[TIL.v1] 25/06/04

< TIL 반드시 들어가야 할 내용 >
1. 문제: 어떤 문제가 있었는지
2. 시도: 내가 시도해 본 것들 (자세히 쓰기)
3. 해결: 어떻게 해결했는지
4. 배움: 뭘 새롭게 알았는지 (자세히 쓰기)

 

# 1.

출근한 뒤 오늘 하루를 돌아보자

* 오전

코드 풀리퀘해두어서... 깃허브 레포지토리에 대해 개인 공부했다.

프로필 꾸미려고 했는데 생각보다 시간이 걸려서 초안만 작성!

* 오후

PM 1:30~3:30 코드 리뷰를 위한 회의

PM 3:30~4:30 MKT팀과 기능 문의를 위한 회의 & 팀원과 잠깐 업무 방향성 논의

나머지 시간 피드백 받은 내용 바탕으로 코드 수정 및 정리 마무리

 

계획했지만 오늘 하지 못한 일

욕심을 많이 버리고 애초에 계획을 많이 세우지 않아서 계획한 건 다 한 것 같다..!

 

내일 해야 할 일

오전 면담 2건

깃허브 프로필 수정 계속..

기존 솔루션 도큐 정리 조인

기존 기능 최적화 코드 확정 및 배포, 문서 마무리

주간업무보고서

 

이번 주에 확인해야 할 사항

3/4	* 디지털 마케팅이란 무엇인가? * 무슨 직종인가? * 광고 마케팅이란 무엇인가? * 어떤 종류가 있는가? * API도큐읽기 * Streamlit * 메타 API * Naver API
3/5	* 크롤링 공부 * 유튜브 playwright python 공부, 구글링 등
3/7	* 가상환경 종류, 차이
3/10	* API 읽는 법과 필요내용 찾는 법
3/14	* API(REST, RESTFUL, FAST)
3/17	* Python 공부 꾸준히.... * 솔루션 개발요청이 들어올 때 어떤 문서를 보고 지표를 어떻게 써야하는지 생각
4/2	* Docker란 무엇인가? 실행방법? 찍먹

 

배운 점

* 데이터프레임(df) vs 리스트(list) 장단점

1. 비교표

항목	DataFrame (pd.DataFrame)	List (list)
구조	2차원 테이블 (행 + 열)	1차원 순차 리스트
주요 용도	데이터 분석, 시각화, 통계 처리	키워드 목록, 반복 처리, API 요청용
장점	- 컬럼 단위 접근 가능 - 필터링, 정렬, 집계 등 강력한 기능 - 시각화/CSV/Excel 출력에 적합 - 분석 라이브러리와 호환성 높음	- 가볍고 빠름- 선언/사용이 간단 - 반복문/요청 처리에 유리 - 메모리 사용량 적음
단점	- 상대적으로 무거움 - 초기 진입 장벽 있음 - 간단 작업에는 과도한 구조	- 구조화 안 되어 있음 - 열 이름 없음 - 분석·시각화에 부적합
대표 사용 예	- 연관 키워드 분석 결과 - 통계 보고서 작성 - Streamlit 대시보드 테이블	- 키워드 추출 리스트 - API 반복 요청 - 간단한 데이터 저장

 

2. 실무 적용 시

어떤 함수나 로직에 넘길 때 간결성을 위해 Dataframe -> list로 변경

1) 입력: list로 받아서

2) 처리/출력: DataFrame으로 정제

3) list -> DataFrame 변환: pd.DataFrame(list_of_dicts)

4) DataFrame 변환 -> list 변환: df.to_dict(orient="records")

 

3. 예시 상황

상황	추천 구조
API 키워드 요청 반복	list
요청 결과 정리/분석/시각화	DataFrame
Streamlit 테이블 출력	DataFrame
단순 키워드 목록 저장	list

* About 내부 분석 의견

엘라스틱 서치(ElasticSearch) 기반으로 유저데이터를 수집&분석 가능

+) 엘라스틱 서치: 사용자 행동 데이터 등을 실시간으로 수집, 검색, 분석할 수 있는 분산형 검색 및 분석 엔진

+) 유저데이터: 웹사이트 or 서비스 내에서 사용자의 검색, 클릭, 이탈 등 행동 기반 데이터를 의미

데이터 유효성 확보 시,

지역 기반 타겟팅(Local Targeting)이 가능해지고

시계열 분석(Time-series Analysis) 같은 정교한 인사이트 도출 가능

+) 시계열 분석: 유저 활동 데이터를 시간 흐름에 따라 분석함으로써 트렌드, 패턴, 시즌성 등을 도출 가능

데이터랩 등 외부 통계 데이터와도 비교 분석 수행