Sofia Almeida
데이터 리서처
EveryInfra에서 Sofia는 이커머스 플랫폼(1688, 타오바오 등)의 필드 기준을 비교하고, 종합 평점 같은 필드를 고객이 이해할 수 있는 설명으로 정리합니다.
학력
- Universidade de São Paulo, 통계학 학사 (2009–2013)
- Universidade de São Paulo, 통계학 석사, 소비자 패널 방법론 (2013–2015)
경력
- Nielsen (상파울루 → 글로벌) — 패널 리서처 → 시니어 리서처 (2015–2024)
Sofia Almeida의 글
- TikHub Xiaohongshu API 대안: 엔드포인트 95개 요금 분석과 실제 호출 11회로 비교
TikHub는 Xiaohongshu 요청 1건당 $0.01을 과금합니다. 실제 호출 11회로 측정한 결과 검색은 결과 1,000건당 $0.278로 1.8~6배 저렴했지만, 프로필은 1.8배 저렴한 데 그쳤습니다.
- 태양광 설치업체 민원은 과소 집계: 지도 데이터로 검증
민원 처리 기관은 각자 관할하는 업체만 집계하고, 지도 등록 정보는 같은 설치업체를 여러 개로 쪼개거나 다른 업체와 합칩니다. 시드니와 브리즈번의 등록 정보 205건을 ABN 등록부와 대조해 어떤 병합 규칙이 실패하는지 측정했습니다.
- 산지-매대 가격 차 알림: 온라인 사과 가격으로 검증하기
온라인 식료품 가격으로 재배·포장업체가 산지와 매대 사이의 가격 차가 변하는 시점을 알 수 있을까요? Amazon의 사과와 아보카도 상품 정보를 USDA 산지 출하 가격 및 소매 광고 보고서와 비교하고, 중국 JD.com에서도 같은 테스트를 진행했습니다.
- 제품 리콜 알림 서비스 만들기: 공고 스크래핑부터 영향받는 배치 매칭까지
리콜 공고 API가 있다고 해서 리콜 알림 제품이 준비된 것은 아닙니다. 이 글은 제품 리콜 데이터 API, 모델명 및 배치 매칭, 신뢰도 점수, 개정 추적, 알림 액션, 개인정보 보호 경계를 하나씩 살펴봅니다.
- Google Maps 매장 데이터 중복 제거: Place ID는 영구적인 사업체 식별자가 아닙니다
같은 위치에 여러 Place ID가 있을 수 있고, ID는 시간이 지나면서 바뀔 수 있습니다. 이 가이드는 공식 문서를 바탕으로 체인점 중복 제거, 내부 엔터티 매핑, 매장 이전 이력, 잘못된 병합을 검증하는 방법을 다룹니다.