많은 사람이 오프라인보다 온라인에서 많은 시간과 돈을 사용하고 있다. 오프라인과 달리 온라인은 디지털 로그를 통해 소비자의 행동패턴을 데이터로 분석하는 것이 가능하다. 이에 따라 데이터를 활용할 수 있는 역량은 매우 중요해졌다. 데이터 분석은 분석의 대상에 대한 문제점을 찾고, 해결할 데이터를 수집 분석하여 해결방안을 찾아 이를 업무와 시스템에 도입하는 것을 의미한다. 데이터 분석은 문제의 발견, 데이터 수집 및 가공, 데이터 분석 및 액션의 과정을 통하여 이루어진다. 먼저 문제의 발견은 기업 문제 파악, 문제에 대한 정의, 데이터 분석 문제 전환 과정을 말한다. 다음으로 데이터 수집 및 가공은 데이터 현황 파악, 개인정보보호 검토, 수집방안 검토, 활용타당성 검토, 데이터 전처리, 활용을 위한 품질점검..
구글 애널리틱스가 어떻게 데이터를 트래킹하고, 어떻게 데이터를 축적하는지에 대한 전체적인 과정을 이해하고 있으면 학습에 도움이 됩니다. 따라서 구글 애널리틱스 아키텍처를 살펴보고자 합니다. 자료는 Tacademy 자료를 참고하였습니다. 아키텍처 이외에도 구글 애널리틱스를 학습할 때 SKtechx Tacademy 유튜브 동영상 혹은 온라인 T아카데미 교육과정을 활용하시면 도움이 됩니다. ▲ T아카데미 온라인 교육과정 구글 애널리틱스를 활용한 데이터 분석 기법 1차시 교안 번호 순서대로 설명드리도록 하겠습니다. 본 내용에서는 구글 애널리틱스 약어인 GA를 사용하도록 하겠습니다. ① 유저는 브라우저를 통해 웹서버에 접속을 합니다. 웹서버는 브라우저 쪽에 HTML 문서를 전달합니다. 브라우저는 HTML 문서를 ..
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