Chapter.0 온보딩 주차(2)

TIL(Today I Learned)

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1️⃣ 데이터 분석 종합반 강의 3주차

• Pandas 데이터 프레임 숙달 훈련
• 데이터 시각화 훈련
• 실습문제: 최적의 즉문즉답 시간대를 찾아라!
  - 문제 설명: 저희 학원은 튜터님들이 실시간으로 질문에 답변을 해주는 “즉문즉답”을 운행하고 있습니다. 우리는 수강생의 즉문즉답의 수요가 많은 요일을 알아내서 튜터님의 수를 요일에 따라 적절히 배치하고 싶은데요. 가설을 세우고 데이터 분석을 통해 증명해주세요.
• 가설: 수강생들의 수업 완료 시간대는 주로 주말 전, 후일 것이다.

그림 0: 제공받은 데이터 초안

 

그림 1: 데이터 전처리 과정(제공받은 데이터의 타입 확인 후 필요한 데이터 추출)

 

그림 2: 요일별 수료 수강생 시각화를 보면 화요일에 가장 높은 수료율을 확인할 수 있다

 

그림 3: 시간별 수료 수강생 시각화를 보면 18시에 가장 높은 수료율을 확인할 수 있다.

 

그림 4: 요일별 종료시간 히트맵을 보면 화요일 18시에 가장 높은 수료율을 확인할 수 있다.

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2️⃣ 데이터 분석 종합반 강의 4주차

• 현업 데이터 분석 진행하기
• 문제정의 및 가설 세우기
• 분석 프로세스 반복 연습
• 실습문제: 결제가 잘 되는 할인율을 찾아보기
  - 문제설명: 결제 마지막 페이지에서 할인 혜택을 제공할 경우 결제율을 올릴 수 있다는 것을 확인 했습니다. 그렇다면, 얼마만큼의 할인 혜택을 제공하는 것이 결제 전환율을 가장 높일 수 있을까요?
• 가설: 할인율이 높을수록 결제 장벽이 낮아지고 전환율 또한 높아질 것이다.

그림 1: 각 할인율 별 등록 수강생 분류 후 시각화

그림 2: 각 할인율 별 수강생(명) 수 그래프를 보면 30000원의 할인율에서 높은 수강생 수를 확인할 수 있다.

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💡 느낀점

주차를 거듭할수록 제공되는 데이터의 양과 라벨 정보가 많아져 어려움을 느꼈지만, 직접 수립한 가설을 기반으로 필요한 데이터를 추출하여 문제를 해결할 수 있었습니다. 앞으로 점점 커질 데이터 규모에 대비하기 위해 다양한 데이터를 직접 탐색하며 문제를 설정하고 가설을 세워보는 과정을 통해 인사이트를 도출하는 능력을 키워나가고 싶습니다.