Data_Hackthon

주관: 중소기업벤처부 이어드림 스쿨 2기

Abstract

분석명	분석정의
패스트 캠퍼스 강의 구매 고객의 군집 분류	실제로 패스트 캠퍼스 마케팅 팀의 데이터 사이언티스트라면 어떤 방식으로 접근을 할 것인가?

소스 데이터	데이터 입수 난이도	분석방법
패스트캠퍼스 강의 구매 데이터(E-commerce data, Raw data)	하	고객군 분석, 구매 내역 분석, EDA, 퍼포먼스 마케팅

분석 적용 난이도	분석적용 난이도 사유	분석주기	분석결과 검증 Owner
중	raw data와 e-commerce data를 사용하는 법이 처음이고 도메인 지식이 적기 때문입니다.	Daily	실습 코치 및 김용담 강사님

알고리즘 A/B Test	Algorithm A	Algorithm B

Basic information

팀 프로젝트

• 인원: 김재근, 문석민, 이세현, 이수현, 이채영, 한창헌
• 협업툴: Zep, Google Meet, off-line, Slack, Notion, github
• 개발도구: Colab, Window & M1 Jupyter notebook
• 언어 : Python
• 라이브러리: Numpy, Pandas
• 시각화 라이브러리: Mataplotlib, Seaborn
• 관리: Git, Vim, github flow

파일 설명

• feat: 기능 개발 관련
• fix: 오류 개선 혹은 버그 패치
• docs: 문서화 작업
• test: test 관련
• conf: 환경설정 관련
• build: 빌드 관련
• ci: Continuous Integration 관