[Marketing DA] 01. 마케팅 데이터 분석 툴로써의 Python

 

 

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데이터 처리 How-To 기술 통계량 추출 - 평균, 중앙값, 최빈값, 분산, 표준편차, 4 분위, 최솟값, 최댓값 기술 통계량을 사용한 분석 - Pandas, Matplotlib Python  기본기 갖추기 - 머신러닝과 딥러닝을 진행하기 위한 기본 조건

 

 

마테킹 현업에서 각광받고 있는 파이썬

1. 대량 데이터 분석 능력 요구
  - 대량 데이터 처리에 한계가 있는 Excel
  - 실습 예제 1 : 1,381행, 7열
  - 실습 예제 2 : 41,188행, 21열

2. 광고주가 요구하는 데이터 분석 수준 증대
  - 과거 : 클릭 수, 노출 수의 단순 마케팅 데이터 분석
  - 현재 : 직업, 성별, 관심사, 통화시간, 결혼여부, 결제 방법 등 다양한 데이터 분석 요구

3. 배우기 쉽고 데이터 분석에 효율적인 파이썬에 대한 니즈가 증대

 

 

현업에서 사용하는 파이썬 라이브러리(Python Library)

Pandas 1. 데이터 분석 및 처리를 위한 파이썬 라이브러리 2. 데이터 분석에 최적화 된 자료구조와 함수 내장 3. 데이터 사이언티스트들이 현업에서 주로 사용하는 라이브러리

Matplotlib 1. 시각화를 위한 파이썬 라이브러리 2. Pandas와 함께 사용 가능

 

 

1. 광고매체 데이터

네이버 보고서 데이터

• 광고 매체에서 집행된 광고 성과를 보고서 형식으로 제공하는 데이터
• 패스트 캠퍼스의 키워드 광고 데이터 (일부 '-' 비식별 처리)
• 출처 : 네이버, 구글, 페이스북 등의 광고관리 시스템

 

2. 고객 데이터

• 마케팅 활동으로 쌓이는 고객들의 정보
• UCI machine learning repository
• 기업의 목표에 따라 나이, 직업, 결혼여부, 교육수준 등 다양한 데이터의 유형이 존재