Tag: 데이터분석
-
Polars vs Pandas 성능 비교: 대용량 데이터 처리 속도가 10배 빠른 이유와 마이그레이션 실전 가이드
Polars processed 10GB CSV in 8 seconds vs Pandas' 94 seconds. Lazy evaluation and parallel execution explained with migration code examples.
-
포트폴리오 완성 가이드: Kaggle 프로젝트를 실무 경험으로 어필하는 방법
Turn Kaggle projects into job offers: structure your portfolio to show business impact, not just accuracy scores. Real hiring manager tips.
-
A/B 테스트 분석 실습: 통계적 검정으로 데이터 기반 의사결정 내리기
A/B test statistical power: detect 5% conversion lift with 95% confidence. Python code for sample size, p-values, and effect size analysis.
-
시계열 매출 예측 분석: Prophet과 ARIMA로 비즈니스 인사이트 도출하기
Prophet vs ARIMA for sales forecasting: MAPE comparison on seasonal retail data. When each model wins and why (with prediction intervals).
-
고객 이탈 예측 프로젝트: 실무에서 쓰이는 머신러닝 파이프라인 구축하기
Customer churn pipeline: handle class imbalance, engineer retention features, and deploy XGBoost with 0.87 ROC-AUC. Production-ready code.
-
EDA 마스터하기: 타이타닉 데이터로 배우는 탐색적 데이터 분석 실전 기법
EDA beyond histograms: find the 3 Titanic variables that predict survival better than passenger class. Correlation heatmap + interaction plots.
-
데이터분석 취업 준비 로드맵: Kaggle 데이터셋으로 시작하는 실무 프로젝트 입문
Data analyst roadmap: 5 Kaggle projects that replicate real job tasks (EDA, ML pipeline, time series, A/B test). Zero to portfolio in 8 weeks.
-
데이터분석가 취준생을 위한 필수 데이터분석 기법 5가지와 실전 예제
5 data analysis techniques used daily by professional analysts — with Python code you can run in 10 minutes. EDA to hypothesis testing.