SQL 검색 결과

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[Python] 파이썬에서 sql데이터 불러오기

파이썬에서 sql구문을 사용하여 데이터를 불러와야할 때가 있다. sqlite3 패키지의 connect함수로 불러올 수 있다. import sqlite3 import pandas as pd sqlite 파일이 없으면 db파일에서 자동으로 생성해준다. connection = sqlite3.connect("e-commerce.sqlite") # connection = sqlite3.connect("e-commerce.db") -> 파일이 없으면 새로 만들게 됨. query를 미리 작성 후 read_sql을 통해 위에서 불러온 connection과 연결시켜주면 데이터가 로드된다. query = "SELECT * FROM 'orders'" order = pd.read_sql(query, connection, in..
Skills/Python 2021. 11. 4. 15:20

[SQL] 21. 많이 쓰이는 분석 프레임(4) - RFM

고객을 나누는 기본적이지만 효과적인 방법, RFM 지금까지 퍼널 분석으로 물이 새고 있는 곳도 찾아서 막았고, 코호트 분석과 리텐션을 통해 고객들을 잘 유지시키고 있는지 분석했다. 고객을 잘 데리고 있으려면 케어를 해줘야하는데, 고객 개개인에 맞춰서 원하는 것을 모두 해주기는 힘드므로, 비슷한 그룹끼리 고객을 묶어서 세그먼트를 나누는 작업을 진행한다 고객을 쪼개는 방법, RFM 분석 고객을 묶을 때 세 가지 기준으로 나누어 분석한다 Recency : 얼마나 최근에 구매했는지 Frequency : 얼마나 자주 구매했는지 Monetary : 얼마나 많은 금액을 구매했는지 ex) 50만원씩 2번 산 고객과 10만원씩 10번 산 고객을 다르게 보겠다는 것 RFM 분석과정 STEP 1. 고객 별로 R / F / ..
Skills/SQL 2021. 8. 11. 12:38

[SQL] 20. 많이 쓰이는 분석 프레임(3) - 리텐션 다지기

리텐션에도 종류가 있다 - 리텐션 다지기 신규 고객 유치보다 기존 고객의 유지가 도움이 되는 이유로 리텐션이 중요하다 다양한 리텐션 산출 방법 목적과 상황에 맞게 리텐션 산출 방법을 사용한다. 클래식 리텐션 Range 리텐션 롤링 리텐션 1. 클래식 리텐션 = Day N 리텐션 N일 뒤에 다시 돌아온 유저의 비율 ex) 8/1 일 (10명) / 8/2 월 (3명) / 8/3 화 (2명) Day 1 리텐션 = 3 / 10 = 30% Day 2 리텐션 = 2 / 10 = 20% 클래식 리텐션 (Day N 리텐션) = D+N일 뒤에 방문한 사람 수 / D0에 방문한 사람 수 장점 : 개념이 간단하기 때문에 계산하기 쉽고 설명하기 쉽다 단점 : 일별 이벤트에 영향을 많이 받는다 D0 ~ D+N 사이에 여러본 오..
Skills/SQL 2021. 8. 10. 16:41

[SQL] 19. 많이 쓰이는 분석 프레임(2) - 코호트 분석

시간이 흐르면서 어떻게 바뀌고 있을까? 코호트 분석 코호트 분석 (Cohort Analysis) 시간 흐름에 따라 growth와 retention을 측정하는 방법 나누어진 그룹을 시간에 따라 지표의 변화를 측정 Time 코호트 : 실무에서 가장 많이 적용되는 방법 제품이나 서비스를 사용한 시기에 따라 고객을 그룹화 Behavior 코호트 Size 코호트 TIME 코호트 코호트란? (가입) 그룹1 : 1월에 가입한 사람들 그룹2 : 2월에 가입한 사람들 그룹3 : 3월에 가입한 사람들 코호트란? (구매) 그룹1 : 1월에 첫 구매한 사람들 (2월, 3월, 4월... 계속 구매하는지 살핌) 그룹2 : 2월에 첫 구매한 사람들 (3월, 4월, 5월... 계속 구매하는지 살핌) 그룹3 : 3월에 첫 구매한 사람..
Skills/SQL 2021. 8. 10. 15:16

[SQL] 18. 많이 쓰이는 분석 프레임(1) - 퍼널 분석

일종의 쪼개는 공식, 분석과정에서 많이 쓰이는 분석 프레임 4가지 퍼널 분석 어느 단계에 집중해서 개선해야할까 고객을 목표지점까지 잘 데려오고, 꾸준히 상품을 쓰고 잇느 코호트 분석 시간이 흐르면서 고객은 어떻게 바뀌고 있는지 리텐션의 종류 꾸준히 상품을 잘 쓰고 있는지 리텐션을 확인 리텐션을 계산하는 다양한 공식이 존재 RFM 분석 고객 행동에 기반한 segmentation 방법 퍼널 분석 목표로 가기까지 경로(PATH)가 존재한다 UBER의 목표 : 고객이 우버를 이용해 이동 경험을 하는 것 DECISION TO USE -> SET UP ACCOUNT -> REQUEST RIDE -> RIDE UBER -> ARRIVAL 이 일련의 과정을 고객 여정이라고 하고, 단계마다 고객의 전환율을 구하는 것을 ..
Skills/SQL 2021. 8. 6. 14:57

[SQL] 17. SQL 에러 대처하기

컴퓨터는 문제가 없다, 문제는 나한테 있다 문제가 생겼을 때는 에러 메시지를 천천히 읽어본다 구글에 검색해서 살펴본다 에러 메시지 뒤에 in 해당 프로그래밍 언어를 같이 검색한다 ex) No matching signature for operator = for argument types: INT64, STRING, Supported signatures: ANY at [4:4] in bigquery ex) division by zero in bigquery stack overflow를 활용 필요하게된 "함수명 in 해당 프로그래밍 언어"를 다시 검색한다 ex) CAST in bigquery ex) SAFE_DIVIDE in bigquery 공식 문서를 살펴보는 것이 가장 정확하다 예시를 보는 것이 이해하기 쉽다
Skills/SQL 2021. 8. 6. 10:24

[SQL] 16. 다듬어진 데이터가 필요로 할 때, WITH

임시 테이블: WITH 서브쿼리에서 만들었던 결과물을 이름을 붙여 임시 테이블로 만듦 WITH 임시테이블명1 AS ( 서브쿼리2 ), 임시테이블명2 AS ( 서브쿼리2 ) 위 코드를 통해 임시 테이블을 생성할 수 있다. 임시 테이블은 DB에 있는 테이블은 아니지만 쿼리에서는 사용 가능 WITH daily_quantity_table AS ( SELECT o.order_date, u.state, SUM(o.quantity) AS daily_quantity FROM data.orders o LEFT JOIN data.users u ON o.customer_id = u.customer_id GROUP BY o.order_date, u.state ORDER BY u.state, o.order_date ) SELE..
Skills/SQL 2021. 8. 6. 10:00

[SQL] 15. 다듬어진 데이터가 필요로 할 때, 서브쿼리

한번 다듬어진 데이터를 다시 사용해야 할 때 (feat. 쿼리 결과 재탕이 필요한 순간) 서브쿼리 WITH 1. 서브쿼리를 WHERE에 쓰는 경우 가장 최근 주문일 데이터 골라보기 SELECT * FROM data.orders WHERE order_date = '2017-12-30' 위 쿼리의 문제점 DB에 있는 가장 최근 일자를 데이터를 뽑을 때마다 확인 매번 DB에서 최근 일자를 확인 후 WHERE 쿼리에 다시 수정 [해결방법] STEP 1. 가장 최근 주문일 구하기 (서브쿼리) SELECT MAX(order_date) AS max_order_date FROM data.orders STEP 2. 가장 최근 주문일 (STEP1에서 만든 결과)에 해당하는 데이터 필터링하기 SELECT * FROM dat..
Skills/SQL 2021. 8. 5. 15:34

[SQL] 14. IF와 같은 역할, CASE WHEN

기존에 있는 컬럼으로 조건에 따라 새로운 컬럼을 만들기도 함 조건에 따라 값 정해주기: CASE WHEN CASE WHEN 조건1 THEN 결과1 WHEN 조건1 THEN 결과2 ... WHEN 조건N THEN 결과N ELSE 기본값 END ELSE 기본값 앞의 조건들에 모두 해당하지 않을 때 정해 줄 기본값 ELSE 생략가능, 생략하면 조건에 해당하지 않는 값은 NULL 새로운 컬럼을 만드는 것이기 때문에 SELECT에다가 써준다 습도를 구간으로 나타내기 SELECT humidity, CASE WHEN humidity>=0 AND humidity=30 AND humidity=60 AND humidity=0 AND humidity=30 AND humidity=60 AND humidity=0 AND hum..
Skills/SQL 2021. 8. 5. 13:56

[SQL] 13. 날짜와 시간 다루기 (DATE)

날짜와 시간 데이터 타입 DATE 2021-08-05 TIME 11:33:28 DATETIME 2021-08-05 11:33:28 TIMESTAMP 2021-08-05 11:33:28 UTC *UTC : 시간대(타임존) 문자를 날짜로 바꿔보자 데이터 전처리 단계에서 수행하게 됨 'YYYY-MM-DD' 형식이라면 DATE(컬럼명) 그 외의 형식이라면 PARSE_DATE(날짜형태, 컬럼명) 기본 형식이 아닌 경우 컴퓨터가 어떤 것이 연도,월,일인지 구분하지 못함 SELECT DATE('2021-08-05') , PARSE_DATE('%Y%m%d', '20210805') , PARSE_DATE('%Y/%m/%d', '2021/08/05') , PARSE_DATE('%Y.%m.%d', '21.08.05') , ..
Skills/SQL 2021. 8. 5. 13:38