[프.오.뜯] 우리는 집을 왜 충동구매하지 않을까? - 직방, 호갱노노
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프.오.뜯 - 프로덕트 오밀조밀 뜯어보기
[프.오.뜯] 은 프로덕트 오밀조밀 뜯어보기의 약어입니다. 프로덕트 하나를 잘 뜯어보면 한 기업의 흥망성쇠가 보이는 것 같아요. BM, 페르소나, 화면을 설계한 의도, 라이팅, 디자인 등 프로덕트를 만든이들은 사용자에게 어떤 메시지를 전하고 싶었을지를 여러 관점에서 분석해보는 아티클입니다. 글쓴이는 특정 회사를 비난하거나 광고할 의도가 없으며, 이는 순수 학습용 글임을 밝힙니다. * 이 글은 도그냥의 스몰 - IT 비즈니스의 세계 253~265pg 에서 영감을 얻어 작성되었습니다.     1. 우리는 집을 왜 충동구매하지 않을까?  인스타그램에서 어떤 제품에 대한 광고를 보고 홀린 듯 결제하게 된 경험이 있는가? 그렇다면, 직방이나 다방같은 온라인 사이트에서 집을 충동구매해본 경험도 있는가? 계약서를 작..
[Analytics] 퍼널을 개선하는 6가지 전략 (feat. 알라미 데이터리안 세미나)
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데이터 분석 Data Analysis
오늘은 데이터리안과 딜라이트룸(알라미) 가 함께했던 세미나 "퍼널 분석을 이용해 제품을 성장시키는 단서 찾기" 강연의 keynote 를 작성해보았다. PO 분이 해주신 강연이었는데, 퍼널을 UX 의 관점에서 / 기획의 관점에서 뜯어 분석하고 고쳐보고 실험하면서 만들어낸 insight 를 공유해주시는 내용이었음! 인터넷에서 정말 실제로 했던 가설과 실험과 결과의 날것을 이렇게 드러내주는 강연이 많지 않은데, 소중한 경험 공유해주셔서 감사할 따름이다! 필자는 지금 데이터분석 / 기획을 같이 공부하고 있는데, 이 강연을 기반으로 우리 서비스에 이런 전략, 이런 관점으로 페이지를 기획하고 배치해 실험해볼 수 있겠다는 아이디어를 얻어갈 수 있었다 1. 퍼널의 진입률을 무엇을 기준으로 잡아야 할까? - 제품을 사용..
SQL 코딩테스트 cheat sheet !
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데이터 엔지니어링/SQL
SQL 코딩테스트에서 문자열이 출시되면 주로 나오는 것들, 알아야 하는 함수들, 풀어봤던 문제들 리스트업하는 포스팅이다. 코테가 참 야속한 것이 실무에서 내가 쓰는 것만 쓰다 보면 몇 달 전만 해도 코테에서 너무 쉽게 풀었던 것들인데 다시 봤을 땐 생소해서 가끔 이렇게 복습이 필요하다.. !! 조건 걸 땐 WHERE ~ IN / NOT IN 파이썬의 IN 과 굉장히 유사하다. 조건 여러개 걸때 유용! *참조: 프로그래머스 "대여 횟수가 많은 자동차들의 월별 대여 횟수" --틀린 답 SELECT MONTH(START_DATE) AS MONTH, CAR_ID, COUNT(HISTORY_ID) AS RECORDS FROM CAR_RENTAL_COMPANY_RENTAL_HISTORY WHERE start_dat..
[aws] #3. AWS 의 db 종류들과 특징
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데이터 엔지니어링/AWS
aws 에서 제공하는 db 에는 종류가 한개만 있는게 아니다. 데이터 안정성, 서치 기능, 가격, 저장되는 데이터 종류, 데이터의 양 등등에 따라 여러가지 db 를 선택할 수 있고 이에 따라 가격과 활용 방법도 천차만별이다. 오늘은 그 db 들의 종류를 알아보도록 하자 우선 DB 의 종류에 따라 이렇게 7가지 카테고리로 나눌 수 있다. 각각의 DB 에 따라 세부적으로 알아야하는 내용 전에 대분류를 보고 가도록 하자. (자격증 시험용이니 일반적인 분류와는약간 다를 수도 있다) 1. RDBMS = RDS, Aurora (SQL) RDBMS 는 SQL 을 할 때 쓰는 종류의 DB 다. 1.1 RDS -PostgreSQL, MySQL, Oracle, SQL server, Maria DB 등 관계형 db 를 쉽게..
허니비 honeybee
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