빅마케터

세 개의 세그먼트로 나누면 세상은 단순해 보인다. 가장 크게 움직인 집단 하나만 보면 전체 변화가 설명되는 것처럼 느껴진다. 흥미로운 점은, 세 개일 때는 그 직관이 실제로 맞다는 것이다. 하지만 그 이유는 지표가 뛰어나서가 아니다. 구조 때문이다. 합이 고정된 데이터의 구조… 자세히 보기: 군집 해석에서 알아야 할 K=3의 함정: 최대 변화량의 착시

그래프 데이터 분석에서는 “방향성(directed)”이 하나로 고정되어 있지 않다. 방향성은 (1) 엣지(인접)에 있을 수도 있고, (2) 노드(뷰/피처)에 있을 수도 있으며, (3) 전파(정규화) 연산에서 “비대칭 전파”로 나타날 수도 있다. 해당 포스팅에서는 이 세 가지를 분리해 정의하고, 작은 샘플 데이터로 직접 비교한다.  … 자세히 보기: 그래프 데이터의 방향성은 어디에 있나: Edge vs Node vs 정규화

라플라시안이란? “이웃과 얼마나 다르게 튀는지”를 수치화하는 연산자 그래프에서는 시간축처럼 “앞/뒤”가 고정되어 있지 않다. 대신 엣지(연결)가 “누가 이웃인지”를 결정한다. 그래서 GFT는 아래와 같이 정의한다. 이 “부드러움/거침”을 수식으로 잡아주는 게 라플라시안 (L)이다. 시작점: 두 개의 데이터프레임 (1) 노드 신호: signal_df (노드에 붙은… 자세히 보기: 라플라시안으로 정의되는 GFT: 인접행렬 A부터 주파수까지

마케팅 데이터가 커지면 어느 순간 이런 생각이 든다. “이 알고리즘, 이제는 너무 느린데… 바꿀 수 없을까?” 이번 글은 네트워크 중심성(중요 고객 찾기) 예시를 가지고 아래 3가지 개념을 이해할 수 있도록 정리해 보려고 한다. 1. 문제 상황: 고객 네트워크에서 “핵심 허브”를… 자세히 보기: 실행 불가능한 정확함 vs 실행 가능한 근사: 빅데이터 그래프의 선택

AWS SageMaker Studio의 넉넉한 무료 티어(ml.t3.medium 250시간)를 믿고 ML 실습을 진행하다, 예상치 못했던 소액의 10월 청구서를 받았다. 프리 티어 기능을 확인했을 때 충분히 이해하고 사용했다 판단했으나 내가 놓친 부분들이 있어서 이 부분들에 대해 기록하려 한다. 프리티어 무료 안내 내역 https://aws.amazon.com/ko/free/… 자세히 보기: AWS SageMaker 프리티어 과금 분석 (청구서 및 로그 기준 원인 탐색)

AI와 머신러닝 모델을 개발하고 싶지만, 복잡한 초기 설정 때문에 망설여질 때가 많다. Amazon SageMaker(세이지메이커)는 이러한 모델 개발, 학습, 배포의 전 과정을 쉽게 처리해 주는 강력한 AWS 서비스로 활용할 수 있다. 하지만 SageMaker를 제대로 사용하려면 몇 가지 핵심 구성 요소를 미리… 자세히 보기: Amazon SageMaker studio 초기 세팅하기 (S3, IAM, Studio )

온라인 쇼핑몰 고객을 RFM 기반 군집분석으로 ‘우수고객’, ‘잠재고객’ 등으로 나눈 뒤, 각 그룹별로 연관규칙 분석을 적용하여 그룹 맞춤형 상품 추천 전략을 제시하는 2단계 분석 방법론을 다룬다. 논문 요약 연구 배경 “모든 고객에게 똑같은 상품을 추천하는 것은 더 이상 통하지 않는다.… 자세히 보기: 온라인 쇼핑몰 RFM(Recency, Frequency, Monetary)모형 기반 군집분석에 따른 연관성 규칙(Association Rule) 전략 연구

은행 고객의 이탈 예측 모델을 구축할 때, 고객 생애 가치(LTV)를 예측 변수로 포함시키는 것이 모델의 정확도를 크게 향상시킨다는 것을 실험적으로 증명한다. 논문 요약 연구 배경 “이 고객이 우리와 얼마나 오래, 얼마나 좋은 관계를 유지해왔는가?” 이 질문에 대한 답을 담고 있는… 자세히 보기: 머신러닝을 활용한 은행 고객 이탈 예측: LTV고객 생애 가치와 주요변수의 역할

소비가치이론을 바탕으로 NFT 소비자들이 구매를 통해 얻고자 하는 핵심 가치가 무엇인지 분석하고, 이를 기준으로 ‘과시적 소비자’, ‘실용적 투자자’ 등 의미 있는 고객 유형을 분류했다. 논문 요약 연구 배경 이 연구는 ‘사람들은 왜 NFT를 구매하는가?’라는 근본적인 질문에 대해, 전통적인 마케팅 이론을… 자세히 보기: Identifying NFT Consumer Segments: A Consumption Value Theory and Luxury Perspective