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강의계획서
‘데이터 분석 실전반 - 추천 시스템 구현’과 뭐가 다른건가요?
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추천 시스템 구현반은 Rule 기반·연관성 분석·딥러닝·머신러닝 등
다양한 추천 알고리즘을 설계·구현하는 데 집중합니다.
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지표 설계 및 고객 분석반은 지표(KPI) 설계와 고객 세분화, 예측 모델링 등을 통해
비즈니스 인사이트를 발굴·활용하는 데 집중합니다.
[공통 사항]
서로 다른 주제지만, 실무에 적용 가능한 분석 기법을 배울 수 있다는 점은 동일합니다.
관심 분야나 필요에 따라 맞는 분반을 선택하세요!
Google Analytics 4를 완전히 익히고 분석 역량을 높이고자 하는 분을 위해 프로젝트 형식의 강의를 진행합니다.
[어떤 것을 배우나요?]
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지표 설계 기초부터 코드 구현까지 다양한 실습을 통해
비즈니스 지표를 직접 설계·구현하는 과정
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AARRR 프레임워크를 기반으로 고객 여정의 각 단계(유입, 활성, 유지, 수익, 추천)에 적합한 핵심 지표를 정의하고, 이를 GA4의 자유 형식 및 탐색 보고서를 통해 웹 사용자 행동 데이터로 분석
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GTM을 활용한 이벤트 설계, 마케팅 채널 분석, Looker Studio를 통한 지표 시각화
어떤 사람에게 추천하나요?
[이런 분께 추천합니다]
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데이터 분석 전처리 역량은 충분하지만
지표 설계, 고객 분석과 같은 실전 경험이 부족하신 분
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KPI 설계, 고객 분류, 예측 모델링 등
구체적인 비즈니스 분석 프로젝트를 수행하고 싶은 분
커리큘럼
1주차 | GA4 주요 기능과 강의 소개 |
2주차 | 지표 프레임워크와 주요 지표 이해 (1) |
3주차 | 지표 프레임워크와 주요 지표 이해 (2) |
4주차 | 지표 프레임워크와 주요 지표 이해 (3) |
5주차 | 분석 기준 설정과 메트릭 하이라키 |
6주차 | 사용자 행동 로그 데이터 이해: 세션과 이벤트의 개념 |
7주차 | 구글 태그 매니저(GTM) 활용 이벤트 설계 |
8주차 | 탐색 보고서 활용 프로덕트 분석 방법 1탄 |
9주차 | 필수 과제 (1) 해설 - 메신저 서비스 이벤트 택소노미및 지표 설계 |
10주차 | 탐색 보고서 활용 프로덕트 분석 방법 2탄 |
11주차 | 탐색 보고서 활용 프로덕트 분석 방법 3탄 |
12주차 | 마케팅 채널 용어 및 분석 |
13주차 | 마케팅 채널 성과 분석 |
14주차 | Looker Studio 활용 대시보드 만들기 |
15주차 | 필수 과제 (2) 해설 - 게임 유저 행동 대시보드 제작 |
16주차 | GA4 총정리 |