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[Python] CAGR calculate function
문득 생각이 나서 파이썬으로 계산해보는 CAGR(연평균복합성장률) - 여러 해 동안의 성장률을 기하평균으로 계산(산술로 계산하면 결과가 왜곡됨) - 공식은 ((최종 value) / (최초 value)의 (1/N) 제곱 - 1). 여기서 N은 연수. 이를 백분율로 환산하면 CAGR이 된다. 파이썬으로 작성하면 아래와 같다. 심히 간단하다. def CAGR(beginning, ending, numberofyears): """ beginning = 최초의 값 ending = 최종의 값 numberofyears = 연수 """ cagr = (ending/beginning)**(1/numberofyears) - 1 return print("CAGR : {:.2%}".format(cagr)) 이미지 출처 : CAG..
[Note] 실험이 주도하는 제품 개발
OUTPUT이 아닌 OUTCOME # The Effects of Hierachy on learning and Performance in Online Experimentation (원문) - 시니어들은 제품 실험에 어떤 영향을 미치는가? - 직급이 올라갈 수록 실험이 성공할 가능성(가정이 검증될 가능성)은 증가하지만, 실험 결과를 통한 효과, 향상폭은 더 적다는 결론 - 유저의 반응을 이끌어내는 적합한 형태는 무엇인지를 한번 더 생각하자(+A/B test) ➔ 결론적으로, 실험이란 결국 유저/고객/소비자에게서 시작하고, 평가되어야 할 것이다. # 실험이 적합한 문제와 적합하지 않은 문제가 있다. 제품 pivot이 필요한 경우, 신규 타겟 페르소나가 필요한 경우에는 실험이 적합하지 않다. # 실험의 제약 상..
Python/crawling - Youtube 채널 데이터 크롤링
0. 프로젝트 개요 Youtube 데이터 기반 산업 트렌드 분석 1. 기존 유사 서비스와의 차이점 Social Blade(해외), Bling(국내) 등 유튜브 분석 서비스는 이미 존재하지만, 기존 서비스들은 대체로 인플루언서 분석에 집중하고 있다. 인플루언서 분석 항목은 대체로 조회 수/좋아요 수/구독자 수 증감, 추정 수익, 다른 인플루언서와의 비교 등이다. 이번 프로젝트에서는 특정 산업분야의 주요 브랜드 채널과, Top 인플루언서들의 데이터(영상, 댓글, 조회 수 등)를 크롤링하여 손쉽게 산업의 트렌드를 팔로업할 수 있는 서비스를 만드는 것이 목적이다. *이번 프로젝트에서는 automotive industry로 한정한다. 2. 구조 크롤링 -> DB setting (MySQL) -> 댓글 키워드 분석..