웹 로그 데이터를 기반으로 인사이트를 도출한 경험이 있다면, 구체적으로 어떤 접근을 했는지 설명해 주세요.

웹 로그 기반 분석 리포트를 작성하다 보니 특정 시간대에 규칙적인 패턴으로 같은 IP에서 대량의 페이지뷰가 발생하는 것을 발견했어요. 봇 트래픽이 섞여 있다는 걸 처음 알았고, 봇을 제거하지 않으면 전환율·이탈률·페이지뷰 지표 전체가 왜곡된다는 걸 확인했습니다.

웹 로그 분석은 원시 데이터를 그대로 쓰기 전에 봇·크롤러·내부 테스트 트래픽을 제거하는 전처리가 선행돼야 하고, 이를 하지 않으면 분석 기반 자체가 흔들린다는 걸 그 경험에서 배웠어요. 로그 데이터에는 사람이 아닌 신호가 항상 섞여 있고, 그것을 먼저 걷어내야 진짜 사용자 행동 패턴이 보인다는 걸 알았습니다.

지금은 웹 로그 파이프라인 초기에 User-Agent 필터링, IP 블랙리스트, 정규 패턴 요청 제거 단계를 먼저 구성하는 방식을 씁니다. 데이터 품질은 수집 단계가 아니라 전처리 단계에서 만들어진다는 원칙이 그 경험에서 나왔습니다.