Milky's note

- LTV란? 데이터분석가의 스킬셋을 보면 LTV가 많은 곳에서 요구되고 있다. 그래서 오늘은 LTV를 다룰 예정이다. LTV(Life Time Value) 또는 CLV(Customer Lifetime Value)라고도 불리는 고객 생애 가치는 한 명의 고객이 기업과 거래를 시작한 다음 이를 멈출 때까지의 기간을 "고객 라이프 사이클"이라고 한다. LTV는 한 명의 고객이 "고객 라이프 사이클 기간 동안 기업에 얼마만큼의 이익을 가져왔는가"를 정량적으로 합한 것이다. 즉, LTV는 고객이 우리 제품 또는 서비스를 이용하는 총 기간 내에 가져다주는 순이익에 대한 예측이고, 단순히 단 한 번 구매했을 때 가치를 따지는 것이 아니라, 장기적인 관점에서 고객이 우리 기업에 기여할 수 있는 가치를 계산하는 것이다..

- 학습(fit), 예측(predict) LinearRegression 모델로 간단하게 학습과 예측을 구현해보려고 한다. 기본 사용 방법은 다음과 같다. # 라이브러리 불러오기 from sklearn.linear_model import LinearRegression # 모델 선언 model = LinearRegression() # 모델에 데이터 학습 model.fit(x, y) # 모델이 학습이 얼마나 되었는 지 검증 (=예측) prediction = model.predict(x2) 다음의 데이터로 LinearRegression 모델의 간단한 학습과 예측을 수행하였다. import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression # 샘플 데이..