- Language (English) 14
- Language (Korean) 15
- Article (Issue Resolution) 14
- Article (Project) 15
- Field (Analytics Engineering) 15
- Field (Data Analysis) 9
- Field (Data Engineering) 2
- Field (Data Visualization) 5
- Field (LLM) 2
- Field (RPA) 1
- Level (1. Beginner) 7
- Level (2. Intermediate) 16
- Level (3. Advanced) 6
- Skills (Airflow) 2
- Skills (Linux) 2
- Skills (Python) 7
- Skills (Redash) 2
- Skills (SQL) 21
- Skills (dbt) 5
Language (English)
- Review of Implementing Airflow
- GA4-based Data Warehouse Implementation Review
- How to Share dbt Docs Internally (Site Hosting Review)
- Dramatic Increase in E-commerce Conversion Rates
- Query Optimization by Using JOIN Instead of NOT IN
- Redash Dashboard Usage Review
- Data-driven VOC Analysis and Automated Dashboard Development: Reducing Cost and Maximizing Efficiency
- Rolling MAU Query Optimization
- IP Address-Country Mapping Query Optimization
- The Last Click Attribution Model Using BigQuery
- It’s Harder than You Think to Extract DAU Separating New and Existing Users in BigQuery
- Harnessing the Power of BigQuery and Python: Overcoming Google Optimize A/B Testing Limitations
- Let’s Create the Sankey Chart
- A/B Test Review: The Impact of Displaying Discount Percentages
Language (Korean)
- Airflow 도입 후기
- GA4 기반 데이터 웨어하우스 구축 후기
- dbt Docs 사내 공유 방법 (사이트 호스팅 후기)
- 구매 전환율 급상승 후기
- NOT IN 대신 JOIN을 통한 쿼리 최적화
- Redash 대시보드 활용 후기
- 데이터 기반 VOC 분석 및 자동화 대시보드 구축: 비용 절감과 효율성 극대화
- Rolling MAU 쿼리 최적화
- IP 주소-국가 매핑 쿼리 최적화
- 데이터 분석가의 SQL 최적화 일기: 코호트 리텐션 Batch Query 만들기
- 데이터 분석가의 SQL 최적화 일기: SELF JOIN을 피하는 방법
- 데이터 분석가의 SQL 최적화 일기: Static vs. Rolling Stickiness
- 데이터 분석가의 파이썬 클라이언트 개발기 feat. pyinstaller
- A/B 테스트 후기: 할인율 명시의 효과
- 회귀 모델이 풀 수 없는 문제
Article (Issue Resolution)
- dbt Docs 사내 공유 방법 (사이트 호스팅 후기)
- How to Share dbt Docs Internally (Site Hosting Review)
- NOT IN 대신 JOIN을 통한 쿼리 최적화
- Query Optimization by Using JOIN Instead of NOT IN
- Rolling MAU 쿼리 최적화
- Rolling MAU Query Optimization
- IP 주소-국가 매핑 쿼리 최적화
- IP Address-Country Mapping Query Optimization
- 데이터 분석가의 SQL 최적화 일기: 코호트 리텐션 Batch Query 만들기
- 데이터 분석가의 SQL 최적화 일기: SELF JOIN을 피하는 방법
- 데이터 분석가의 SQL 최적화 일기: Static vs. Rolling Stickiness
- The Last Click Attribution Model Using BigQuery
- It’s Harder than You Think to Extract DAU Separating New and Existing Users in BigQuery
- Harnessing the Power of BigQuery and Python: Overcoming Google Optimize A/B Testing Limitations
Article (Project)
- Airflow 도입 후기
- Review of Implementing Airflow
- GA4 기반 데이터 웨어하우스 구축 후기
- GA4-based Data Warehouse Implementation Review
- 구매 전환율 급상승 후기
- Dramatic Increase in E-commerce Conversion Rates
- Redash 대시보드 활용 후기
- Redash Dashboard Usage Review
- 데이터 기반 VOC 분석 및 자동화 대시보드 구축: 비용 절감과 효율성 극대화
- Data-driven VOC Analysis and Automated Dashboard Development: Reducing Cost and Maximizing Efficiency
- 데이터 분석가의 파이썬 클라이언트 개발기 feat. pyinstaller
- Let’s Create the Sankey Chart
- A/B 테스트 후기: 할인율 명시의 효과
- A/B Test Review: The Impact of Displaying Discount Percentages
- 회귀 모델이 풀 수 없는 문제
Field (Analytics Engineering)
- GA4 기반 데이터 웨어하우스 구축 후기
- GA4-based Data Warehouse Implementation Review
- dbt Docs 사내 공유 방법 (사이트 호스팅 후기)
- How to Share dbt Docs Internally (Site Hosting Review)
- NOT IN 대신 JOIN을 통한 쿼리 최적화
- Query Optimization by Using JOIN Instead of NOT IN
- 데이터 기반 VOC 분석 및 자동화 대시보드 구축: 비용 절감과 효율성 극대화
- Data-driven VOC Analysis and Automated Dashboard Development: Reducing Cost and Maximizing Efficiency
- Rolling MAU 쿼리 최적화
- Rolling MAU Query Optimization
- IP 주소-국가 매핑 쿼리 최적화
- IP Address-Country Mapping Query Optimization
- 데이터 분석가의 SQL 최적화 일기: 코호트 리텐션 Batch Query 만들기
- 데이터 분석가의 SQL 최적화 일기: SELF JOIN을 피하는 방법
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Field (Data Analysis)
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- The Last Click Attribution Model Using BigQuery
- It’s Harder than You Think to Extract DAU Separating New and Existing Users in BigQuery
- Harnessing the Power of BigQuery and Python: Overcoming Google Optimize A/B Testing Limitations
- A/B 테스트 후기: 할인율 명시의 효과
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Field (Data Engineering)
Field (Data Visualization)
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Field (LLM)
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Field (RPA)
Level (1. Beginner)
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Level (2. Intermediate)
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Level (3. Advanced)
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Skills (Linux)
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