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디지털 광고시장의 변화에 따라 광고의 분석방법도 다양해지고 있습니다. 그 중 어트리뷰션을 통한 광고 성과 측정 방법에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 디지털 광고시장의 변화 그리고 어트리뷰션을 통한 광고 성과 측정 from 비즈스프링 BizSpring

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2017년 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,

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  ‘평균’의 값에는 우리가 알고 있는 평균 이외에도 다양항 종류의 값이 존재합니다.   데이터를 분석할 때, 우리가 알고 있는 ‘평균’으로 계산한 데이터를 많이 사용하지만 실행에 옮길 때 올바르지 않는 평균 데이터를 사용함으로써 잘못된 선택을 하게 되는 경우가 발생됩니다. 그래서 평균 데이터를 활용할 때는 각 평균에 대한 데이터의 의미를 알아야 하고, 활용하기 전 활용하고자 하는 목적이

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2017년 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,

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여러분은 데이터 중 유입 검색어에 대해서 생각해 보셨나요?  유입 검색어는 데이터 분석 중 고객이 웹사이트에 접속하는 목적을 가장 빠르게 확인할 수 있는 데이터 입니다. 이번 내용은 유입 검색어를 통해 고객이 웹사이트에 어떤 목적을 가지고 접속하고 있는지를 파악해 보도록 하겠습니다. 먼저 유입 검색어 데이터는 다음과 같습니다. [그림 1] 유입 검색어 데이터 예시 [그림 2] 유입 검색어

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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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오늘은 특정 광고의 3개월치 매출 데이터를 토대로 평균 매출을 통한 데이터 해석 방법에 대해서 설명 드리고자 합니다. 분기 별 매출 평균을 확인하기 위해 전체 매출 / 총 개수(n개)로 나눠서 매출 평균값을 계산하게 됩니다. 이러한 평균을 “평균값”이라고 애기합니다. 통상적으로 평균을 계산할 때 “평균값”을  가장 많이 사용됩니다. 하지만 이러한 “평균값”은 이상치에 대한 데이터는 고려하지 않습니다. 이유는 특정

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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

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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

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