SQL 레시피란 책을 추천받은지 꽤 많은 시간이 흘렀다.
사놓고 아직 시작하지 못한 책들이 꽤 있는데, 그 중에서 SQL 레시피를 첫빠따로 고른 건
그만큼 SQL 스킬을 향상시켜야겠단 생각과 의지가 크다는 거겠지...?
다회독을 목표로 하고 있으니, 1회독은 중요한 것 위주로 보고 기록한다고 생각하고 휘리릭 끝내야겠다.
새책을 폈을 때 꼭 읽는 '작가의 말',
그곳엔 이 책을 읽는 방법들이 있었는데 가장 마지막 장인 9장부터 읽는 것도 하나의 추천법으로 나와있었다.
무엇이든 <목차>를 보면 전체적인 그림을 그리고, 차곡차곡 정리하기 좋다고 생각하는 편인데
9장이 '데이터'라는 하나의 대주제에서의 목차를 설명하고 있다고 생각돼 9장부터 시작하기로 결정했다!
쉽지 않지만.. 또 읽으면 되니까!
포기하지 말고 완독까지 화이팅이다.
1. 데이터 활용 방법 생각하기
- 1단계: 데이터 축적 → 문제 발견 (추이와 구성 파악하기, 경향과 특징 파악하기)
- 2단계: 데이터 가공 및 데이터 집계 → 문제 해결 (개선 제안하기, 자동화&정밀도 높이기)
- 3단계: 데이터 시각화 → 가치 창조 (추천, 타겟팅)
→ 나의 위치를 확인하고, 해당하는 빅데이터 활용 단계에서 다음 단계로 나아가기 위한 노력을 할 것.
1단계: 문제 발견 단계
- 서비스의 목표를 성취하기 위해 어떤 부분을 개선해야 하는지
- 현재 목표에서 얼마나 떨어져 있는지
- 얼마나 노력해야 하는지
- → 세가지를 시각화 해서 조직에 전달하는 것으로 기존에 몰랐던 부분을 수치화하고 시각화하면 더 확실하게 부각 가능함.
2단계: 문제 해결 단계
- 사용자의 다양성을 흡수하기 위한 자동화와 정밀도 향상
→ 빅데이터 분석 기반이 없는 경우, 모두가 구매할 만한 상품 또는 계절적으로 인기가 있는 상품을 추천해주는 것이 전부. 더 많은 사용자 속성 등을 파악하기 위해 빅데이터 분석 필요.
3단계: 가치 창조 단계
- 빅데이터 사용 시스템의 대표적인 예: 개인의 취미와 기호 등의 행동을 파악해서 성과로 이어지게 타깃팅, 추천, 개인화하는 것
→ 타깃팅, 추천, 개인화 시스템은 회사 내부에서 직접 구축하기도, 시스템 자체를 사업 콘텐츠로 다른 기업에 제공하기도 함.
예시)
- 태그를 적절하게 입력하기만 하면 자동으로 최적의 광고를 출력
- 추천 결과를 API로 응답해주는 기능
- 기대 매출이 높은 순으로 정렬하는 기능
2. 데이터와 관련한 등장 인물 이해하기
3. 로그 형식 생각해보기
---공부 후 추가 작성 예정---