요약 - 일반함수 - 일반함수 : 조건분기 함수 case - 일반함수 : 형태변환 함수 cast - 일반함수 : 날짜함수 date_diff / format_datetime / format_date - 일반함수 : 문자함수 substring / left 일반함수 - 반복되는 데이터 처리를 효율적으로 처리 가능 - 오라클 내에서 정의한 함수 중 다루는 행의 숫자에 따라서 2가지 함수로 구분 1) 단일함수 : 행마다 하나씩 하나의 결과를 검색하는 함수 2) 그룹함수(다중행함수, group by) : 조건절에 만족하는 모든 행을 묶어 한번에 연산(계산)하는 함수 일반함수 : 조건분기 함수 case - 작성방법 : case when '조건1' then '결과1' when '조건2' then '결과2' else '..

요약 - group by 구문 - group by와 함께 쓰는 그룹함수 - having 구문 - order by 구문 - 해석 및 작성 순서 - 기본구문 간단 최종정리 group by 구문 - 데이터를 '특정 컬럼 기준'으로 그룹화시키는 구문 - 그룹을 나누고, 그 그룹을 또 그룹화할 수 있음 : group by [컬럼1(그룹기준1)], [컬럼2(그룹기준2)] ex. 배달의민족 group by shop_category, menu : 배달의민족을 가게 카테고리 별로 나누고, 각 가게 카테고리 내에서 메뉴 별로 다시 나눔 - 많은 양의 데이터를 처리하는데 하나하나 데이터를 다 다루며 특징을 찾아내기 힘들 때 사용. 대량의 데이터를 집계하고, 집계한 지표를 사용해서 그룹 특징을 파악할 수 있음. 고객 특징, ..

요약 - SQL 작성 참고사항 - 데이터 정리를 위한 SQL 기본 구문 - select 구문 - from 구문 - select와 from 연결해 테이블 구성 확인하기 - where 구문 - where 구문 비교연산자 - where 구문 논리연산자 - where 구문 SQL연산자 SQL 작성 참고사항 1. 각 구문의 순서를 정확하게 지켜서 작성하기 2. 여러 문장이 겹쳐있을 경우 원하는 구문만 드래그하여 실행하기 (단축키 : Ctrl+Enter) 3. ;(세미콜론)으로 문장 마무리하기 4. 각 단어의 사이는 띄어쓰기(공백), 줄바꿈, 탭, 쉼표로 구분 가능 : 적절한 공백, 줄바꿈은 SQL의 가독성을 높임 5. 여러 단어를 연결하여 한 개의 단어로 표현하려면 _(언더바) 사용 6. SQL 구조화 연습 : ..

요약 - SQL의 정의 - 데이터베이스의 정의 - 데이터베이스의 종류 - 정형데이터와 비정형데이터 정의 - 정형데이터의 테이블 구조 (2차원 구조 내) - SQL 종류 SQL의 정의 - 관계형 데이터베이스를 조작하기 위해서 만들어진 표준 언어로 데이터베이스 시스템과 통신하기 위한 언어 - 데이터 창고에서 우리가 원하는 조건으로 데이터를 가지고 오기 위한 / 조작하기 위한 명령문 - 데이터를 가져오는 select문장을 'query문'이라고 부름 데이터베이스의 정의 - 종류나 이용 목적에 따른 데이터 창고 - 정형데이터와 비정형데이터를 모아둘 수 있음 데이터베이스의 종류 - 데이터를 어떠한 형태의 자료구조를 사용하는지에 따라 종류가 달라짐 (계층/네트워크형/관계형) - 그중 '관계형 데이터베이스(RDB, R..

요약 - 데이터 분석가의 실무 - 데이터 리터러시의 중요한 스킬, SQL - 데이터가 비즈니스에서 중요한 이유 - 연습용으로서 구글 Big Query의 장점 데이터 분석가의 실무 1. 인사이트 발견 : 배민1 서비스의 필요성 발견 2. 데이터 추출과 의사 결정 : 고객과 사장님에게 필요한 서비스인지 증명할 수 있는 숫자를 SQL로 추출 후 의사결정 3. 서비스 구축 의견 제시 : 어떻게 해야한다는 의견 조율 4. 성과 분석 : 서비스 런칭 후 고객에게 빠르게 가고 있는지, 사장님들이 배달에 만족하는지 등 데이터 리터러시의 중요한 스킬, SQL - 데이터 리터러시 : 수많은 데이터 내에서 고객/시장/전략이 만들어 낸 특징을 정확하게 읽어낼 수 있는 역량, 회사의 성장을 위한 올바른 방향을 설정하고 실행할 ..

채널 콘텐츠 전략 수립과 소재 기획에 유저 로그 데이터를 활용해보려 한다. 상부에서 지시한 태스크는 아니고, 실무 단에서 더 좋은 아웃풋을 내보고자 자처해서 고생을 하는 셈이지만 방대하게 쌓여있는 데이터를 활용하지 않을 이유가 없다. 활용의 핵심은 '어떤 데이터가 현 상황에 필요할 것인가'를 정의하는 것인데, 업계 특성 상 로그 데이터가 아주 잘게 쪼개어져 있기 때문에 어떤 데이터가 있는지 전반적으로 훑어보고 추출해보는 작업이 필요하다. 로그를 직접 설계한 개발자 혹은 데이터팀에 요청하는 방법이 있지만, 협업에 필요한 커뮤니케이션 리소스와 진행 속도를 생각하면 본인이 직접 데이터를 뜯어보는 게 더 효율적이라 판단하고 SQL을 익히기로 결심했다. 1:1 과외를 받으면 좋겠으나 현재 가장 우선 순위에 오른 ..