지표없이 트렌드 시장을 식별하는 방법

마지막 업데이트: 2022년 3월 13일 | 0개 댓글
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제가 의미하는 바는 다음과 같습니다.

누적거래액, 누적사용자, 이상한 지표는 그만

# 무료 # 스몰토픽 이에요~
건강한 재무적사고는 스타트업의 미덕이에요.
# 누적거래액 # 누적사용자 .. 이런 이상한지표는 이제 그만쓰자구요.
기업을 숫자로 # 이해 시키려는거지 # 오해 시키려는게 아니라면요.

통계란 참.. 객관적인 것임에도 불구하고 어떻게 쓰느냐에 따라 주관적이 되기도 하는 것 같아요.

우리나라는 참 통계를 분석하는 눈이 약한 게 아닐까란 생각이종종 들어요. 특히 요즘 들어 기사에서 ‘누적거래액’과 ‘누적가입자’ 같은 지표를 대할 때면 정말 아리송하답니다.

누적거래액, 누적가입자… 글쎄요. 이게 뭐다요.. 다른 나라 기사에선 본 기억이 없는 지표라서요.

움.. 누적을 해서 따지는 건 ‘App 다운로드 수’ 정도요?
단지, 이건 그 앱이 등장하고 1년 이내 기사일 때 ‘지금까지의 다운로드 수는 3백만’ 이런 식으로 기사화된답니다.

그 앱이 등장하고 2-3년 있다가 기사가 뜰 때에는 주로 ‘이 앱은 2015년 출시되어 3개월안에 100만 다운로드 기록을 세우기도 했습니다’ 하고 과거의 이슈를 회상하는 형식으로 쓰죠. 3년간 누적 다운로드수를 굳이 말하는 곳은 거의 없어요.

누적거래액은 어쩌다 나오게 된 지표이고, 대체 무슨 의미를 찾아야 하는 지표일까요?

보통 지표라는 건, 숫자를 통해 내 사업을 이해시키는 거잖아요. ‘연간 거래액이 얼마이고, 연간 매출은 얼마입니다’, 라고 하면 대충 그 기업의 윤곽을 그릴 수 있지만, ‘누적거래액이 얼마입니다’는 그 기업에 대해 아무것도 그릴 수 없어요. 오히려 누적거래액을 거래액으로 오해하는 사람, 거래액과 매출을 구분 못하는 사람에게 내 사업을 오해시키기 좋은 지표죠.

아마.. 스타트업들이 주변의 시선에 쪼이다보면 별 수 없이 이런 지표라도 말하게 되는 건 아닐까 싶기도 한데요. 근데 스타트업일 수록 이런 지표는 쓰면 안돼요.

기자분들도 지나치게 집요하게 묻지 마시고, 노코멘트하는 기업은 그냥 성장률 정도로만 써주시는 게 좋을 듯요. 젋은 기업이 건강한 재무습관, 인터뷰습관으로 자라날 수 있도록 도와줘야 하지 않을까요?

해외에는 Comp Sales란 지표가 있어요. 하핫. 저 이 개념 처음알고 정말 놀랐답니다.

지금부터 외국애들이 얼마나 깐깐한지 한번 엿봐볼까유?

Comp Sales는 뭐냐면요. 예를 들어 제가 ‘소희백화점’ 사장이라 쳐요. 어느날 제가 컨퍼런스콜에서 ‘주주 여러분~ 저희 매출이 올해들에 2,000억에서 3,000억으로 올랐습니다~’ 이러잖아요? 그럼 다들 박수를 치는 게 아닐 ‘흠..’ 하며 시큰둥합니다. ㅋㅋㅋㅋ

왜냐면 그것 가지고는 실상을 파악할 수 없거든요. 매출 커진 건 사실, 막 할인을 해제껴서 매출만 늘어난 것일 수도 있기 때문이죠. 이런 상황이라면 회사의 건강성은 도리어 악화되고 있는 거니까요.

그래서 제가 ‘걱정마십시오. 주주여러분~ 순이익도 올랐습니다~’ 이러잖아요? 그래도 다들.. ‘글쎄..’ 하며 시큰둥하답니다.

왜냐면요. 할인해져껴서 매출은 커졌는데 수익은 까였을 때, 갑자기 자회사 하나를 뚝 떼어 판다던가 하면 당장 매출도 늘고 이익도 늘어나는 상황을 연출할 수 있기 때문이죠. 이들에겐 ‘백화점 사업’이란 본 사업이 잘되고 있다는 증거가 필요한 거예요.

그래서 또 제가 ‘걱정마십시오. 주주 여러분~ ‘영업이익’도 올랐습니다~’ 그러면 이제 다들 만족할까유. 영업이익은 해당 사업에 대한 이익만 말해주는 지표이니 그 사업 모델의 건강성에는 한층 더 가까운 지표에요. 이 정도면 한 80% 정도는 만족스럽니만, 하지만 실상을 완벽하게 파악하기에는 부족해요.

왜냐면 또 이런 경우가 있거든요. ‘소희백화점’이 2017년에는 100개 매장이었는데 2018년에는 120개 매장으로 늘어난 경우요. 이럴 경우에더 순간적으로 매출과 영업이익 모두 늘어날 수 있어요.

매출과 영업이익 모두 늘어나면 좋은 거 아니냐구요? 흐음.. 아뇨. 아직 부족해요. 왜냐하면 전체적으론 매출과 영업이익 모두 올랐지만, 실은 100개였을 땐 매장당 10억씩 하던 걸, 120개였을 땐 매장당 9억하더라.. 그럼에도 불구하고 총매출은 1000억에서 1080억으로 올랐더라.. 이럴 수도 있어서예요.

이들의 관심은 지금의 성장이 과연 ‘지속가능한 성장’인가 하는 부분이랍니다.

그래서 ‘동일매장 비교매출’이란 comp sales란 지표가 필요해졌어요. 이건 작년에도 있었고, 올해에도 있었던 매장끼리만 비교해서, 그 같은 매장들의 성장률을 보는 거죠.
2017년에 소공동점/미아점/강남점/신촌점, 이렇게 4곳을 운영하다가 2017년에는 소공동점/천안점/강남점/대구점 이렇게 4곳을 운영하고 있다면, 작년부터 있었던 소공동점과 강남점의 성장률만 비교해보는 거죠.

즉, 올해들어서 새로 생긴 매장 빼고, 올해들어서 폐점한 매장 빼고, 2년간 존속했던 매장끼리 몇% 성장했는지를 따지는 거예요. 사업의 건강성과 성장에 대한 지속가능성을 판별하는데 매우 중요한 요소죠. 새로 생긴 매장의 오픈빨도 들어가지 않았고, 폐점한 매장으로 인해 개선된 수익률도 적용되지 않았으니까요.

이런 식으로 따지고 드는 게 지나치거나 잔인하다고 생각이 드시나요.
그래서 이런 거 물으면 기업들이 ‘와..씨.. 주주들 너무하네. 내 체면을 짓밟겠다는 거야 뭐야’ 이럼서 기분나빠할까유.

에고. 그럴리가요. 그런 아마추어면 애지녁에 업계에서 사라졌죠.

기업들은 ‘기꺼이’ 지표로 답한답니다. 이렇게 모든 의심에 가능한 끝까지 지표로서 대답하는 게 기업이 자신을 설명하는 방법이죠. 기업이나 투자자, 모두의 공통적인 목표는 이런 여러 지표를 통해 이 사업의 현재를 올바로 이해하는 것이에요. 만약 기업이 여기에서 이상한 지표로 혼동을 일으켰다면, 그건 일종의 배임행위와 다를바 없어요.

이런 사람들 앞에서 나홀로 ‘누적거래액’같은 지표로 실적을 얘기하면 어떻게 되겠어요.

그들은 대뜸 여러가지 질문을 던질 거예요. ‘대체 전년 대비 거래액 성장률은 얼마입니까?’ ‘최근 5개년 매출 성장률은 어떻게 됩니까?’ , ‘영업이익 성장률과 순익 성장률은 어찌됩니까?’ 기타등등, 기타등등..

‘누적사용자’도 마찬가지예요. ‘우리 누적 사용자가 2만명입니다~’ 해봐야 그들은 대뜸 ‘Active User’ 수와 Active User수의 증가추세를 물을 거예요.

누적 사용자 수는 사실 외부에 노출할 필요가 전혀 없어요. 본사 차원에서 ‘워매애~ 누적 사용자는 2만인데, 액티브 유저가 7000이면 나머지는 우리가 왜 놓쳤을까?’ 뭐 이런 고민을 하기 위해 필요한 거예요.

제가 지금 하는 이야기는 가뜩이나 힘겨운 스타트업들을 몰아붙이자는 이야기가 아니랍니다. 그런 감성적인 사고방식을 버려야 돼요.

우리가 물어야 할 중요한 질문은 뭐냐면요. 과연 어떤 환경에서 스타트업들이 더 탄탄하고 견실하게 자랄 수 있을까 하는 부분이에요. 저런 깐깐한 지표 속에 평가받으며 자란 친구들과 이상한 지표가 통하는 세상에서 자란 친구들이 글로벌시장에서 맞붙으면 누가 이길까요?

있죠.. 우리나라는 기성세대가 반성 좀 철저히 해야 돼요.

뉴스에 나오는 통계 보면, 다 자기 좋은 대로 짜집은 게 너무 많아요. 정치인들이 내놓는 통계는 참 각기 자신의 당에게 유리한 희한한 것들이죠.

기업들 실적보고서는 또 어떤가요? 미국과 일본의 보고서는 혹시 보는 이가 못알아먹을까봐 상세히 설명하는 실적보고서라면, 우리나라 보고서는.. 혹시라도 알아먹을까봐 헷갈리게 해놓은 보고서들이 많아요.

그러면 이런 행위들을 사실 언론들이 매의 눈으로 걸러줘야 하는데 언론기관들은 또 자기네 나름대로 희한한 통계를 내놓는단 말이죠. 도대체 겨우 500명짜리 표본을.. 에고.. 대체 통계랍시고 발표할 수가 있는 거에요?

사회전체가 계속 그렇게 해도 된다는 식이니 젊은 친구들도 스스럼없이 저런 이상한 지표를 쓰는 거예요.

스타트업이면 그냥 노코멘트 해도 돼요. 성장률만 이야기해도 되구요. 혹시 성장률도 낮아지고 있어서 그러나요. 그럼 인터뷰할 때가 아니구나, 함서 기자들을 멀리하세요. 원래 스타트업이란.. 하늘로 솟았다가 바닥까지 떨어졌다 또 우주 저멀리로 솟아오르기도 한답니다. 스티치픽스를 보세요. ㅋㅋㅋㅋ 롤러코스터 타면서 다이나믹하게 잘 살고 있잖아요.

그러니 어떤 지표건 지금 좀 낮아졌다고 우울할 거 없으니 그런 순간에 괜한 허세로 저런 이상한 지표들을 흘리지 않았으면 해요.

우리 다들 누적거래액, 누적사용자 같은 지표는 이제 좀 그만 씁시다아~

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제26조 관할법원
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OctaFX에서 거래 지표를 효과적으로 사용하는 방법은 무엇입니까? 왜 대부분의 상인이 돈을 잃는 이유는 무엇입니까?

OctaFX에서 거래 지표를 효과적으로 사용하는 방법은 무엇입니까? 왜 대부분의 상인이 돈을 잃는 이유는 무엇입니까?

다음과 같은 이유를 제공합니다.
-시장에 뒤 떨어진다
-그것은 당신에게 늦은 항목을 제공합니다
-시장이 무엇을할지 예측할 수 없습니다.

트레이더가 지표로 돈을 잃는 진짜 이유를 알고 싶으십니까?


당신은 "인디케이터 게임"에 속았습니다

많은 상인들은이 게임이 어떻게 진행되어야하는지 모릅니다.

그들은 그 해답이 그들을 부자로 만드는 지표들의“올바른”조합에 있다고 믿습니다.

그래서 그들은 코드를 해독하기 위해 최신 거래 지표를 구입합니다.

그리고 많은 실패한 시도 후에 그들은 왜 거래 지표로 돈을 잃는 지 궁금해합니다.

지표는 가격의 파생물입니다. 그들은 단순히 무슨 일이 일어날지가 아니라 무슨 일이 일어 났는지 당신에게 나타냅니다.

따라서 아무리 많은 조합을 시도하더라도 거래 지표에만 의존하여 결정을 내리면 수익성있는 거래자가 될 수 없습니다.

거래 지표는 의사 결정자가 아닌 의사 결정 과정을 돕기위한 것입니다.


거래 지표 :이 실수를하십니까?

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아래 차트를보세요…

이제 여러분은 생각할 수 있습니다…

“신호가 얼마나 강한 지보세요.”

"세 가지 지표 모두 같은 방향을 가리키고 있습니다."

"시장이 곧 더 높아질 것입니다."

그러나 그것은 거래 지표를 사용하는 잘못된 방법입니다.

RSI, CCI 및 스토캐스틱 지표가 동일한 범주에 속하기 때문입니다 (또는 오실레이터라고도 함).

이는 이러한 지표의 값이 유사한 수학 공식을 사용하여 계산됨을 의미하며, 이는 선이 같은 방향으로 이동하는 이유를 설명합니다.

따라서 여러 지표가 신호를 확인하므로 신호가 "강하다"고 생각하는 실수를하지 마십시오. 같은 범주의 지표 일 가능성이 있습니다.


다른 사람이하는 일을 맹목적으로 복사합니다.

. 거래에서 지표를 사용하는 수익성있는 거래자가 있습니다.

"이 지표로 돈을 벌고 있기 때문에 그냥 복사하지 않는 이유는 무엇입니까?" 라고 생각할 것입니다.

그래서 그게 당신이하는 일입니다.

동일한 지표, 설정, 지침 등을 따르지만

거래 지표로 인해 여전히 손실을 입습니다.

당신이 보는 것은 완전한 그림이 아니라 표면이기 때문입니다.

Michael이 진입 및 퇴장 시간을 측정하기 위해 거래 지표에 의존하는 수익성있는 거래 자라고 가정 해 보겠습니다.

이제 Michael이 지표로 성공을 거둔 이유는 그가“완벽한”설정이나 그 밖의 것을 찾았 기 때문이 아닙니다.

오히려 그는 기어를 바꾸고 다양한 시장 상황에 대해 다른 지표를 사용하는 방법을 알고 있기 때문입니다.

따라서 그가하는 일을 맹목적으로 따라 가면 시장이 변하면 거래 지표가 작동을 멈추고 출혈이 시작됩니다.

전문 거래자가 지표를 사용하는 방법 (생각하는 것이 아님)

이 시점에서 거래 지표가 분석의 기초가되어서는 안되며 다른 거래자를 복사해서는 안되는 이유를 배웠습니다.

이제 문제는 거래 지표를 올바른 방법으로 사용하는 방법입니다.

거래 지표를 목적에 따라 분류 한 다음 적절한 목적에 적합한 거래 지표를 사용하고 싶습니다.

그렇다면 거래 지표의 목적은 무엇입니까?

  1. 시장 상황 필터링
  2. 가치 영역 식별
  3. 항목 시간
  4. 거래 관리


# 1 : 거래 지표를 사용하고 시장 상황을 필터링하는 방법

있습니다 : 모든 거래 전략은 어느 정도 작동 할 수 있습니다.

그러나 어떤 거래 전략도 항상 작동 할 수는 없습니다.

따라서, 당신은 당신의 거래 전략이 수행 될 시장 상황을 알아야하고, 그것이 저조한 시장 상황을 피해야합니다.

그리고 여기에 거래 지표가 어떻게 도움이 될 수 있는지…

지표없이 트렌드 시장을 식별하는 방법
이동 평균

이동 평균은 시장의 추세를 필터링하는 데 사용할 수있는 추세 추종 지표입니다.

예를 들어 가격이 200 일 이동 평균보다 높으면 시장은 장기 상승 추세에 있습니다.

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내가 의미하는 바는 .


평균 실제 범위 (ATR)

평균 True Range는 시장의 변동성을 측정하며 변동성이 낮거나 높은 시장 조건을 식별하는 데 사용할 수 있습니다.

예를 들어, 거래 전략이 낮은 변동성 환경에서 잘 작동한다면 52 주 최저치에서 거래되는 ATR 값을 찾으십시오.

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# 2 : 거래 지표를 사용하고 가치 영역을 식별하는 방법

"가치 영역은 무엇입니까?"라고 궁금해하실 것입니다.

음, 이것은 잠재적 인 매수 또는 매도 압력이 개입 할 수있는 차트의 영역입니다.

예를 들어, 가격 행동 거래자들은 가치 영역을 정의하기 위해지지와 저항, 추세선, 채널 등을 사용합니다.

그러나 지표를 사용할 수도 있기 때문에 이것이 유일한 방법은 아닙니다. 방법은 다음과 같습니다.


상대 강도 지수 (RSI)

RSI는 일정 기간 동안 손실에 대한 평균 이득을 측정하는 모멘텀 지표입니다.

그리고 평균 반전 행동을하는 주식 시장의 가치 영역을 식별하는 것이 유용합니다.

이것은 주가가 하락할 때 더 높게 "반등"하고 장기적인 상승 추세를 지속하는 경향이 있음을 의미합니다.

따라서“바운스”시간을 측정하는 한 가지 방법은 10 일 RSI가 30 미만을 넘을 때 거래 설정을 찾는 것입니다.

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여기에 예가 있습니다.


프로 팁 :

이 기술은 모든 시장에서 작동하지 않을 것입니다. 주식과 같은 평균 반전 행동으로.


이동 평균

트렌드 시장 조건을 필터링하는 데 사용할 수있는 방법에 대해 앞서 언급했기 때문입니다.

하나의 거래 지표는 이동 평균처럼 여러 목적을 가질 수 있습니다.

그리고 그것이 어떤 용도로 사용될 수 있는지 아는 유일한 방법은 그것이 어떻게 작동하는지 이해하는 것입니다 (그 뒤에있는 수학과 논리).

그렇다면 이제 이동 평균이 가치 영역을 식별하는 데 어떻게 도움이됩니까?

. 추세 시장에서 가격은 이전 지지선 또는 저항선을 거의 다시 테스트하지 않습니다. 이것이 이동 평균이 작동하는 곳입니다.

건강한 추세에서는 50 기간 이동 평균 근처의 가치 영역을 찾는 경향이 있습니다.

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제가 의미하는 바는 다음과 같습니다.

프로 팁 :

강력한 추세에서 시장은 20 기간 이동 평균 근처의 가치 영역을 찾는 경향이 있습니다.

약한 추세에서는 200 기간 이동 평균 근처의 가치 영역을 찾는 경향이 있습니다.

# 3 : 자신을 추측하지 않고 진입 시간을 측정하기 위해 거래 지표를 사용하는 방법

대부분의 거래자는 거래 설정에 익숙합니다.

예를 들어, 당신은 브레이크 아웃, 풀백, 반전 등을 거래하는 방법을 알고 있습니다.

  • 아마도 양초가 충분히 크지 않은 것 같습니다.
  • 아마도 촛불이 강하게 닫히지 않았을 것입니다.
  • 아마도 위쪽 심지가 너무 깁니다.
  • 기타 등등

객관적인 진입 방아쇠를 원하므로 자신을 추측 할 필요가 없습니다.


확률 지표

스토캐스틱은 모멘텀 지표입니다 (RSI와 유사).

그 가치가 30을 넘으면 강세 모멘텀이 들어서고 구매를위한 강세 진입 트리거 역할을 할 수 있음을 의미합니다.

그리고 70 미만을 넘으면 약세 모멘텀이 개입되고 약세 진입 트리거 역할을 할 수 있습니다.

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제가 의미하는 바는 다음과 같습니다.


프로 팁 :

거래 설정과 진입 트리거는 서로 다른 두 가지입니다. 먼저 유효한 거래 설정이 있어야하며 거래에 들어가기위한 진입 트리거를 찾아야합니다. 그 반대는 아닙니다.


Donchian 채널

Donchian 채널은 Richard Donchian (트렌드 팔로 잉의 지표없이 트렌드 시장을 식별하는 방법 선구자)이 개발 한 트렌드 팔로 잉 지표입니다.

기본적으로 20 일 최고가와 최저가를 표시하므로 지난 20 일 동안 최고 / 최저 가격을 쉽게 식별 할 수 있습니다.

가격이 상위 Donchian 채널에 도달하면 진입 시간을 정하거나 낮은 채널에 도달하면 판매 할 수 있으므로 이는 브레이크 아웃 트레이더에게 유용합니다.

프로 팁 :

Donchian 채널을 조정하여 원하는 길이의 브레이크 아웃을 거래 할 수 있습니다.

200 일 브레이크 아웃을 거래하고 싶으세요? 문제 없어요. 그에 따라 조정할 수 있습니다.


# 4 : 거래 지표를 사용하여 처음부터 끝까지 거래를 관리하는 방법

무역 관리는 섹시한 주제는 아니지만 중요한 주제입니다.

최고의 항목을 가질 수 있지만 거래 관리가 좋지 않으면 여전히 거래가 손실됩니다.

따라서이 섹션에서는 거래 지표를 사용하여 적절한 손절매를 설정하고 승리 한 거래를 종료하는 방법을 알아 봅니다.


평균 실제 범위 (ATR)

손절매를 설정하면 너무 빡빡하거나 시장의 무작위 변동으로 인해 중단 될 수 있습니다.

가격 구조는 시장이 귀하에게 불리하게 움직이는 것을 방지하는 "장벽"역할을합니다.

그러나이 "장벽"은 특정 가격 수준이 아니며 시장이 얼마나 더 많이 "압박"할 수 있는지 알 수 없습니다.

그렇기 때문에 ATR 지표를 사용하여 거래에 약간의 버퍼를 제공합니다.


샹들리에 출구

샹들리에 출구는 후행 정지 손실 표시기입니다. 현재 ATR 값을 계산하고이를 요인에 곱합니다.

요인은 원하는 숫자, 3, 4, 5, 10 등이

될 수 있습니다 . 예를 들어, 요인 3을 선택하면 샹들리에 출구가 고점 / 저점에서 3ATR 떨어진 곳에 표시됩니다.

가격이 샹들리에 출구 아래로 마감되면 거래를 종료하게됩니다.

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여기에 예가 있습니다.

프로 팁 :

장기적인 추세를 따르고 싶다면 5, 6, 7과 같이 더 높은 요소 값을 사용하십시오. 그리고 단기 추세를 타고 싶다면 더 낮은 요소 값을 사용하십시오.

프로처럼 거래 지표를 결합하는 방법

당신은 모든 거래 지표가 시장 조건, 진입 트리거, 거래 관리 등을 식별하기위한 목적을 가지고 있다는 것을 배웠습니다.

어떻게 결합하고 더 나은 거래 결과를 얻습니까?

  • 차트의 모든 지표에는 목적이 있어야합니다.
  • 각 목적에 대해 하나의 지표 만 보유

차트의 모든 지표에는 목적이 있어야합니다.

거의 모든 신규 트레이더가 저지르는 실수는 지표에 목적이 있는지 여부에 관계없이 차트에 많은 지표를 추가하는 것입니다.

그러나 아시다시피 더 많은 지표가 있다는 것은 의미가 없습니다. 대신, 그들은 단지 당신의 거래에 "노이즈"를 추가하고 일을 더 혼란스럽게 만듭니다.

따라서 첫 번째 규칙은 다음과 같습니다.

차트의 모든 거래 지표에는 목적이 있어야합니다.

추세를 식별하려면 이동 평균을 고려할 수 있습니다.

입력 시간을 정하고 싶다면 Stochastic 또는 RSI를 고려할 수 있습니다.

스톱 로스를 추적하고 싶다면 Chandelier Exit 또는 Moving Average를 고려할 수 있습니다.

따라서 차트에 지표가 있고 목적을 찾을 수없는 경우이를 제거하십시오.

각 목적에 대한 하나의 지표
회상 :

상관 관계가 있고 새로운 정보를 제공하지 않기 때문에 지표없이 트렌드 시장을 식별하는 방법 동일한 범주의 여러 지표를 갖고 싶지 않습니다.

그것은 끊임없이“발사”하여 한 달 안에 아내를 임신시키려는 것과 같습니다. 작동하지 않습니다.

따라서 두 번째 규칙은 다음과 같습니다

. 각 목적에 대해 하나의 지표 만 사용하십시오.

스톱 로스를 추적하려면 이동 평균이나 샹들리에 출구를 사용할 수 있지만 둘 다 사용할 수는 없습니다.

또는 입력 시간을 측정하려면 RSI 표시기 또는 스토캐스틱 중 하나를 사용할 수 있지만 둘은 같은 목적을 가지고 있기 때문에 함께 사용할 수 없습니다.

선물 포지셔닝 및 잠재적 방향의 지표로 사용하기

이번에는 선물 기간구조와 베이시스가 어떻게 방향성 이점과 잠재적 바닥, 역으로 잠재적 정상 식별을 도울 수 있는지에 대해 얘기해보고자 합니다. 암호화폐의 선물 기간구조는 좋은 시장 분위기의 지표입니다. 기간 구조란 주어진 기간 중 순차적으로 만료되는 일련의 선물입니다. 기간 구조는 주로 콘탱고 (contango) 또는 백워데이션으로 (backwardation) 묘사됩니다. 선물가격이 현물가격보다 높거나 결제월이 멀수록 높아지는 현상을 콘탱고라 하고 반대로 선물가격이 현물가격보다 지표없이 트렌드 시장을 식별하는 방법 낮게 이루어지는 현상을 백워데이션이라고 합니다. 암호화폐에서 콘탱고와 백워데이션은 전통적 상품선물 거래와 동일한 조건이 적용되지 않습니다. 비트코인에서 시장이 콘탱고화 되고 있다는 것은 전반적으로 낙관적인 시장을 뜻하는 것이자 평균 시장을 상징하는 경우가 많습니다. 백워데이션화 되어간다면 업계 정서가 틀어지고 있다는 지표입니다.

간단히 생각하자면 참가자들은 헷징 하거나 시간이 지나면 가격이 하락할 것이라 예상하고 선물 계약을 매각합니다. 암호화폐의 상한과 하한은 주로 극단적 콘탱고와 백워데이션의 사례를 동반합니다. 현물과 무기한 스왑 사이에는 자금이나 베이시스의 극단적 가치가 동반하듯이 말입니다. 이런 베이시스는 현물 가격과 선물 가격의 차이점입니다. 무기한 스왑이 현물 대비 상한가에 거래되고 있다면 선물환 프리미엄, 하한가라면 선물환 디스카운트로 여겨집니다. 잠재적 바닥을 파악하기 위해서 어떤 조정에서든 강세가 보여야 하는 곳은 현물 시장인데 이는 무기한 스왑보다 프리미엄/위로 거래되는 현물 시장을 통해 알 수 있습니다. 여기서 우리는 미묘한 차이가 있는 단기간이 아닌 상당한 편차가 있는 장기간을 다루고 있습니다. 베이시스를 쉽게 관찰할 수 있는 두 가지 방법이 있습니다. 주목하면 좋은 툴은 트레이딩뷰의 펀딩/프리미엄 지수 지표인데 프리미엄 지수는 결국 베이시스의 파생물이지요. 다른 방법은 가격차를 살펴보며 거래소 전체의 현물 가격과 파생 상품 가격 간의 기준을 살펴보는 것입니다. 프리미엄 인덱스 사용의 한 예는 아래 차트와 같이 현재 비트코인의 상태를 보는 것입니다.

비트코인의 짧은 역사를 보면 이런 마이너스 값을 나타내는 프리미엄 지표와 함께 하락세가 계속된 경우가 많지 않습니다. 일시적으로 가격이 하한선을 찾은 후 다시 상승하기 전에 일반적으로 이런 유형의 지속적 마이너스 값이 나타납니다. 이것이 단기적 구호용인건지 새로운 트렌드인지는 아직 확인되지 않았지만 통계적으로 본 피드백 이후 더 높은 가격을 예상할 수 있습니다.

이것은 지속되는 공격적 포지셔닝과 잠재적으로 갇혀있는 트레이더를 나타냅니다. 현물 시장 대비 더 많은 화력을 가진 파생 상품 거래소에서 트레이더는 더 공격적인 행동을 보입니다. 가격은 천차만별이고 공격적 판매자는 지속적인 하락세를 예상하여 파생 상품 거래소에서 포지션을 취하는 것이죠. 가격이 상승세를 다시 타게 되면 그들은 커버를 할 수 밖에 없습니다. 더 관심을 갖고 이를 관찰하는 것 만으로도 트레이더가 오프사이드로

잡힌 위치를 식별하고 이 시장에서 차례를 잡는 데 매우 중요한 도구가 될 수 있습니다. 작성자: Ryan Scott (@CanteringClark)

문의사항은 [email protected]으로 보내주세요. 공식 트위터 계정을 팔로우하여 최신 뉴스를 받아보세요. 텔레그램 커뮤니티에 가입하여 당사 및 다른 페멕스 트레이더들과 교류를 나눠보세요. 손쉬운 거래는 페멕스 에서.

고객 충성도란 무엇입니까?

고객 충성도는 특정 제품, 서비스, 회사 지표없이 트렌드 시장을 식별하는 방법 등에 대한 고객 선호도의 강도를 측정하는 것입니다. 충성도는 단순히 고객을 유지하는 것 이상을 말합니다. 불행한 고객들조차도 만족스러운 대안이 없다면 계속 머물지만 충성도 높은 고객은 적극적으로 다시 구매하고 자신의 선택에 대해 잘했다고 생각하며 다른 사람들에게 말합니다. 충성도 높은 고객은 수익성 있는 제품을 만들기 위한 핵심적인 요소입니다.

Colleagues analyzing user data with Mixpanel

고객 충성도가 중요한 이유는 무엇입니까?

충성도가 높은 고객은 오래 유지되므로 고객 충성도는 기업의 장기적 생존 가능성을 잘 예측할 수 있는 지표입니다. 제품이나 서비스에 대해 중립적이거나 부정적이라고 생각하는 고객과 달리 충성도 있는 고객은 적극적으로 고객으로 남아 있기를 원합니다. 경쟁업체의 마케팅에 저항이 크고 다시 구매하거나 추가 제품을 구매할 가능성이 크고 가동 중단이나 불편한 고객 지원 상호 작용과 같은 문제도 용인합니다. 충성도 높은 고객 기반이 있는 기업은 다음 효과를 향유하는 경우가 많습니다.

  • 반복 구매 증가
  • 높은 유지율
  • 평균 주문 금액(Average Order Value, AOV) 증가
  • 높은 참여도
  • 불량한 서비스에 대한 용인
  • 구전 효과를 늘리는 지지자

고객 충성도의 효과 중에서 가장 가치가 큰 것은 지지입니다. 충성도 높은 고객은 온라인으로 또는 친구들에게 경험을 공유하며, 이들의 추천은 일반적으로 브랜드의 추천보다 가중치가 큽니다. 지지 소프트웨어인 Influitive의 마케팅 부사장은 이렇게 말합니다. “오늘날의 구매자들은 회사의 매끄러운 마케팅 메시지를 그저 신뢰하지 않으며 추천을 보고 구매합니다. 구매자들은 자신들과 비슷한 사람들의 진정한 말을 신뢰합니다. 그렇기 때문에 고객 충성도를 체계적으로 개선할 수 있는 방법을 찾아 이들이 브랜드에 대한 사랑을 전파하게 해야 합니다. 지지자들의 마케팅 메시지는 의미가 있으므로 잠재 고객에게 영향을 미칠 가능성이 훨씬 큽니다.” 충성도를 높이면 적은 추가 비용으로 또는 추가 비용이 전혀 없이 활성화된 고객이 제품 마케팅을 하며 그 신뢰도는 더 높습니다. 그러나 고객의 충성도를 지속적으로 얻고 지지자들이 말하게 하려면 먼저 ‘충성도’를 정의하고 계산하는 법을 알아두는 것이 좋습니다.

고객 충성도를 측정하는 방법

고객의 충성도를 얻으려면 이를 측정해야 합니다. 충성도는 사용자의 마음에 있는 것이며 사용자는 지표없이 트렌드 시장을 식별하는 방법 자신의 선호도를 항상 명확하게 말할 수 없기 때문에 충성도 측정은 쉽지 않은 경우가 있습니다. 예를 들어, 소비자는 자기들이 충성도를 느낀다고 여러 조직에 말하는 경우가 많기 때문에 설문조사와 사용자 인터뷰는 불완전한 시각을 제공합니다. 또한 소비자의 감정은 매일 심지어는 매시간 변경되기도 합니다. 소비자의 진정한 선호도는 이탈, 갱신, 리뷰 남기기 등 활동을 하기 전까지 명확한 것이 아닙니다. 사용자의 충성도는 다음 6가지 매개 변수를 이용해 판단할 수 있습니다.

대부분의 기업은 정성적 설문조사를 통해 충성도 데이터를 수집하지만 이는 오류가 발생하기 쉽습니다. 설문조사는 응답하고자 하는 동기가 있는 사용자의 자기 선택 기제를 반영하므로 응답이 매우 긍정적이거나 매우 부정적인 경우가 많습니다. 노출된 선호도는 관찰된 행동이라고도 하며 고객 충성도 분석을 통해 수집되는 경우가 많고 사용자의 진정한 신념의 증거입니다. 팀은 사용자 분석을 통해 말 그대로 야생에서 사용자를 관찰하고 각자가 취하는 행동을 볼 수 있습니다. 고객이 충성도 또는 비충성도를 나타내는 행동을 하거나 이벤트를 트리거하면 시스템은 이 데이터를 잡아내 팀이 전체 스토리를 파악하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어 한 기업용 SaaS 플랫폼은 CSAT 설문조사 결과가 긍정적이었지만 사용자의 데이터 다운로드가 증가하는 이탈 징후를 발견하고 고객 서비스 팀에게 고객과 연락하도록 경고했습니다. 사업체마다 충성도를 측정하는 방법은 다르며 고객 충성도 분석 프로세스도 다릅니다. 충성도 연구 센터는 어떠한 지표를 선택하든 간에 고객을 세 가지 코호트로 분류할 수 있는 점수를 개발할 것을 권고합니다.

팀은 각 코호트를 검토하고 각 코호트의 크기, 각 코호트가 기여하는 매출액, 각 코호트를 서비스로 지원하는 비용을 비교할 수 있습니다. 이는 앞으로 충성도가 얼마나 개선되었는지 측정하는 기준이 되며 충성도가 높은 고객의 금전적 가치에 대한 추정치가 됩니다. 예를 들어 금융 서비스 앱 회사가 고객의 20%는 충성도가 높으며, 30%는 중립적이고, 50%는 취약하다는 사실을 알고 있다면 마케팅 이메일 또는 앱 내 알림의 변경을 테스트하고 각 그룹의 충성도를 어떻게 높이는지 알 수 있으며, 월별 변화를 측정할 수 있습니다.

고객 충성도를 높이는 방법

고객은 서비스에서 우수한 가치를 얻으면 충성하게 됩니다. 그 가치는 회사마다 다릅니다. 야구 팬은 정확한 통계를 빠르게 전달하는 일을 가장 잘 하는 스포츠 뉴스 사이트를 좋아할 수 있으며, 의류 스타일리스트는 자신의 미적 가치를 반영한다고 생각하는 전자 상거래 사이트에 충성도가 높을 수 있고, 마케팅 관리자는 자신이 익숙한 기업용 이메일 소프트웨어에 충성도가 높을 수 있습니다. 어느 경우나 고객은 뛰어난 가치를 얻고 있다고 느끼고 제품이 문제를 해결하는 데 도움이 된다는 것을 인식하며 서비스를 변경하는 데 대해 저항감을 느낍니다. 고객이 제품을 식별하고 가치에 대한 인식을 높이게 하려면 다음을 수행할 수 있습니다.

우수한 제품 구축

고객 충성도를 위한 전투에서 가장 좋은 공격은 시장 최고의 제품을 갖는 것임은 물론입니다. 가치는 그 자체로 말합니다. 앱이나 사이트가 만족스럽고 경쟁 제품보다 빠르게 고객의 문제를 해결하는 데 도움이 된다면, 앱이 고객을 끌어들이고 돌아오게 할 것입니다. 예를 들어, Google은 이익을 지속적으로 지표없이 트렌드 시장을 식별하는 방법 검색 알고리즘에 투자하여 결과의 유용성을 높임으로써 검색 전쟁에서 Yahoo를 이겼습니다. 결국 사용자는 올바른 답변을 찾는 대명사가된 Google을 선택한 것입니다. 사용자 분석 등의 도구를 사용하면 개별 사용자와 여정을 관찰하여 이탈을 식별하고 더 충실한 제품을 만들도록 제품을 조정할 수 있습니다. 예를 들어 메시징 앱 Viber는 사용자 분석을 배포하고 사용자가 그룹 채팅을 열 떄 실망스럽게 많은 단계를 거치고 있음을 알아냈습니다. 제품 팀은 사용자가 기존 채팅에 친구를 더 빨리 초대할 수 지표없이 트렌드 시장을 식별하는 방법 있는 버튼을 추가하였고, 그 결과 그룹 채팅 생성이 10% 늘어났습니다.

기대 초과

제품이 과대 광고를 달성하지 못하는 경우도 있습니다(Segways, 3D TVs 등) 마케팅 및 영업 팀이 서비스를 과도하게 광고하는 경우 고객은 잠재력을 부풀려 생각하게 되고 이에 따라 실망과 분노로 연결되는 경우도 많습니다. 팀은 기대 수준을 조정하기 위해 고객 여정에서 갈등 지점을 제거하고 고객 이관을 개선하는 데 중점을 두어야 합니다. 구체적으로, 리더가 고객 성공 팀에게 영업 및 마케팅 팀에 피드백을 제공하는 채널을 제공하여 회사가 과도한 광고를 제공하지 않게 할 수 있습니다.

고객 충성도 프로그램 시작

충성스러운 행동을 보상하는 프로그램을 통해 고객 충성도를 높일 수 있습니다. 거래 구매의 경우 Amazon의 프라임 멤버십과 같은 할인 프로그램이 그 예이며, 게임 앱의 경우, 주간 사용율을 높이기 위한 보너스 앱 내 구매가 그 예입니다. SaaS 비즈니스의 경우 최고 사용자를 공개적으로 인정하는 Marketo의 두려움 없는 마케터 캠페인과 같은 어워드 프로그램이 될 수도 있습니다. 고객 충성도는 매우 중요합니다. 충성도 높은 고객은 성공적이고 수익성 있는 제품의 토대입니다. 하나의 회사로부터 구매하려는 열망이 있으면 경쟁업체의 매력에 대해 저항감이 생기고 서비스 품질의 변동에 대한 관용이 생기고 지지를 위한 목소리가 커집니다. 훌륭한 제품을 구축하고 충성도를 높이는 데 집중한다면, 반복적으로 구매하는 열정적인 사용자의 청중을 육성할 수 있습니다.

데이터 분석 설계 패턴

이 페이지에서는 산업 데이터 분석 사용 사례의 비즈니스 사용 사례, 샘플 코드, 기술 참조 가이드에 대한 링크를 제공합니다. 이러한 리소스를 사용하여 워크로드 구현을 가속화할 수 있는 권장사항을 학습하고 확인합니다.

여기에 나와 있는 설계 패턴은 코드 중심 사용 사례이며 신속하게 구현할 수 있습니다. 보다 광범위한 분석 솔루션을 확인하려면 데이터 분석 기술 참조 가이드 목록을 확인하세요.

이상 감지

k-평균 클러스터링을 사용하여 통신 네트워크 이상 감지 애플리케이션 빌드

이 솔루션은 Dataflow, BigQuery ML, Cloud Data Loss Prevention을 사용하여 통신 네트워크에서 사이버 보안 위협을 식별할 수 있도록 ML 기반 네트워크 이상 감지 애플리케이션을 빌드하는 방법을 보여줍니다.

부스트 트리 모델을 사용하여 실시간으로 금융 거래의 이상 감지

이 참조 구현에서는 Dataflow 및 AI Platform에서 TensorFlow 부스트 트리 모델을 사용하여 허위 거래를 식별하는 방법을 알아봅니다.

LSTM Autoencoder를 사용하여 시계열 데이터의 이상 감지

이 참조 구현에서는 시계열 데이터를 사전 처리하여 소스 데이터를 보완한 다음 LSTM Autoencoder를 통해 데이터를 실행하여 이상을 감지하는 방법을 알아봅니다. Autoencoder는 LSTM 신경망을 구현하는 Keras 모델로 빌드되었습니다.

실시간 신용카드 사기 감지

트랜잭션과 고객 데이터를 사용하여 실시간 데이터 파이프라인에서 사용될 수 있는 BigQuery ML의 머신러닝 모델을 학습시켜 잠재적인 신용카드 사기를 식별, 분석하고 알림을 트리거하는 방법을 알아봅니다.

자본 시장 시계열의 상대적 강도 모델링

이 패턴은 특히 자본 시장 고객과 양적 분석 부서(Quant)에서 기술 지표를 실시간으로 추적하여 투자 결정을 내리거나 지수를 추적하는 데 적합합니다. 시계열 이상 감지를 기반으로 구축되며 제조와 같은 다른 산업에도 쉽게 적용하여 관련 시계열 측정항목의 이상치를 감지할 수 있습니다.

데이터 수익화

데이터 공유 툴킷을 사용하여 Google Cloud Marketplace에서 판매할 데이터 나열

과거 및 실시간 시장 데이터를 안전하고 쉽게 교환하고 수익을 창출하는 방법을 알아보세요. 이 참조 솔루션은 마켓 데이터 게시자, 애그리게이터, 소비자 모두에게 적용됩니다.

배포 (Google Cloud 계정 필요): 데이터 공유 VM

환경, 사회, 거버넌스

지속 가능한 금융을 위한 물리적 기후 위험 계산

클라우드 기반 도구와 세분화된 지리정보 데이터 세트를 사용한 대출 및 투자 포트폴리오의 기후 위험 분석 설계 패턴을 소개합니다.

일반 분석

실시간 웹사이트 분석 대시보드 빌드

웹사이트에서 인센티브 또는 실험의 성과를 이해하기 위해 사용하는 실시간 측정항목을 제공하는 대시보드를 빌드하는 방법을 알아봅니다.

음성 파일을 텍스트로 변환하고 분석하는 파이프라인 빌드

업로드된 음성 파일을 텍스트로 변환하여 분석한 다음 시각화에 사용할 수 있도록 BigQuery에 해당 데이터를 저장하는 방법을 알아봅니다.

경험 관리 데이터 웨어하우스 구축

설문조사 데이터를 데이터 웨어하우스 및 심층 분석에서 사용할 수 있는 형식으로 변환하는 방법을 알아봅니다. 이 패턴은 고객 환경, 직원 환경, 기타 환경에 중점을 둔 사용 사례에 적용됩니다.

실시간 미디어 클립 자막 생성

Dataflow 파이프라인에서 Speech-to-Text API를 사용하여 오디오 또는 동영상 의 실시간 WebVTT 자막을 만드는 방법을 알아보세요.

통합 앱 분석 플랫폼 만들기

데이터 웨어하우스에서 데이터 소스를 중앙화하고 고객 행동을 자세히 조사하여 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내리는 방법을 알아보세요.

일반 비즈니스 요구에 대해 Google 트렌드 데이터 사용

소매점의 추세 식별, 제품 수요 예측, 새로운 마케팅 캠페인 개발 등의 일반적인 비즈니스 과제를 해결하기 위해 Google Cloud 데이터 세트에서 Google 트렌드 공개 데이터 세트를 사용하는 방법을 알아봅니다.

Google Cloud 지출 이해 및 최적화

Google Cloud Billing 데이터를 BigQuery로 가져와서 지출을 이해 및 최적화하고 Looker 또는 데이터 스튜디오에서 실행 가능한 결과를 시각화하는 방법을 알아봅니다.

데이터 기반 가격 최적화

경쟁력 유지를 위해 시장 변화에 빠르게 대응하는 방법을 알아봅니다. 보다 빠른 가격 최적화를 통해 고객은 Google Cloud 서비스를 사용하여 최종 사용자들에게 경쟁력 있는 가격을 제공함으로써, 매출 및 수익을 향상시킬 수 있습니다. 이 솔루션은 Trifacta 제공 Dataprep을 사용하여 데이터 소스를 통합 및 표준화하고, BigQuery를 사용하여 가격 책정 모델을 관리 및 저장하고, Looker에서 실행 가능한 결과를 시각화할 수 있습니다.

의료 및 생명과학

단세포 게놈 분석 실행

Dask, RAPIDS, GPU, JupyterLab으로 Dataproc을 구성한 후 단세포 게놈 분석을 실행하는 방법을 알아봅니다.

로그 분석

Dialogflow 상호작용을 캡처하는 파이프라인 빌드

추가 분석을 위해 Dialogflow 상호작용을 캡처하고 저장하는 파이프라인을 빌드하는 방법을 알아봅니다.

Dataflow를 사용하여 대규모 로그 처리

여러 소스의 로그 항목을 처리하는 분석 파이프라인을 빌드한 후 의미 있는 정보를 추출하는 데 도움이 되는 로그 데이터를 결합하는 방법을 알아봅니다.

패턴 인식

동영상 클립에서 객체 인식

이 솔루션은 Dataflow 및 Video Intelligence API를 사용하여 객체를 추적하는 실시간 비디오 클립 분석 솔루션을 빌드하여 구조화되지 않은 대량의 데이터를 거의 실시간으로 분석할 수 있는 방법을 보여줍니다.

Video Intelligence API를 호출하는 Apache Beam Ptransform : apache_beam.ml.gcp.videointelligenceml 모듈

스마트 분석 파이프라인에서 PII 데이터의 익명처리(익명화) 및 재식별

Datastream, Dataflow, BigQuery ML, Looker를 사용하여 수요 예측 빌드 및 시각화

Oracle 데이터베이스의 작업 데이터를 실시간으로 Google Cloud에 복제하고 처리하는 방법을 알아봅니다. 또한 이 튜토리얼에서는 향후 수요를 예측하는 방법과 이 예측 데이터가 도착하면 이를 시각화하는 방법을 보여줍니다. 예를 들어 소매업의 음식물 쓰레기 최소화입니다.

수요 예측 모델 빌드

여러 제품에 대한 소매 수요 예측을 위해 사용할 수 있는 시계열 모델을 빌드하는 방법을 알아봅니다.

전자상거래 추천 시스템 빌드

BigQuery ML을 사용하여 BigQuery의 고객 데이터에서 제품 또는 서비스 추천 항목을 생성하는 추천 시스템을 빌드하는 방법을 알아봅니다. 그런 다음 다른 프로덕션 시스템에서 이 데이터를 Google 애널리틱스 360 또는 Cloud Storage로 내보내거나 BigQuery 테이블에서 프로그래매틱 방식으로 읽는 방법을 알아봅니다.

시장 세분화를 위한 k-평균 클러스터링 모델 빌드

BigQuery ML로 k-평균 클러스터를 만들어서 마케팅 목적의 Google 애널리틱스 360 잠재고객 데이터를 분류하는 방법을 알아보세요.

솔루션 구매 경향 빌드

모델의 구매 성향을 구축하고 배포하는 방법을 알아보고 이를 사용하여 고객 구매 행동을 예측한 다음 워크플로를 자동화하는 파이프라인을 구축합니다.

현재 고객평생가치를 기반으로 새로운 잠재고객 빌드

가장 가치 있는 현재 고객을 찾아 Google Ads에서 유사 잠재고객을 확보하는 방법에 대해 알아보세요.

시계열 수요 예측 모델 빌드

소매 제품의 수요를 예측하는 엔드 투 엔드 솔루션을 빌드하는 방법을 알아봅니다. 이전 판매 데이터를 사용하여 BigQuery 지표없이 트렌드 시장을 식별하는 방법 ML을 사용하는 수요 예측 모델을 학습한 다음 대시보드에서 예측 값을 시각화합니다.

실시간에 가까운 추천을 위한 임베딩 생성 및 제공

임베딩을 만들고 제공하여 비슷한 항목을 실시간으로 추천하는 방법을 알아봅니다. BigQuery ML을 사용해 임베딩을 예측하기 위한 행렬 분해 모델을 만들고 가장 인접한 색인을 빌드할 오픈소스 ScaNN 프레임워크를 만든 다음 비슷한 항목을 실시간으로 매칭하기 위한 AI Platform Prediction에 모델을 배포합니다.

BigQuery ML을 사용하여 스프레드시트에서 예측

BigQuery ML의 연결된 시트와 예측 모델을 결합하여 비즈니스 프로세스에서 머신러닝을 운용하는 방법을 알아보세요. 이 예시에서는 Google 애널리틱스 데이터를 사용하여 웹사이트 트래픽에 대한 예측 모델을 빌드하는 과정을 설명합니다. 이 패턴을 확장하여 다른 데이터 유형 및 다른 머신러닝 모델에서 활용할 수 있습니다.

비전 분석 파이프라인을 사용하여 기계 오류 예측

이 솔루션은 Cloud Storage 버킷에 저장된 대규모 이미지 파일에서 유용한 정보를 도출하기 위한 Dataflow 파이프라인을 빌드하는 방법을 안내합니다. 자동화된 시각적 검사는 비용을 절감하면서 품질관리 프로세스를 개선하거나 작업자의 안전을 모니터링하는 등의 제조업 목표를 달성하는 데 도움이 됩니다.

고객평생가치 예측

이 시리즈에서는 AI Platform 및 BigQuery를 사용하여 고객평생가치(CLV)를 예측하는 방법을 보여줍니다.

게임 애플리케이션을 경향 모델링

BigQuery ML을 사용하여 경향 모델의 여러 유형으로부터 학습, 평가 및 예측을 수행하는 방법을 알아봅니다. 경향 모델은 특정 사용자가 앱으로 복귀할 가능성을 확인하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 정보는 마케팅 의사결정에 사용될 수 있습니다.

맞춤설정된 투자 제품 추천

Cloud Functions를 사용하여 공개 API에서 시장 데이터를 수집, 처리, 향상시키고, Dataflow를 사용하여 BigQuery에 데이터를 로드하세요. 그리고 나서 AI Platform으로 여러 AutoML Tables 모델을 학습 및 배포하고 Cloud Composer를 사용하여 이러한 파이프라인을 조정한 뒤 마지막으로 기본 웹 프런트엔드를 배포하여 사용자에게 투자를 추천합니다.

실시간 클릭 스트림 분석

스트리밍 분석 및 실시간 AI를 사용하는 전자상거래 샘플 애플리케이션

전자상거래 샘플 애플리케이션은 스트리밍 데이터 분석 및 실시간 AI를 구현하기 위한 일반적인 사용 사례와 권장사항을 보여줍니다. 이 애플리케이션을 지표없이 트렌드 시장을 식별하는 방법 사용하여 이벤트를 분석한 후 실시간으로 응답하는 방식으로 고객 조치에 동적으로 대응하고 장기적인 통계를 위해 이벤트 데이터를 저장, 분석, 시각화하는 방법을 알아보세요.

시계열 분석

스트리밍 시계열 데이터 처리

Apache Beam을 사용할 때 스트리밍 시계열 데이터 처리와 관련된 주요 과제에 대해 알아보고 시계열 스트리밍 솔루션으로 이러한 과제를 해결하는 방법을 살펴봅니다.

데이터 레이크 작업

데이터 레이크의 서버리스 데이터 처리 서비스를 위한 CI/CD 파이프라인 빌드

데이터 레이크의 데이터 처리 파이프라인을 위한 지속적 통합 및 지속적 배포(CI/CD)를 설정하는 방법을 알아봅니다. 인기 있는 GitOps 방법론을 사용하여 Terraform, GitHub, Cloud Build로 CI/CD 메서드를 구현합니다.

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