[TIL] 내일배움캠프 86일 - 태블로 반영 준비, ERROR 시르다

오늘 집안 사정으로 인해서 오전과 오후 3시까지 총 6시간 정도 학습을 진행 하였다. 
클러스터링은 겨우겨우 했지만 아직 분석 내용 정리를 해야하고, 태블로 제작도 딜레이 되어 할 것도 많은데 큰일이다... 
어찌되었든 다음주에 장표를 만들려면 대시보드 진행은 후다닥 해야할 것같다. 

원래 프로젝트 위주로 하려했지만... 대시보드 구성이 어려워 태블로 4주차 강의를 함께 들어가며 진행을 하였다. 

1. 대시보드 구성 준비 

주말+월요일 코드를 잡다가 골치가 아파, 미리 해야할 대시보드 구성을 준비 하였다 (오늘 조퇴라 뭔가 더 하기 싫었...)
우선 세그먼트 & 카테고리에 따른 행동 분석이기 때문에 대시보드는 1차로 크게 쪼개었다. 

** 가능여부 정리 전 DashBoard 기획 내용 
(Tableau 조정 전이라 추가 정리 예정) 


1) OverView

-요약 : 총 상품에 대한 View / Like / purchase  (전환율과 좋아요 비율을 넣어야 할지 고민)
- 세그먼트별 선호 카테고리 분석 
- 카테고리별 고객 특성 분석 
- View, purchase 높은 카테고리 (대분류/ 중분류 카테고리 필터 활용 예정)

2. 고객 세그먼트

1) 세그먼트 고객 분석 시트 : 특정 제품 카테고리를 구매한 고객 특성을 파악
(연령 / 구독/ 구매경험자) 
2) 세그먼트별 전환율 (view → Purchase)
3) 세그먼트 별 선호 카테고리 


3. 카테고리별 분석 
1) 계층별 분석 현황 (대분류 / 중분류 / 소분류)
2) 카테고리별 전환율 (View → Purchase)
3) 인기 상품들 ????????

[참고할 것들] 

대시 보드 구성 과정도 잘 나와 있어, 참고하여 스케치를 준비 하려 한다.  
https://brunch.co.kr/@1015059620/4

대시보드 설계:직관적인 대시보드 만드는 비법 대공개-1

2. 적용 코드 추가 

-카테고리 매출, 세그먼트 변수 등 tableau에 적용할 변수를 추가해보았다. 예전에 태블로 수식을 잘못 건드렸다가 실수하느라 복잡하게 수식을 추가하여, 다시 정리하여 만들어 시간이 오래 걸렸다. 오히려 파이썬으로 적용해도 편하게 할 수 있다는 내용을 보고 시도한 내용이다. 

#세그먼트 변수 추가 생성
df_full['Age_Group'] = pd.cut(df_full['Age'], bins=[0, 29, 39, 49, 100],
                              labels=['Under 30', '30s', '40s', '50+'])
df_full['Rating_Group'] = pd.cut(df_full['Rating'], bins=[0, 3, 4.5, 5],
                                 labels=['Low', 'Medium', 'High'])

#세그먼트 기준 정의
segment_cols = ['Age_Group', 'Gender', 'Subscription Status', 'Rating_Group']


#카테고리별 매출 집계 Primary
primary = df_full.groupby(segment_cols + ['Primary Category'])['Purchase Amount (USD)'].sum().reset_index()
primary['Category_Level'] = 'Primary'
primary = primary.rename(columns={'Primary Category': 'Category_Name'})

- 우선 겨우 해보긴 했는데.. 에러가 너무 많았고 조정하는데 꽤나 오랜 시간 걸렸다. 이게 맞는지 정말 모르겠다. 
- 클러스터링 내용도 tableau에 적용할 내용을 추가해야하는데 어디에 배치를 해야할지 고민이네?! 언제 집에 들어올 진 모르겠지만... 집에 오자마자 검토를 해보고 내일 튜터링때 질의 해보는걸로 하자...