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Web Development

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[Google Analytics4] GA4의 Session과 참여율, 이탈율, 활성 사용자 GA4에서 세션은 일반 세션(Session) 참여세션(Engaged Session) 두 가지로 구분된다. 세션은 웹사이트에서 한 사용자가 만든 상호작용의 집합이다.상호작용이란, 페이지 조회, 장바구니 추가, 구매와 같은 이벤트를 포함한다.따로 설정해주지 않을 경우, 기본으로 설정된 유효한 상호작용 간의 시간 간격은 "30분"이다.30분간 상호작용이 없을 시, 세션은 종료된 것으로 간주된다. 세션 중 아래 내용을 하나라도 만족하면 참여 세션으로 인정된다.웹 사이트 내에서 10초 이상 지속해서 머문 경우 ⇒ 더 길게, 더 짧게 설정도 가능하다.전환 이벤트가 발생한 경우=> 전환 이벤트 조건은 해당 세션에 '구매' 이벤트 또는GA4 인터페이스에서 전환으로 표시된 사용자 지정 이벤트가 있어야 함을 의미한다.페이..
[Google Analytics4] GA4가 유저를 식별하는 방식 GA4가 사용하는 사용자 식별 방식(User identification method)은 총 4가지가 있다.User ID로그인한 사용자의 활동을 추적한다.암호화된 유저의 아이디를 GA4로 보내서 아이디별 사용자의 활동을 식별할 수 있다.Google SignalsGA4의 선택 기능으로, 구글 계정을 가진 사람이 Google Signals 데이터를 사용할 권한을 주면, 그 사람이 로그인 했을 떄, 자체 사용자 ID를 만들어서, GA4 사용자 식별에 사용한다.한계점 :모든 기기에 같은 구글 ID가 로그인되어 있어야 한다.사용자가 광고 개인 최적화를 비활성화한 경우, 구글 신호 데이터 사용이 불가능하다.iOS 14 이상 버전의 기기 미지원한다.Device ID쿠키에 저장된 식별자, 2년간 쿠키에 보관한다.한계점여..
[Google Analytics] GA 데이터는 어떻게 측정되는가? 기본적으로 GA의 데이터는 웹사이트 내의 쿠키(사용자와 브라우저를 식별한다.)를 기반으로 쌓이게 된다. GA 리포트에서 보이는 사용자 수는 GA가 설치된 웹 사이트에 방문한 총 브라우저의 숫자를 의미한다. 1. 구글 애널리틱스에 저장되는 쿠키의 모습GA.1.2.1808482521.1486727369"GA.1.2" 는 구글 애널리틱스의 버전을 의미한다.마지막 2개의 숫자 중 첫번째 숫자("1808482521")는 랜덤 숫자이다.두번째 숫자("1486727369")는 첫번째 타임스탬프이다.두가지가 조합되어 고유한 클라이언트 ID가 된다.네트워크 탭에서 확인해본 GA의 쿠키는 마지막 방문일로부터 2년간 유지된다.  2. 사용자가 GA가 설치된 브라우저에 접속했을 때의 동작GA 쿠키가 있다면? => Return..
[Google Analytics] Dimension과 Metrics 무엇인가? 데이터를 분석할 때 기준이 되는 속성, 데이터를 나누는 기준점.왜 사용하는가? 데이터를 다양한 관점에서 나누어 보거나 분류하여 보기 위해서.예시: 웹사이트 방문 데이터를 유입 채널로 나눠보면, 어떤 채널이 가장 많은 트래픽을 가져왔는지 확인할 수 있습니다.Dimension의 특징데이터를 나누는 기준을 제공웹사이트에 집계된 데이터를 특정 기준으로 나누어 볼 수 있게 해준다.엑셀 피벗 테이블에서 **열(Column)**에 해당문자형 데이터Dimension은 보통 텍스트나 범주(Category) 데이터를 포함한다.Dimension의 예시페이지: 사용자가 방문한 웹페이지(URL)유입 채널: Organic Search, Direct, Social 등지역: 사용자가 접속한 국가나 도시성별: 사용자 성별(..
[algorithm] Sliding Window 패턴 (슬라이딩 윈도우 패턴) Sliding Window Pattern (슬라이딩 윈도우 패턴)슬라이딩 윈도우 패턴은 배열이나 문자열 같은 데이터 집합에서 연속적인 부분 집합을 효율적으로 추적할 때 사용하는 패턴이다.이 패턴을 사용해서, 특정 조건에 따라 윈도우(범위)를 조정하여 사용한다. 1. 윈도우 : 연속된 데이터의 부분 집합, 특정 구간을 나타낸다.2. 윈도우 이동 : 특정 조건에 따라서, 윈도우 위치를 이동 시킨다. 주로 윈도우를 왼쪽에서 오른쪽으로 이동시킨다.3. 효율성 : 매번 전체 배열을 탐색할 필요 없이 윈도우의 시작과 끝만을 조작하여 이전 값을 재사용하는 방식으로 문제를 처리할 수 있다. 1. 문제 Write a function called maxSubarraySum which accepts an array of ..
[algorithm] Multiple Pointers Pattern (다중 포인터 패턴) Multiple Pointers Pattern (다중 포인터 패턴) 다중 포인터 패턴은 배열에서 여러 개의 포인터를 사용하여 포인터를 이동시키면서 문제를 해결하는 방법입니다. 이 패턴은 배열이나 문자열처럼 순서가 있는 데이터 집합에서 공간 복잡도를 낮추면서 효율적으로 문제를 해결할 수 있게 해줍니다. 특징  • 포인터 생성 및 이동: 인덱스나 위치에 대응하는 포인터를 생성하고, 조건에 따라 시작, 끝, 또는 중간을 향해 이동시킵니다. • 효율성: 최소한의 공간 복잡도로 문제를 해결할 수 있어 매우 효율적입니다. 예시 문제 예시 1: 두 요소의 합이 0이 되는 첫 번째 요소 쌍 찾기 문제정렬된 배열이 주어졌을 때, 두 요소의 합이 0이 되는 첫 번째 요소 쌍을 배열로 반환하는 함수를 작성하세요. 해당하는 ..
[algorithm] Frequency Counter 패턴 (빈도수 카운터 패턴) Frequency Counter 패턴이란?Frequency Counter 패턴은 일반적인 알고리즘 패턴 중 하나로, 두 배열이나 문자열이 동일한 구성 요소를 가지고 있는지를 판단할 때 유용하다. 이 패턴은 객체나 집합(Set)을 사용하여 배열이나 문자열의 값을 수집하고, 그 값들의 빈도를 기록하여, 두 배열 또는 문자열이 동일한 구성 요소를 가지고 있는지 비교한다.이 패턴을 이용하면, 중첩 반복문이나 O(N^2) 시간 복잡도의 연산을 피할 수 있어 성능을 향상 시킬 수 있다. 이 패턴은 특히 배열이나 문자열이 같은 요소나 구조를 가지는지, 혹은 아나그램인지 등을 확인하는 문제에서 강력한 도구로 활용된다. Frequency Counter 패턴 예시 예시 1: 두 배열이 서로 제곱 관계인지 확인하는 함수 문..
[algorithm] 알고리즘을 잘 세우기 위한 전략 1. 문제를 이해하기  • 문제 예시: 0부터 주어진 숫자까지의 합을 구하는 함수를 구현하라. • 문제를 나만의 언어로 이해: 문제를 간단히 요약하고 필요 시 다시 설명합니다. • 입력값을 파악: 정수인지, 부동소수점인지, 입력 크기 제한이 있는지, 입력이 없거나 여러 개일 경우를 고려합니다. • 출력값을 파악: 정수, 소수 등 출력 형태를 결정하고, 부적절한 입력 시 어떻게 처리할지 정합니다. • 충분한 정보 여부: 필요한 정보가 모두 주어졌는지 확인하고, 예외 상황을 고려합니다. • 라벨링 계획: 변수와 함수 이름을 어떻게 명명할지 계획합니다 (예: add, sum 등). 2. 입력값과 출력값의 예시 찾기  • 예시 찾기 목적: 문제를 더 잘 이해하고 함수가 제대로 작동하는지 검증합니다. • 예시 단..

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