Data Science Lab

범위(Range)와 사분위수(Quartile) 평균은 데이터의 중심이 어디쯤에 있는지 알려 주지만 데이터가 어떤 식으로 변화하는지에 대해서는 알려주지 않는다. 점수가 평균을 중심으로 어떻게 분포되어 있는지 살펴봄으로써 데이터를 구분할 수 있다. 아래 3개의 도표는 모두 동일한 평균값과 중앙값, 최빈값을 가지고 있지만 데이터분포는 다르다. 점수 7 8 9 10 11 12 13 도수 1 1 2 2 2 1 1 점수 7 9 10 11 13 도수 1 2 4 2 1 점수 3 6 7 10 11 13 30 도수 2 1 2 3 1 1 1 이러한 경우 범위를 계산하여 구분할 수 있다. 범위(Range)는 데이터가 얼마나 많은 숫자 값을 포함하고 있는지를 알려준다. 범위를 찾으려면 데이터 집합에서 가장 큰 수에서 가장 작은..

중앙값(median)과 최빈값(mode) 지난 포스트에서 일부 극한값 때문에 평균값이 무너지는 현상이 발생하여 이상치와 편향을 확인하여 극단적인 값으로 인한 평균이 무너지는 구간을 파악할 수 있었다. 이상치(Outlier)와 편향(Skew) : http://sqlmvp.kr/220391848979 편향된 데이터와 이상치 때문에 왜곡된 정보가 제공된다면 전형적인 값을 파악하기 위해 중앙값과 최빈값을 이용해야 한다. 중앙값(median)이란 무엇인가? 중앙값은 데이터를 나열하였을 때(오름차순) 가운데 있는 값을 뜻한다. 데이터가 홀수면 가운데 값이 중앙값이 된다. 19 18 20 20 20 21 21 100 102 데이터가 짝수면 가운데 있는 두수의 평균값이 중앙값이 된다. 18 20 20 20 21 21 ..

이상치(Outlier)와 편향(Skew) 지난 포스트에서 "특정 헤비한 유저로 인한 통계 수치가 무너지지 않았는지 살펴보아야 한다. 평균은 항상 전체대비 나타내기 때문에 일부 이상치 때문에 무너지는 경우가 많기 때문이다."라고 하였다. 동시 접속자 지표 분석 : http://sqlmvp.kr/220387019962 이상치(Outlier)때문에 평균이 무너지는 경우가 어떤 뜻인지 알아보자. 이상치는 극단치, 이상점이라고 쓰이기도 하며 그 의미는 각 변수의 분포에서 비정상적으로 극단값을 갖는 경우나 비현실적 변수값들을 뜻한다. 즉 극단적적인 값을 이상치라고 한다. 예를 들어 아래와 같은 히스토그램의 평균값은 약 51.3의 값을 나타낸다. 대부분의 분포는 44~50 사이에 존재하지만 72에 있는 값도 무시할 ..

동접(동시접속자) 지표 분석 지난 포스트에서 사용자 지표 분석과 매출 지표 분석에 대해서 살펴 보았다. 사용자 지표 분석 : http://sqlmvp.kr/220383783413 매출 지표 분석 : http://sqlmvp.kr/220384843684 이번 포스트에서는 동접(동시 접속자) 지표에 대한 분석에 대해서 알아본다. CCU (Concurrent User) : 특정 시점에 접속한 동시 접속자 수 MCU (Maxium Concurrent User) : 하루 동안 가장 높은 동시 접속자 수치. PCU (Peak Concurrent User) : MCU 동일어 ACU (Average Concurrent User) : 1일 동안의 평균 동시 접속자 수 Stickness : 고착도 (DAU/MAU)/100..

매출 지표 분석 지난 포스트에서 사용자 지표 분석에 대해서 살펴 보았다. 사용자 지표 분석 : http://sqlmvp.kr/220383783413 이번 포스트에서는 매출 지표에 대한 분석에 대해서 알아본다. BU (Buying user) : 구매유저, 일정기간내에 게임에 아이템 구매, 월정액 결제 등 돈을 지불한 유저 PU (Paying User) : BU 동일어 BU rate = BU/UV (순방문자대비 결제 유저 비율) CAC(Customer Acquisition Cost) : 유저 확보 비용으로 유저 1인을 확보하는데 소모되는 비용 CRC (Customer Retention Cost) : 유저 유지 비용으로 일정기간 내에 유저1인을 유지하는데 소모되는 비용 ARPU (Average Revenue ..

사용자 지표 분석 지난 포스트에서 게임 마케팅 용어에 대해서 살펴 보았다. 게임 마케팅 용어 정리 : http://sqlmvp.kr/220378821510 이번 포스트에서는 사용자 기본 지표에 대한 분석에 대해서 알아본다. UV (Unique visitor) : 일정기간 내에 게임의 접속(방문)한 실제 유저 수로 한 유저가 여러번 방문해도 1로 카운트 한다. DAU (Daily Active User) : 일단위로 측정한 UV WAU (Week Active User) : 주단위로 측정한 UV MAU (Monthly Active User) : 월 단위로 UV 측정 RU (Registered User) : 일정기간내에 게임에 등록된 유저 수 NRU (New Registered User) : 일정기간내에 등록된..

게임 마케팅 용어 정리 이번 포스트에는 게임 업계에서 일반적으로 사용하는 마케팅 용어를 정리한다. 마케팅 용어를 굳이 쓰는 이유 업계 표준화된 용어를 사용함으로써 커뮤니케이션에 오류를 방지하고 정보전달을 명확하게 하는데 있다. [유저관련 지표] UV (Unique visitor) : 일정기간 내에 게임의 접속(방문)한 실제 유저 수로 한 유저가 여러번 방문해도 1로 카운트 한다. DAU (Daily Active User) : 일단위로 측정한 UV WAU (Week Active User) : 주단위로 측정한 UV MAU (Monthly Active User) : 월 단위로 UV 측정 RU (Registered User) : 일정기간내에 게임에 등록된 유저 수 NRU (New Registered User) ..

정보 시각화 중요성 차트를 올바르게 사용하자 정보의 시각화는 인포그래픽(InfoGraphic)이라고도 한다. 인포그래픽은 Information과 Graphic의 합성어로 텍스트, 데이터, 통계 등의 복잡한 정보를 수집, 분석 가공하여 스토리텔링과 디자인을 통해 정보를 전달하는 시각 적 표현이다. 정보 시각화의 정의는 사용자에게 더 효율적인 정보를 전달하기 위해 그래픽 요소를 활용하여 데이터가 정보로서 의미가 생성되도록 형상화 하는 것이다. 출처 : http://inside.chosun.com/site/data/html_dir/2015/05/08/2015050800797.html 인포그래픽의 장점은 다음과 같다. 정보를 누구나 알기 쉽게 표현 함으로써 이해력을 높인다. 인간 정보 처리능력 확장과 정보의 직..

한국의 게임시장 미래 둔화되는 게임 성장 게임시장의 규모(http://sqlmvp.kr/220353763740)에서 한국의 게임시장은 2013년 약 10조원의 시장이 형성되어 있다고 하였다. 하지만 최근 몇 년 동안 유지해온 성장세는 국내 게임시장 전체 종합 성장률이 2011년 18.5%에서 2012년 10.8%, 2013년에는 -0.3%로 급속히 둔화되고 있는 추세이다. 출처 : 게임백서 2014 (한국콘텐츠진흥원) 특히 모바일 게임의 성장률이 급속도로 둔화되고 있는 것으로 나타나는데 이는 2012년 스마트폰의 보급과 함께 크게 성장하였으나 급격한 보급속도로 인해 안정화 시기가 빠르게 도달하여 둔화된 것으로 분석된다. 모바일 게임 2년만에 성장 정체의 위기 빠르게 보급된 스마트폰은 포화상태가 되었으며 ..

게임 시장 규모 [글로벌 게임 시장 규모] 글로벌 게임 리서치 기관의 2014년 자료에 따르면 전세계 72억 인구중에 29억7천명 정도가 웹에 접속한다. 이중 18억명((25%) 정도가 게임을 한다고 한다. 출처 : http://venturebeat.com/2014/06/24/gamer-globe-the-top-100-countries-by-2014-game-revenue/ 총 게임 매출액은 820억 달러(91조 정도)이며 지역별로 큰 차이를 보이고 있다. 미국은 20.5억 달러 규모이고 캐나다는 1.7억 달러 규모이다. 아시아 지역에서는 중국은 17.9억 달러, 한국 3.4억 달러, 일본 12.2억 달러 규모이다. 아래 표는 게임 지출 금액 및 1인당 게임 지출 금액을 국가별로 산출한 것이다. 한국의 ..