Data Analytics Cookbook

BigQuery & Pandas로 배우는 실전 데이터 분석

SQL과 Python, 두 가지 접근법으로 동일한 문제를 해결하는 방법을 배워보세요🚀 5분 만에 시작하기

이 커리큘럼을 완료하면 매출 분석, 고객 세그멘테이션, 마케팅 성과, 이탈 예측까지 종합적인 비즈니스 인텔리전스 대시보드를 만들 수 있습니다.

📊 KPI Cards🗺️ World Map👥 RFM 분석📈 코호트 리텐션🚨 이탈 예측🧪 A/B 테스트📉 가설검정📐 회귀분석

🎯 라이브 데모 보기

금융 데이터 분석의 핵심! 주가 예측, 포트폴리오 최적화, 리스크 분석까지 금융권 실무에서 사용하는 분석 기법을 배워보세요.

📈 주가 분석💼 포트폴리오⚠️ 리스크 분석📅 시계열 예측

💰 Finance 데모 보기

전체 실행 가능한 Jupyter Notebook과 연습문제 해설, 실무 유틸리티 함수가 포함되어 있습니다. 메모리 최적화, Copy-on-Write, 대용량 데이터 처리 등 심화 내용을 배워보세요.

📓 Jupyter Notebooks✅ 연습문제 해설🔧 실무 유틸리티📊 면접 85문제

💎 면접 문제집 보기

BigQuery를 활용한 SQL 기반 데이터 분석. 대용량 데이터 처리와 클라우드 환경에서의 분석에 적합합니다.

Python Pandas를 활용한 로컬 데이터 분석. 유연한 데이터 조작과 분석 파이프라인 구축에 적합합니다.

Matplotlib, Seaborn, Plotly를 활용한 데이터 시각화바로가기 →

가설검정, 회귀분석, A/B 테스트바로가기 →

클러스터링, 예측 모델, 시계열 분석바로가기 →

이 Cookbook은 Google BigQuery의 thelook_ecommerce 공개 데이터셋을 기반으로 합니다.

테이블	설명	주요 컬럼
`src_orders`	주문 정보	order_id, user_id, created_at, status
`src_order_items`	주문 상품	order_id, product_id, sale_price
`src_products`	상품 정보	product_id, category, brand, retail_price
`src_users`	고객 정보	user_id, age, gender, country
`src_events`	웹 이벤트	session_id, user_id, created_at
`events_augmented`	세션 데이터 (증강)	channel_key, device_key, landing_page
`cs_tickets_dummy`	CS 티켓	ticket_id, issue_type, satisfaction_score
`mkt_campaigns_dummy`	마케팅 캠페인	campaign_id, channel_key, budget

📦 샘플 데이터 다운로드 (무료)