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논문 지속적인 업데이트

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데이터에 기반한 새로운 고객경험 디자인 DCX 4편

안녕하세요 공부하는 웅이입니다. 미소가 정말 아름다우신 분인 것 같습니다. 3편에 이어서 내용을 이해하고 분석한 내용에 대해서 적어보았습니다. 부족하지만 읽어주셔서 감사합니다. DCX, 소비자 니즈를 분석하는 내용에 대한 한양대학교 교수님의 강의 내용에 대해서 이어서 포스팅해보도록 하겠습니다. 4편입니다. 참고영상 https://www.youtube.com/watch?v=hiqoQMOGBnY&ab_channel=%EB%84%88%EB%95%8C%EB%8A%94%EB%A7%90%EC%9D%B4%EC%95%BC%21 경영활동에서의 의사결정 최고 경영자에서부터 시작하여 수많은 사람들이 의사결정을 내리고 있습니다. 의사결정을 내리는 순간에 확신을 갖고 밀어붙이기가 쉽지는 않습니다. 왜냐하면 시장성이 있는지에 대..

데이터에 기반한 새로운 고객경험 디자인 DCX 3편

안녕하세요 공부하는 웅이입니다 고객의 경험을 파악하기 위한 데이터 크롤링, 소셜 리스닝이 어떻게 이뤄지고 있고, 앞으로 어떤 식으로 나아가야 하는지에 대해서 이어서 포스팅해보도록 하겠습니다. 3편입니다. 참고영상 https://www.youtube.com/watch?v=W6vb4VoOT9c&ab_channel=%EB%84%88%EB%95%8C%EB%8A%94%EB%A7%90%EC%9D%B4%EC%95%BC%21 사이크그래픽스 사람들의 태도, 의도, 어떤 생각을 하는지 분석 소셜 리스닝 기존의 데모그래픽스의 단점을 보완하기 위해서 하는 방법 크롤링을 하여, 불필요한 데이터를 제거하고, 수백만개의 데이터 속에서 desire와 unmet needs 를 찾아내야함 레이블링 자체가 너무 힘든 작업 설문 조사랑 다..

데이터에 기반한 새로운 고객경험 디자인 DCX 2편

안녕하세요 공부하는 웅이입니다. 고객 경험의 중요성이 앞으로 미래사회에 더욱 중요해질 것이라는 확신이 생기고 있습니다. 특히 요즘 같은 시대에는 누구나 좋은 물건, 좋은 경험을 하게 되면 SNS상에서 거리낌 없이 이야기를 하는데요. 이것 자체가 소비자가 결국 마케터로서 디지털 세상에서 해당 회사, 해당 제품을 홍보하게 되는 것입니다. 그럼 자세한 내용에 대해서 데이터에 기반한 새로운 고객경험 디자인 DCX 2편 포스팅 진행해보도록 하겠습니다. 참고영상 https://www.youtube.com/watch?v=acvKzbrPnQ0&ab_channel=%EB%84%88%EB%95%8C%EB%8A%94%EB%A7%90%EC%9D%B4%EC%95%BC%21 자율주행 경험 한양대학교 경영대학 차경진 교수님께서, ..

데이터에 기반한 새로운 고객경험 디자인 DCX 1편

안녕하세요 공부하는 웅이입니다. 기업 프로젝트를 진행하는데 있어서, 고객 경험 디자인을 활용하기 위해, 해당 분야에 대한 영상을 공부한 내용에 대해서 포스팅 하도록 하겠습니다. 데이터 사이언스, MIS, CX, DCX 관련하여 데이터를 기술적인 접근하는 방식과 실제 삶 속에서의 경험을 토대로 맛깔스런 이야기를 진행해주신 한양대학교 경영학과 차경진 교수님께 미리 감사말씀 드립니다. 해당분야에 경험이 부족한 학생들이나, 진로를 설계하는 친구들에게 좋은 말이 많은데 한번쯤 영상 보는 것을 추천드립니다, 그럼 제가 이해하고 공부한 내용을 바탕으로 부족하지만 이해한 것을 기반으로 포스팅 진행해보도록 하겠습니다. 참고 영상 https://www.youtube.com/watch?v=Gpnk05YuiH4&ab_chan..

DCX 는 무엇일까

안녕하세요 공부하는 웅이입니다 요즘 기업에서 정말 핫하죠. 바로 포스팅 시작하도록 하겠습니다. 1. DCX DCX를 이해하기 위해서는 DX를 이해해야 합니다. 간단하게 DCX 쿠팡 맹키로 생각하시면 됩니다(by smhrd 동기 재찬씨) 이게 뭐냐면, 주문할때 이전 주문 데이터를 기반으로 미래 주문을 추천해주는 것입니다. Digital Customer eXperience, 즉 DCX는 다양한 디지털 채널에서 데이터를 활용한 사용자 관점의 경험을 만드는 것을 의미합니다. 여기서 디지털 경험(DX)에서 고객이라는 관점이 새롭게 추가된 것이기 때문입니다. DX는 (digital transformation / digital experience) 약어로서, 오늘날 자연스러운 네트워크의 형성으로 인한 연결성과 관계성..

2차 프로젝트 : 추진할만한 내용 (To be continue..)

빅데이터 프로젝트로 할만한 것들 위주로 정리하면. LSTM, 모션인식, 딥러닝(지도학습쪽으로,, 비지도는 신뢰도가 떨어질 것 같아 일단 pass).. 생각나는대로 추후 업데이트하자. 추천도 받아보자. 1. 로블록스 오징어게임 https://www.youtube.com/watch?v=8QemKO9m7n4 2. LSTM 관련 : 딥러닝 기반 동영상 연기 평가 방법 : C3D-LSTM 모델을 활용한 동영상 기반 행동인식 연구 http://www.riss.kr/search/detail/DetailView.do?p_mat_type=be54d9b8bc7cdb09&control_no=de117f91618ec3ccffe0bdc3ef48d419 http://www.riss.kr/search/detail/DetailVie..

ML 퀴즈 정리

머신러닝 7단계 1.문제 정의 -해결할 문제를 정의한다. 2.데이터 수집 -해결할 문제에 대한 데이터 수집 3.데이터 전처리 -수집한 데이터를 머신러닝 학습에 맞는 형태로 변형 4.탐색적 데이터 분석 -시각화, 통계자료 분석 5.모델 선택 및 하이퍼 파라미터 튜닝 -데이터에 맞는 모델을 선택하고 학습을 한다. 6.학습 -fit() 7.예측 일반적합, 과대적합, 과소적합 일반화-train점수 보통, test점수 : 높음 -test가 잘 나와야, 다른 모델에서도 잘 적용할 수 있다는 뜻이다 과대적합(overfitting) train점수 : 높음, test점수 : 보통 과소적합(underfitting) train점수 : 낮음, test점수 : 낮음 model.fit(X_train, Y_train) model...

분석 리포트

##이재명 에이텍티엔 #한줄 분석 2021년 4월 이후에 점차 뉴스가 올라오기 시작하고, 거래량이 급등하여 그 전과 비교하여 2배 이상 올랐지만, 하락세입니다. #가격과 거래량의 비교 그래프(기준 : 한달) 5월 이후로 거래량이 점차 늘었지만, 주식 가격은 5월이 최고치를 찍고 하향세입니다 #상관관계 분석(Correlation Analysis) 상관계수는 -0.31이며, 뚜렷한 음적 상관관계를 갖고 있음으로 나타났습니다. 해석하면 뉴스 빈도가 증가할 때 거래량은 감소함을 의미합니다 #회귀분석(Regression Analysis) 상관계수가 랜덤으로(우연하게)발생한 값일 확률이 P-value이다. 통계학적으로 0.05이하면 랜덤이 아닌 어떤 패턴이 존재한다를 의미입니다 우의 P-value 값 : 0.226..

개발자로서 포트폴리오 작성하는 방법

수업을 듣고, 대략적인 생각들이나 내용을 위주로 간단히 스케치하는 용도로 작성해보았습니다. 감사합니다. Type A 데이터 수집 크롤링 - 샤넬,구찌,프라다 명품 브랜드 가방 데이터수집(가격,이미지) 데이터 전처리 및 분석 날짜별 가격 변동성 파악 용이하게 Type B Type A 기능 1 :개인 투자 성향 분석 투자자 성향 분석을 위한 설문 제공 타사 설문지 분석을 통한 재구성 kb증권, 미래에셋 기능2 상품 추천 현 경기 상황 시각적 제시(호황.불황) 기준 피투피 사이트 상품ㅈ들을 성향에 따라 맞춤 정렬하여 제시 기능3 상품 조회 필터 사용자의 선택에 따른 조회 ㅣㅁㅊ 정렬 기준 : 수익률순/최신순 Type B HTML 을 활용한 페이지 레이아웃 구현 예시 : 로그인, 게시물 페이지 등 CSS을 활용..