Data Analysis/SQL Recipe for Data Analysis 검색 결과

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[SQL 레시피] 사용자 전체의 특징과 경향 찾기

11강. 사용자 전체의 특징과 경향 찾기 서비스를 제공하는 측에서 사용자와 관련된 정보로 알고 싶은 것 사용자의 속성 (나이, 성별, 주소지) 사용자의 행동 (구매한 상품, 사용한 기능, 사용하는 빈도) 일반적으로 서비스와 관련된 업무 데이터가 저장된 데이터베이스에 관심 상품 등록, 카트 추가, 구매, 댓글 등의 각각의 테이블이 있을 것이지만, 액션 로그 테이블을 따로 만들고 내부에 내용을 적으면 별도의 테이블 결합 없이 데이터를 다룰 수 있다. 1. 사용자의 액션 수 집계하기 사용자들이 특정 기간 동안 기능을 얼마나 사용하는지 집계 사용률 (usage_rate) = 특정 액션 UU / 전체 액션 UU 1명 당 액션 수 (count_per_user) = 사용자가 평균적으로 액션을 몇 번 사용했는지 💡 U..
Data Analysis/SQL Recipe for Data Analysis 2023. 12. 12. 09:14

[SQL 레시피] 다면적인 축을 사용해 데이터 집약하기

10강. 다면적인 축을 사용해 데이터 집약하기 시계열로 매출 금액의 추이를 표현하는 것 이외에도, 상품 카테고리에 주목해서 매출 내역을 집계하거나 구성하는 비율을 집계하는 등 리포트 표현 방법은 다양하다. 1. 카테고리별 매출과 소계 계산하기 리포트 업무는 전체적인 수치 개요를 전하면서, 해당 내역을 다양한 관점에서 설명해야한다. PC 사이트와 SP 사이트, 상품 카테고리별, 웹사이트의 총 페이지 뷰 수에 대한 회원들의 페이지 뷰와 비회원의 페이지 뷰 비율 등을 드릴다운하여 리포트함. select coalesce(category, 'all') AS category , coalesce(sub_category, 'all') AS sub_category , sum(price) AS amount from sql..
Data Analysis/SQL Recipe for Data Analysis 2023. 11. 14. 14:29

[SQL 레시피] 시계열 기반으로 데이터 집계하기

9강. 시계열 기반으로 데이터 집계하기 분석 현장에서는 시계열로 매출 금액, 사용자 수, 페이지 뷰 등의 다양한 데이터를 집계하는 경우가 많음. 변화를 이해하기 쉽게 표현할 수 있는 리포팅 방법을 소개한다. 1. 날짜별 매출 집계하기 dt별 count, sum, avg 확인 2. 이동평균을 사용한 날짜별 추이 보기 매출이 주기적으로 높아지는 날이 존재, 매출이 상승 경향이 있는지 하락 경향이 있는지 살펴보기 위해서 이동 평균을 사용함. 7일 동안의 평균 매출을 사용한 ‘7일 이동평균’ select dt , sum(purchase_amount) AS total_amount -- 최근 최대 7일 동안의 평균 계산하기 , avg(sum(purchase_amount)) over(order by dt rows b..
Data Analysis/SQL Recipe for Data Analysis 2023. 11. 14. 08:27

[SQL 레시피] 하나의 테이블에 대한 조작

7강. 하나의 테이블에 대한 조작 1. 그룹의 특징 잡기 집약 함수 COUNT, SUM, AVG, … GROUP BY 윈도우 함수 over(partition by column) select user_id , product_id , score -- 개별 리뷰 점수 , avg(score) over() AS avg_score -- 전체 평균 리뷰 점수 , avg(score) over(partition by user_id) AS user_avg_score -- 사용자의 평균 리뷰 점수 , score - avg(score) over(partition by user_id) AS user_avg_score_diff -- 개별 리뷰 점수와 사용자 평균 리뷰 점수의 차이 from sqlrecipe.review limit..
Data Analysis/SQL Recipe for Data Analysis 2023. 11. 13. 10:04

[SQL 레시피] 여러 개의 값에 대한 조작

6강. 여러 개의 값에 대한 조작 여러 값을 집약해서 하나의 값으로 만들거나, 다양한 값을 비교하는 경우 새로운 지표 정의 방문한 사용자 수 중에서 특정한 행동 (클릭 또는 구매 등)을 실행한 사용자의 비율 CTR (클릭 비율 : Click Through Rate) CVR (컨버전 비율 : Conversion Rate) 문자열 연결하기 - concat 여러 개의 값 비교하기 분기별 매출 증감 판정 - case when , sign(q2-q1) 연간 최대/최소 4분기 매출 찾기 - greatest(q1,q2,q3,q4) , least(q1,q2,q3,q4) (컬럼끼리 비교) 연간 평균 4분기 매출 계산하기 - coalesce , sign 활용 (NULL의 경우 coalesce로 0으로 만든 후 sign으로..
Data Analysis/SQL Recipe for Data Analysis 2023. 11. 13. 09:59

[SQL 레시피] 하나의 값 조작하기

데이터를 가공해야하는 이유 다룰 데이터가 데이터 분석 용도로 상정되지 않은 경우 연산할 때 비교 가능한 상태로 만들고 오류를 회피하기 위한 경우 (데이터 형식, NULL) 데이터 가공 코드 값 레이블로 변경하기 CASE 문 활용 URL에서 요소 추출하기 net.host 함수 사용 (bigquery) 정규표현식 활용 - regexp_extract 정규표현식(Regex)의 개념과 기초 문법 정규표현식의 개념과 패턴 사용법 총정리 · Wireframe RegExr: Learn, Build, & Test RegEx 배열 활용 - split select stamp , referrer , net.host(referrer) as referrer_host , url , regexp_extract(url, '//[^/]..
Data Analysis/SQL Recipe for Data Analysis 2023. 11. 13. 09:58

[SQL 레시피] 데이터의 종류

데이터의 종류 마케팅 담당자가 다루는 데이터 두 가지 업무 데이터 = 업무에 필요한 데이터 로그 데이터 = 업무에 직접적으로 필요하지는 않지만 분석을 위해 추출해야하는 데이터 1. 업무 데이터 서비스와 시스템을 운용하기 위한 목적으로 구축된 데이터베이스에 존재하는 데이터 업무 데이터 대부분은 갱신형 데이터, 새로운 데이터를 삽입하는 대신 기존의 데이터를 갱신함 1) 트랜잭션 데이터 구매 데이터, 리뷰 데이터, 게임 플레이 데이터처럼 서비스와 시스템을 통해 사용자의 행동을 기록한 데이터 날짜, 시각, 마스터 데이터의 회원ID, 상품ID, 수량, 가격 등이 포함 2) 마스터 데이터 카테고리 마스터, 상품 마스터처럼 서비스와 시스템이 정의하고 있는 데이터를 데이터의 정밀도가 높다. 데이터 처리 도중 문제가 발..
Data Analysis/SQL Recipe for Data Analysis 2023. 11. 7. 15:59

[SQL 레시피] BigQuery 환경세팅

BigQuery 환경세팅 책에서 제공하는 링크의 sql recipe 코드를 다운로드 받아서 빅쿼리에 테이블을 추가한다. 이 과정에서 sql 파일이 매우 많으므로, 파이썬 코드를 통해 한번에 추가할 수 있도록 변환시킨다. # 빅쿼리 입력 스크립트 추출 import glob import pandas as pd pattern = 'C://Users/사용자/Desktop/기타/SQL스터디자료/SQL_Recipe_sample-code_20190607/*/*.sql' files = glob.glob(pattern, recursive=True) for f in files: if '3장' in f: try: sql_script = open(f).read().replace('\n',' ') sql_script = sql..
Data Analysis/SQL Recipe for Data Analysis 2023. 11. 7. 09:42