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예측 미리 짐작하는 것   예측 데이터는 정답이 있을까요? 데이터 분석에 있어 미래를 예측하기란 매우 조심스러운 일입니다. 예측은 미래에 대한 결과를 알려주는 것이 아니라 미리 상황을 짐작하여 발생될 수 있는 미래를 대응하는 것이라 할 수 있습니다.   축구 경기로 예를 들어보면 FC 바르셀로나와 레알마드리드 경기는 세계적으로 유명한 라이벌 매치 경기입니다. 만약 FC 바르셀로나의 대표 선수인 메시

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  2017년 2분기 인터넷트렌드를 인포그래픽으로 정리해보았습니다. [참고하여 주세요] 1) 인터넷트렌드(www.internettrend.co.kr)의 데이터를 기반으로 작성된 데이터입니다. 이 데이터는 패널분석(예: 랭키, 툴바나 앱모니터를 통해 사용정도를 분석)한 것이 아닌, 국내 약 1천여 표본 웹사이트에서 실측되는 웹로그분석 데이터의 평균값입니다. 2) 유입경로에 대한 통계 역시 표본 실측에 의한 것이며, 유입경로(Referrer)의 유실이 많은 접근 환경에서는 오차가 커질 수 있습니다. 특히, SNS사용자는 모바일APP에

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오늘은 특정 광고의 3개월치 매출 데이터를 토대로 평균 매출을 통한 데이터 해석 방법에 대해서 설명드리고자 합니다. 분기별 매출 평균값을 확인하기 위해 전체 매출 데이터를 더한 후 총 개수로 나눠서 매출 평군값을 계산하게 됩니다. 이러한 평균을 ‘산술평균’이라고 합니다. 보통 평균값을 계산할 때 가장 많이 사용됩니다. 하지만 이러한 산술평균값은 특정 기간의 변동이 심한 매출액에 대한 설명을 해주지는

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2017년 1분기 인터넷트렌드를 인포그래픽으로 정리해보았습니다. [참고하여 주세요] 1) 인터넷트렌드(www.internettrend.co.kr)의 데이터를 기반으로 작성된 데이터입니다. 이 데이터는 패널분석(예: 랭키, 툴바나 앱모니터를 통해 사용정도를 분석)한 것이 아닌, 국내 약 1천여 표본 웹사이트에서 실측되는 웹로그분석 데이터의 평균값입니다. 2) 유입경로에 대한 통계 역시 표본 실측에 의한 것이며, 유입경로(Referrer)의 유실이 많은 접근 환경에서는 오차가 커질 수 있습니다. 특히, SNS사용자는 모바일APP에 의한

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2016년 4분기 인터넷트렌드를 인포그래픽으로 정리해보았습니다. [참고하여 주세요] 1) 인터넷트렌드(www.internettrend.co.kr)의 데이터를 기반으로 작성된 데이터입니다. 이 데이터는 패널분석(예: 랭키, 툴바나 앱모니터를 통해 사용정도를 분석)한 것이 아닌, 국내 약 1천여 표본 웹사이트에서 실측되는 웹로그분석 데이터의 평균값입니다. 2) 유입경로에 대한 통계 역시 표본 실측에 의한 것이며, 유입경로(Referrer)의 유실이 많은 접근 환경에서는 오차가 커질 수 있습니다. 특히, SNS사용자는 모바일APP에 의한

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2016년 3분기 인터넷트렌드를 인포그래픽으로 정리해보았습니다. [참고하여 주세요] 1) 인터넷트렌드(www.internettrend.co.kr)의 데이터를 기반으로 작성된 데이터입니다. 이 데이터는 패널분석(예: 랭키, 툴바나 앱모니터를 통해 사용정도를 분석)한 것이 아닌, 국내 약 1천여 표본 웹사이트에서 실측되는 웹로그분석 데이터의 평균값입니다. 2) 유입경로에 대한 통계 역시 표본 실측에 의한 것이며, 유입경로(Referrer)의 유실이 많은 접근 환경에서는 오차가 커질 수 있습니다. 특히, SNS사용자는 모바일APP에 의한

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2016년 2분기 인터넷트렌드를 인포그래픽으로 정리해보았습니다. [참고하여 주세요] 1) 인터넷트렌드(www.internettrend.co.kr)의 데이터를 기반으로 작성된 데이터입니다. 이 데이터는 패널분석(예: 랭키, 툴바나 앱모니터를 통해 사용정도를 분석)한 것이 아닌, 국내 약 1천여 표본 웹사이트에서 실측되는 웹로그분석 데이터의 평균값입니다. 2) 유입경로에 대한 통계 역시 표본 실측에 의한 것이며, 유입경로(Referrer)의 유실이 많은 접근 환경에서는 오차가 커질 수 있습니다. 특히, SNS사용자는 모바일APP에 의한

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2016년 1분기 인터넷트렌드를 인포그래픽으로 정리해보았습니다. [참고하여 주세요] 1) 인터넷트렌드(www.internettrend.co.kr)의 데이터를 기반으로 작성된 데이터입니다. 이 데이터는 패널분석(예: 랭키, 툴바나 앱모니터를 통해 사용정도를 분석)한 것이 아닌, 국내 약 1천여 표본 웹사이트에서 실측되는 웹로그분석 데이터의 평균값입니다. 2) 유입경로에 대한 통계 역시 표본 실측에 의한 것이며, 유입경로(Referrer)의 유실이 많은 접근 환경에서는 오차가 커질 수 있습니다. 특히, SNS사용자는 모바일APP에 의한

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2015년 4분기 인터넷트렌드를 인포그래픽으로 정리해보았습니다. [참고하여 주세요] 1) 인터넷트렌드(www.internettrend.co.kr)의 데이터를 기반으로 작성된 데이터입니다. 이 데이터는 패널분석(예: 랭키, 툴바나 앱모니터를 통해 사용정도를 분석)한 것이 아닌, 국내 약 1천여 표본 웹사이트에서 실측되는 웹로그분석 데이터의 평균값입니다. 2) 유입경로에 대한 통계 역시 표본 실측에 의한 것이며, 유입경로(Referrer)의 유실이 많은 접근 환경에서는 오차가 커질 수 있습니다. 특히, SNS사용자는 모바일APP에 의한

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2015년 3분기 인터넷트렌드를 인포그래픽으로 정리해보았습니다. [참고하여 주세요] 1) 인터넷트렌드(www.internettrend.co.kr)의 데이터를 기반으로 작성된 데이터입니다. 이 데이터는 패널분석(예: 랭키, 툴바나 앱모니터를 통해 사용정도를 분석)한 것이 아닌, 국내 약 1천여 표본 웹사이트에서 실측되는 웹로그분석 데이터의 평균값입니다. 2) 유입경로에 대한 통계 역시 표본 실측에 의한 것이며, 유입경로(Referrer)의 유실이 많은 접근 환경에서는 오차가 커질 수 있습니다. 특히, SNS사용자는 모바일APP에 의한

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