크게 될 사람 크게 될 사람

https://n.news.naver.com/mnews/article/009/0005624000 글로벌 CEO 절반 "AI가 일자리 대거 대체…기업 이익에는 도움"WEF '일자리 미래' 보고서 ◆ 다보스포럼 ◆ 스위스 다보스에서 열린 세계경제포럼(WEF) 연차총회에서 인공지능(AI)이 가져올 노동시장 변화에 대한 비관적인 전망이 제기됐다. 기술 혁신이 기업n.news.naver.comAI가 바꾸는 노동 시장, 우리는 어디로 가고 있을까최근 스위스 다보스에서 열린 세계경제포럼(WEF) 연차총회에서 인공지능이 가져올 노동 시장 변화에 대한 비관적인 전망이 제기됐다고 한다. 전 세계 1만 명 이상의 CEO와 경제 리더 중 절반가량이 “AI가 현재 일자리를 대규모로 대체할 것”이라고 내다봤다.AI는 기업의 이익..

https://n.news.naver.com/mnews/article/015/0005238692https://n.news.naver.com/mnews/article/015/0005238690 月 4만원 넘어도 한국서 대박…"곧 쿠팡 제친다" 파격 전망챗GPT를 비롯한 주요 생성형 인공지능(AI) 서비스의 국내 이용금액이 월 800억원을 돌파했다. 최대 온라인동영상서비스(OTT) 플랫폼인 넷플릭스의 국내 구독료를 넘어서며 폭발적인 성장을 지속하n.news.naver.com 넷플보다 7배 비싸도 지갑 연다…생성형 AI 구독, 2년새 30배 급증한국 소비자의 생성형 인공지능(AI) 결제 건수가 최근 2년 사이 30배 이상 급증한 것으로 나타났다. 기술 고도화가 서비스 만족도를 끌어올리며 생성형 AI가 업무와..

1. 기사 내용 한줄요약 (WHAT) : 네이버가 앱 첫 화면에 '숏폼' 배치 2. 배경 설명 (WHY) - 유튜브, 틱톡, 인스타그램으로 사용자 이탈 막기 - 줄어드는 국내 PC 및 모바일 검색 시장 점유율: 64.5%(23년 1월) -> 55.7% (23년 5월) - 반면에 같은 기간 구글은 상승: 26.5% -> 34.8% 3. 액션설명 (HOW) - 네이버: 검색 업체 -> 종합 인터넷 콘텐츠 기업 - 16일부터 AB test 시작 - 숏폼과 초개인화 서비스(홈/클립=숏폼) 확대 - 숏폼에서 태그한 장소에 대한 리뷰를 '스마트 플레이스'에서 바로 확인&예약 가능 - 숏폼에 나온 상품을 스마트 스토어로 넘어가 구매/블로그 리뷰 확인 가능 출처: https://n.news.naver.com/mnews..

1. 기사 내용 한줄요약 (WHAT) : 페이팔에서 스테이블 코인(페이팔 달러, PYUSD) 출시 2. 배경 설명 (WHY) : - 페이팔의 세계 시장 점유율은 56% - 단순 송금 뿐만 아니라 디파이 등으로 광범위하게 이용될 가능성 높음 - 거대 핀테크 업체가 스테이블 코인을 직접 출시한 것은 이번이 처음 - 전통적인 금융 시스템에 포함되지 않기 때문에 중앙 중개기관 없이도 즉각적이고 저렴하게 송금에 이용될 수 있음 3. 액션설명 (HOW) - 고객이 맡긴 금액은 달러와 단기 국채 등 현금성 자산으로 100% 보관해 안정성을 높일 예정 - 이더리움 네트워크 기반 업계: 이번 서비스가 디지털 경제 시대를 여는 신호탄이 될 것이라는 기대 댄 슐먼 페이팔 최고경영자(CEO) "디지털 화폐 시대로 전환하기 위..

USED_GOODS_BOARD와 USED_GOODS_REPLY 테이블에서 2022년 10월에 작성된 게시글 제목, 게시글 ID, 댓글 ID, 댓글 작성자 ID, 댓글 내용, 댓글 작성일을 조회하는 SQL문을 작성해주세요. 결과는 댓글 작성일을 기준으로 오름차순 정렬해주시고, 댓글 작성일이 같다면 게시글 제목을 기준으로 오름차순 정렬해주세요. 첫번째 작성한 답 SELECT A.title AS TITLE, A.board_id AS BOARD_ID, B.reply_id AS REPLY_ID, B.writer_id AS WRITER_ID, B.contents as CONTENTS, DATE_FORMAT(B.created_date, '%Y-%m-%d') as CREATED_DATE FROM USED_GOODS_B..

sqld를 공부했더니 sql에 조금 자신감이 생겼다. 상반기 아이스크림 총주문량이 3,000보다 높으면서 아이스크림의 주 성분이 과일인 아이스크림의 맛을 총주문량이 큰 순서대로 조회하는 SQL 문을 작성해주세요. 작성한 정답 SELECT A.FLAVOR FROM FIRST_HALF A INNER JOIN ICECREAM_INFO B ON A.FLAVOR = B.FLAVOR WHERE B.INGREDIENT_TYPE= 'fruit_based' AND A.TOTAL_ORDER >= 3000 ORDER BY A.TOTAL_ORDER; ORDER BY를 제거했더니 정답 처리가 되었다..뭐지? join을 처음으로 제대로 이해하고 써보았다. 뿌듯!

3번째 리텐션: 범위 리텐션(Range Retention = Bracket Retention) 링크: https://datarian.io/blog/range-retention [요약] 범위 리텐션 - 클래식 리텐션을 확장한 개념 클래식 리텐션: 일/주/월 단위로 한정 범위 리텐션: 구간을 유연하게 나눔 예) Day 0 / Day 1~3 / Day 4~6 - 노이즈에 강함. 하루 접속 안해도 리텐션 영향 X - 서비스 사용 주기가 길거나 주기적인 서비스에서 많이 사용 리텐션 분석 시 주의할 점 1. 남과 비교할 때 제대로: 같은 리텐션을 기준으로 비교할 것(롤링 vs 클래식으로 비교 X) 2. 우리 서비스에 맞는 계산 방법 사용 3. 형식에 얽매이지 말 것 4. 하나만 볼 필요는 없음. 중요한 것은 현상을..

블로그 챌린지 2일차! 링크: https://datarian.io/blog/rolling-retention [요약] 클래식 리텐션의 한계: 방문을 안하는 날 = 이탈로 계산 롤링 리텐션 롤링 리텐션: 기준일을 포함하여 그 이후에 한 번이라도 재방문한 유저의 비율 = 마지막 방문일 이전은 (방문하지 않았더라도) 방문한 것으로 간주 = 이탈하지 않은 사용자 롤링 리텐션의 활용 - 사용 빈도가 높지 않은 서비스 - 사용자가 니즈를 가진 시점에 방문하면 되는 서비스 (e.g. 여행, 쇼핑몰, 부동산 등) -> 절대적인 수치 < 지표가 어떻게 움직이는지 트렌드를 보기! [인사이트] 늘 절대적인 수치가 아주 중요했고 작은 수치 변화에도 민감하게 반응했는데, 수치보다 '트렌드'를 봐야하는 것이 있다는 게 신기했다.