20240729 TIL주말동안 종합적인 인사이트 도출을 어떻게 할 것인지 우리끼리 생각하기로 했었다.그래서 내가 주말동안 생각해본 결과 ! 곧 20대가 될 잠재 고객이므로 현재 경험이 미래 소비 패턴에 영향 끼침 -> 지금부터라도 스포티파이를 이용한다면 충성 고객 전환 가능성 ↑디지털 네이티브 세대이기 때문에 최신 기술과 플랫폼에 익숙 -> 새로운 기능, 서비스에 빠르게 적응하여 SNS를 통한 신규 사용자 유입 도움10대들은 20대보다 음악과 팟캐스트를 골고루 다양하게 소비하고 있기 때문에 10대를 타켓으로 해야 한다 ....이런식 ...10대의 팟캐스트 선호도가 높기 때문에 적자인 팟캐스트의 성장을 도울 수 있다. 결론적으로 스포티파이는 10대를 타겟으로 맞춤형 콘텐츠와 서비스를 강화하여 사용자 분포 ..
pandas
20240719 TIL Seaborn 내장데이터 셋을 활용해서 데이터를 전처리 해보자!Q1. 'species' 열 값이 'setosa'인 데이터 선택하기import seaborn as snsiris_data = sns.load_dataset('iris')setosa_data = iris_data.loc[iris_data['species'] == 'setosa']print("Setosa 데이터:")print(setosa_data.head())데이터셋 불러오기 --> iris_data = sns.load_dataset('iris')'species' 열 값이 'setosa'인 데이터 선택 --> setosa_data = iris.data.loc[iris_data['species'] == 'setosa]선택된 ..
20240717 TIL00. 데이터 전처리▶데이터 전처리내가 원하는 데이터를 보기 위해 하는 모든 활동▶ 데이터셋 불러오기Seaborn이라는 라이브러리에서 불러올 수 있는 내장데이터 셋iris - 붓꽃의 꽃잎과 꽃받침의 길이와 너비를 포함한 데이터셋tips - 음식점에서의 팁과 관련된 정보를 담고 있는 데이터셋titanic - 타이타닉 호 승객들의 정보를 포함한 데이터셋flights - 연도별 항공편 정보를 담고 있는 데이터셋planets - 외계 행성 발견에 대한 정보를 담고 있는 데이터셋import seaborn as sns# 'tips' 데이터셋 불러오기tips_data = sns.load_dataset('tips')# 데이터셋 확인print(tips_data.head()) 01. Pandas 알아..
