TwentyTwentyOne

추천 시스템 성과 관리 자동화 – 팀 협업과 실시간 모니터링 전략추천 시스템을 아무리 잘 고도화해도📉 성과가 떨어지기 시작했을 때 빠르게 감지하고 대응하지 못한다면성과는 오래 유지되지 못합니다.이번 글에서는✅ 추천 시스템의 성과를 실시간으로 모니터링하고,✅ GPT + Make를 활용해 팀과 자동으로 공유하는 루틴을 구축하는 방법을 정리합니다.✅ 왜 성과 관리 ‘자동화’가 필요한가?이유 설명실시간 대응 필요추천 성과가 급감했을 때 즉시 알림 필요팀 협업 효율화마케팅/기획/개발팀과 공유되는 지표 일원화지속적 개선 루프 구축AI 추천 루틴 → 성과 확인 → 개선안 생성까지 연결데이터 기반 의사결정감이 아닌 수치 기반 피드백으로 전략 수립 가능✅ 자동화 구조: 추천 성과 모니터링 루프1. GA4/CRM/SNS..

갓난애기도 배울 수 있는 React Native 가이드 ⏺️ 보너스편14 – 알림 히스토리 관리 기능 만들기 (보낸 알림 기록 확인)지금까지 우리는 알림을 생성, 수정, 삭제하며 관리할 수 있는알림 설정 UI를 구현해왔습니다.이번 글에서는 사용자 입장에서 꼭 필요한 기능,"보낸 알림을 기록으로 남기고 확인하는 알림 히스토리" 기능을 추가합니다.알림이 언제, 어떤 내용으로, 몇 번 전송되었는지를 기록하고사용자에게 기록 기반 UI로 보여주는 기능입니다. 🗂️🔔✅ 1. 알림 히스토리 기능이 필요한 이유이유 설명UX 향상어떤 알림이 보냈는지 확인할 수 있어 신뢰도 향상로그 관리디버깅 및 분석에 유용다중 기기 사용자에게 유용동일 계정에서 알림 내역 공유 가능✅ 2. Firestore 데이터 모델 설계컬렉션 문..

✅ 실전 프로젝트: 고객 이탈 예측 모델 만들기 (7편)– 데이터를 활용한 예측 모델링의 시작!고객의 이탈(Churn)은 대부분의 기업에서 중요한 비즈니스 문제입니다.기존 고객을 유지하는 것이 신규 고객을 확보하는 것보다 훨씬 저렴하기 때문에,고객 이탈을 사전에 예측하고 대응 전략을 수립하는 것은 매우 중요합니다.이번 실전 프로젝트에서는✅ 실제 고객 데이터를 이용해✅ Python 기반의 머신러닝 모델을 구축하여✅ 이탈 여부를 예측하는 전 과정을 실습합니다.🎯 프로젝트 목표목표: 고객 특성과 사용 이력을 기반으로이탈할 가능성이 높은 고객을 미리 예측하여 마케팅 전략 수립에 활용한다.📁 데이터 설명 (예시)컬럼명 설명customer_id고객 고유 IDage나이gender성별membership회원 등급 (..

🌐 2025년 주목할 프론트엔드 프레임워크 TOP 5프론트엔드 개발 생태계는 매년 빠르게 변화하고 있습니다.2025년에는 어떤 프레임워크들이 주목을 받고 있을까요?이번 글에서는 개발 생산성, 커뮤니티 성장, 성능, 생태계 확장성을 기준으로 프론트엔드 프레임워크 TOP 5를 소개합니다.🥇 1. Next.js 14 — React의 미래, 전체 스택 프레임워크로 진화Next.js는 React 기반의 프레임워크로, 2025년에도 프론트엔드 개발에서 가장 인기 있는 선택지입니다.💡 주요 특징:App Router 기반 구조 정착: 폴더 기반 라우팅, 서버 컴포넌트 도입Edge Function, Middleware 강화: 퍼포먼스 중심 SSR/ISR 지원SEO 최적화 및 이미지 최적화 기본 내장서버리스 + 클라..

📌 NestJS + Kubernetes & 마이크로서비스 배포: 실전 가이드31. NestJS 실시간 데이터 분석과 AI 모델 서빙 – Kafka + ML 통합 전략NestJS는 웹 애플리케이션 서버로서 매우 강력하지만, Kafka와 함께 사용하면 실시간 데이터 스트리밍을,ML 모델 서버와 통합하면 AI 기반 예측 및 자동화까지 확장할 수 있습니다.이번 글에서는 NestJS + Kafka + 머신러닝 모델을 결합하여 실시간 데이터 분석 및 모델 서빙 파이프라인을 구축하는 전략을 소개합니다. 🧠✅ 1. 실시간 데이터 분석 파이프라인 구성[NestJS] → [Kafka Topic] → [ML Model Server] → [Kafka (Result)] → [NestJS UI or DB]요소 역할NestJS..