TAVE FinSight 스터디

이 저장소는 FinSight 스터디의 개인 과제 및 실습 결과를 정리하기 위해 만들어졌습니다.
SQL을 활용해 핀테크 거래 로그 데이터(PaySim 등)를 분석하며, 실제 데이터 분석에서 사용되는 주요 프레임워크를 직접 구현하는 과정을 담고 있습니다.

🎯 스터디 목표

• SQL 실력 강화: 중급 쿼리 작성 및 응용 능력 확보
• 분석 프레임워크 실습: RFM, AARRR(매출 지표), 퍼널, Liquidity & Pathway, 유저 세그멘테이션 + 프로파일링 분석 구현
• 인사이트 도출: 단순 결과를 넘어 의미 있는 해석을 이끌어내는 경험

📅 주차별 흐름

• 1주차: PaySim 데이터 기본 통계 확인, Mode Basic SQL 공부
• 2주차: RFM 분석법 적용 및 시각화, Mode Intermediate SQL 공부, Leetcode sql 실습
• 3주차: AARRR 분석법 적용 및 시각화, Mode Intermediate SQL 공부, Leetcode sql 실습
• 4주차: Liquidity & Pathway 분석, 유저 세그멘테이션 + 프로파일링, Mode Intermediate SQL 공부, Leetcode sql 실습
• 5주차: 신규 유저 코호트 리텐션, Mode Intermediate SQL 공부, Leetcode sql 실습
• 6주차: 종합 인사이트 도출, Mode Intermediate SQL 공부, Leetcode sql 실습

⚙️ 작업 환경

• DB/SQL: MySQL (Workbench 권장)
• 협업: GitHub, Notion
• 시각화: 자유 선택

📊 데이터셋 출처

• PaySim Synthetic Financial Datasets: Kaggle Dataset

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