아니지만 실제로 한 번 해보는 것과 해보지 않는 것에는 큰 차이가 있는 것들이라앞으로 연습도 많이 해야할 것 같고 회사에 가서도 내가 어떤 식으로 기획을 하게될지 너무,, 궁금하고,, 떨리는 부분이다.... 기획자가 문서를 통해 잘 전달하는 방법을 이야기하시면서 첨부해주신 툰인데 (역시나 caca툰!)의식적으로 회사 소개 자료, 잘 만든 PPT..

[강의] 데이터 드리븐 기획 - 기초 및 사례(넷플릭스, 토스)

1. 데이터 드리븐 기획 기초 1. 데이터 드리븐 기획 사용자 행동 데이터, 시장 데이터, 성과 데이터 등을 기반으로 의사결정을 내리고 제품을 기획하는 방식감이 아닌 근거(데이터)로 기획 2. 데이터 드리븐 기획이 중요한 이유 이 기능이 좋을 것 같아 → 이 기능을 사람들이 실제로 사용하고 있는지 데이터를 보자실제 사용 데이터(클릭 수, 체류 시간, 이탈률)를 보면 고객이 원하는 것을 정확히 알 수 있음데이터를 기반으로 하면 매출 증가, 전환율 개선, 광고 효율 상승 등 비즈니스 성과를 높일 수 있음 3. 데이터 드리븐 기획 단계 문제 정의 → 데이터 수집 및 분석 → 가설 수립 및 실험 → 결과 분석 및 데이터 기반 의사결정 → 지속적인 개선ㄴ 무엇을 해결해야 할까? → 현재 상황을 데이터로 확인 →..