크게 될 사람 크게 될 사람

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.

2주간의 데이터 분석 블로그 챌린지를 시작하였습니다! 첫 번째 글은 데이터리안 블로그 글을 참고하였습니다. 제목 리텐션(1) Classic Retention 링크 https://datarian.io/blog/classic-retention [요약] - AARRR 중 가장 먼저 개선해야하는 Retention - Retention을 개선하지 못하면 밑빠진 독에 물 붓기와 같음 1) 우리 서비스를 지속적으로 사용하는지 2) 핵심 가치를 꾸준히 경험하는지 클래식 리텐션 = N-day Retention -> ('방문' 기준) 어떤 날에 특정 유저군의 몇 %가 접속했는지 계산 클래식 리텐션의 한계: 사용주기가 길 경우 실제보다 과소 계산하게 됨 사용주기가 긴 서비스들의 경우 'Rolling Retention(=Un..

CAR_RENTAL_COMPANY_RENTAL_HISTORY 테이블에서 대여 시작일이 2022년 9월에 속하는 대여 기록에 대해서 대여 기간이 30일 이상이면 '장기 대여' 그렇지 않으면 '단기 대여' 로 표시하는 컬럼(컬럼명: RENT_TYPE)을 추가하여 대여기록을 출력하는 SQL문을 작성해주세요. 결과는 대여 기록 ID를 기준으로 내림차순 정렬해주세요. SELECT HISTORY_ID, CAR_ID, DATE_FORMAT(START_DATE,'%Y-%m-%d') as START_DATE, DATE_FORMAT(END_DATE, '%Y-%m-%d') AS END_DATE, CASE WHEN END_DATE - START_DATE >= 29 THEN '장기 대여' ELSE '단기 대여' END AS R..