경험 기반 구체화
모바일 앱 로그 데이터를 분석한 직접 경험은 없지만, 학교 빅데이터 수업에서 사용자 행동 로그 분석 프로젝트를 했습니다. 가장 어려웠던 도전은 로그 데이터의 결측과 중복인데, 네트워크 불안정으로 같은 이벤트가 여러 번 전송되거나 일부 이벤트가 누락되는 상황이 자주 발생합니다. 이를 처리하기 위해 이벤트 ID 기반 중복 제거를 적용했는데, 유니크 키 없이 타임스탬프만으로 중복을 제거하면 실제 반복 행동이 지워질 수 있다는 것을 배웠습니다. 두 번째 도전은 세션 정의인데, 사용자가 앱을 백그라운드로 보내고 돌아왔을 때를 새 세션으로 볼지에 따라 퍼널 분석 결과가 달라집니다. 모바일 로그 분석에서 클라이언트 시간과 서버 시간의 차이도 자주 문제가 되는데, 이벤트 순서를 신뢰하려면 어떤 기준 시간을 쓸지 초기에 정해두는 것이 중요합니다.