최서원의 데이터 분석 포트폴리오 저장소입니다. 이 저장소는 프로젝트별 분석 내용, 핵심 인사이트, 사용 도구, 결과물을 한눈에 확인할 수 있도록 구성했습니다.
안녕하세요. 데이터 분석가 최서원입니다. 이화여자대학교 수학교육과를 졸업했으며, 이전에는 약 4년간 에듀테크 업계에서 수학 콘텐츠 매니저로 근무했습니다.
교육 도메인에서 콘텐츠 메타데이터를 설계하고 구조화된 학습맵을 구축하여, AI 기반 서비스가 교육 콘텐츠 데이터를 효과적으로 활용할 수 있도록 정리하고 구조화하는 작업을 수행했습니다.
현재는 데이터를 통계적·비즈니스적 관점에서 분석하며, 데이터 추출과 전처리부터 시각화, 인사이트 도출까지의 전 과정을 다루고 있습니다. 특히 분석 결과를 실제 의사결정에 활용할 수 있는 형태로 해석하고 정리하는 데 관심이 있습니다.
| Project | Summary | Project Type | Status | | — | — | — | — | | Instacart 고객 리텐션 분석 | 주문 단계별 리텐션과 재구매 패턴을 분석해 반복 구매 행동이 형성되는 구간을 파악한 프로젝트 | Team | Completed | | 중국 해외직구 패션 카테고리 성장 요인 분석 | 웹 스크래핑과 시장 데이터 분석을 통해 가격 경쟁력과 시장 구조를 살펴본 프로젝트 | Team | Completed | | 서울 아파트 가격 회복 분석 대시보드 | 회복지수와 회복률 지표를 설계하고 Tableau 대시보드로 시각화한 프로젝트 | Team | Completed | | 주얼리 이커머스 Meta 광고 성과 구조 분석 | Meta 광고 성과 구조를 분석하고 메시지·소재 전략 및 운영 기준을 도출한 프로젝트 | Team| Completed |
Instacart 주문 데이터를 활용하여 주문 단계별 리텐션과 재구매 패턴을 분석한 프로젝트입니다. Python과 SQL을 사용해 주문 번호 기준 리텐션 구조와 재구매 비율을 분석하고, 고객의 반복 구매 행동이 형성되는 구간을 파악하여 리텐션 개선을 위한 제안점을 도출했습니다.
중국 이커머스 플랫폼의 해외직구 패션 카테고리 성장 배경을 분석한 프로젝트입니다. Python을 활용한 웹 스크래핑과 데이터 수집을 통해 상품 가격과 시장 데이터를 분석하고, 중국 패션 상품이 해외 시장에서 빠르게 확산된 요인을 가격 경쟁력과 시장 구조 측면에서 살펴보았습니다.
금리 변화에 따른 아파트 가격 흐름을 분석하기 위해 회복지수와 회복률 지표를 설계하고, 매물의 가격 회복 가능성을 탐색할 수 있는 Tableau 대시보드를 구축했습니다. 전고점·전저점·현재가를 기반으로 가격 회복 정도를 정량화하고, 회복지수와 회복률을 함께 비교하여 잠재적인 가격 회복 매물을 탐색할 수 있도록 시각화했습니다.
주얼리 이커머스의 Meta 광고 운영 데이터를 분석하여, 광고 알고리즘 최적화 구조 진단, 메시지 유형별 성과 비교, 제품별 소재 전략을 도출한 프로젝트입니다. 잠재 광고 발굴 기준과 비효율 광고 관리 기준을 수립하고, 메시지 구조 전환에 따른 ROAS 개선 가능성을 시뮬레이션하여 3단계 실행 로드맵을 제시했습니다.
README.md: 전체 포트폴리오 개요와 프로젝트 진입점README.md: 프로젝트별 상세 소개