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데이터

데이터 정합성 검증 사례 Case #1. 음원 스트리밍 사이트

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이런 분들에게 특히 도움이 될 수 있습니다 🙂 – 평소와 다르게 급증/급감한 데이터가 있는데, 원인을 잘 모르겠다. – 특정 광고에서 성과가 유독 많이 나온다. ‘눈에 띄는 데이터’란 무엇을 의미할까요? 가령, 사이트를 운영하는 관리자의 입장에서(혹은 담당 마케터의 입장에서) 10개의 광고를 진행하는데, 유독 하나의 광고에만 성과가 치중되고 있다면, 확실히 눈에 띄기 마련입니다. ‘눈에… 더 보기 »데이터 정합성 검증 사례 Case #1. 음원 스트리밍 사이트

비즈스프링의 AI 마케팅 솔루션을 무료로 지원받으세요 : 2020 AI 바우처 지원사업 안내

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안녕하세요. 비즈스프링이 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원이 추진하는 ‘2020 AI 바우처 지원사업’의 AI 솔루션 공급기업으로 선정되었습니다. 2020년 AI 바우처 지원 사업은 AI를 적용하려는 중소/벤처 기업의 AI활용과 확산을 촉진하기 위해 기획되었으며, 지원 대상은 AI솔루션을 활용하고자 하는 수요기업이 최적의 AI 솔루션을 도입하여, 비즈니스 확장 기회를 제공하기 위한 것입니다.   [ 2020년 AI 바우처 지원사업 ]… 더 보기 »비즈스프링의 AI 마케팅 솔루션을 무료로 지원받으세요 : 2020 AI 바우처 지원사업 안내

중국 온라인비즈니스 광고 분석 최적화 Tool, CTS로 중국 인터넷 환경도 대응하기!

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이런 분들에게 특히 도움이 될 수 있습니다 🙂 – 중국에서 온라인 비즈니스를 계획하고 있거나, 현재 진행 중에 있다. – 중국어 글자체 깨짐 현상 없이 광고 데이터를 보고 싶다.부 – 다양하게 진행하고 있는 국내외 모든 광고의 성과를 꼼꼼하게 분석하고 싶다.   안녕하세요, 비즈스프링입니다. 지난번 중국의 방화벽 원인으로 데이터 수집간 발생하는 특징과… 더 보기 »중국 온라인비즈니스 광고 분석 최적화 Tool, CTS로 중국 인터넷 환경도 대응하기!

구글 빅쿼리 공개 데이터 셋(COVID-19 데이터 등) 활용 사용하기

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빅쿼리에서 제공하는 공개 데이터셋을 사용하여 SQL 문 중 데이터를 확인하는 SELECT 구문을 작성해보겠습니다. 관심있는 데이터셋을 활용하여 확인을 원하는 데이터 추출을 위해 SQL문을 구성해보세요. 의미있는 데이터 확인으로 더 나은 환경을 구성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

구글 빅쿼리(Google BigQuery)에서 데이터를 추출하는 SQL! 어떻게 쓰면 되나요?

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구글 빅쿼리가 어떤 개념인지 쉽게 정의하기 어려우시다면, ‘데이터가 담겨있는 상자의 집합’을 기억해주세요. 구글 빅쿼리 안에는 많은 상자가 있을 수 있습니다. 이 중 하나의 상자에서 원하는 정보를 뽑아내는데요. 과일인 애들을 보여줘!’ 하면 상자는 분류가 과일인 친구들을 보여줍니다.

매체 통합 리포트, 여러 매체의 검색광고 성과를 한 눈에!

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광고 성과를 한 눈에 볼 수 있다면 마케터의 불편함은 줄어들 것입니다. 로거는 키워드 광고로 많이 사용하는 매체 성과를 한 눈에 확인할 수 있도록 “매체 통합 리포트”를 제공합니다. 매체 통합 리포트로 광고 매체 데이터와 웹사이트 내 전환 데이터를 자동으로 통합하여 확인할 수 있습니다.

고객에게 최적의 경험을 제공하기 위해 개인화 추천을 하고 있나요?

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추천엔진에 관심이 많은 이유는 우리 고객에게 최적의 경험을 제공하기 위한 하나의 수단이기 때문입니다. 하지만 이를 구현하기에 큰 어려움이 있습니다. 추천엔진에 사용되는 데이터 미확보나 비용과 리소스 확보 어려움, 추천 알고리즘을 어떻게 활용해야 하는지 모르는 다양한 어려움이 있습니다.

cover_구글-빅쿼리Google-BigQuery-화면-구성

구글 빅쿼리(Google BigQuery) 화면 구성

빅쿼리는 기업용으로 만들어진 클라우드식 데이터 웨어하우스입니다. 즉, 기업에서 데이터를 빅쿼리에 적재해야 한다는 이야기 인데요. 만일 기업에서 빅쿼리에 쌓아 놓은(적재) 데이터가 없다면 급변하는 IT 기술에 대한 이해를 위하여 ‘아~ 이런게 있구나’ 정도로 이해해주세요.

[데이터 분석] 평균 데이터의 종류와 활용 방법

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‘평균’의 값에는 우리가 알고 있는 평균 이외에도 다양한 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.

데이터를 의미있게 만드는 4가지 방법

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이른바 데이터 홍수의 시대라고 한다. 데이터를 수집하는 것만큼이나 그 속에 숨겨진 핵심을 발견하고 사용하는 것이 더 중요한 세상이 온 것이다. 활용하지 않는 데이터는 꼭꼭 숨겨놓은 금두꺼비보다 쓸모가 없다. 꼭꼭 숨겨두었던 데이터를 꺼내어 사용할 수 있는 4가지 방법을 공유해보겠습니다.

"~에 맞는 제품 추천해줘" 잠재고객은 이제 검색창이 아닌 AI에게 묻습니다. 당신의 브랜드는 AI 대화창에서 추천되고 있습니까?

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