팀스터디

기초조사

1. 장바구니 이탈률 구하기

WITH cart AS (
    SELECT product_id, 
    	   user_id, 
    	   COUNT(*) AS cart_count
    FROM team.vvip_전체_데이터 v전데 
    WHERE event_type = 'cart'
    GROUP BY product_id, user_id
),
purchase AS (
    SELECT product_id, 
    	   user_id, 
    	   COUNT(*) AS purchase_count
    FROM team.vvip_전체_데이터 v전데 
    WHERE event_type = 'purchase'
    GROUP BY product_id, user_id
)
SELECT 
    COUNT(DISTINCT c.product_id) AS total_cart,
    COUNT(DISTINCT p.product_id) AS total_purchase,
    1-(COUNT(DISTINCT p.product_id) / COUNT(DISTINCT c.product_id)) AS cart_abandonment_rate
FROM cart c
LEFT JOIN purchase p 
ON c.product_id = p.product_id AND c.user_id = p.user_id;

2. VIP 회원의 장바구니 이탈률만 구하니 숫자가 너무 낮아서, 다른 일반 회원들이랑 비교하는 게 좋지 않을까 해서 또 쿼리를 짜봤는데 쿼리가 안 뽑혀!!!

이거 수정하느라고 또 고생했다🥲

WITH month5 AS(SELECT user_id, product_id, event_type FROM team.`2019_oct` o 
				UNION ALL
				SELECT user_id, product_id, event_type FROM team.`2019_nov` n
				UNION ALL
				SELECT user_id, product_id, event_type FROM team.`2019_dec` d
				UNION ALL
				SELECT user_id, product_id, event_type FROM team.`2020_jan` j
				UNION ALL
				SELECT user_id, product_id, event_type FROM team.`2020_feb` f
),
	cart AS (
    SELECT product_id, 
    	   user_id, 
    	   COUNT(*) AS cart_count
    FROM month5
    WHERE event_type = 'cart'
    GROUP BY product_id, user_id
),
purchase AS (
    SELECT product_id, 
    	   user_id, 
    	   COUNT(*) AS purchase_count
    FROM month5
    WHERE event_type = 'purchase'
    GROUP BY product_id, user_id
)
SELECT 
    COUNT(DISTINCT c.product_id) AS total_cart,
    COUNT(DISTINCT p.product_id) AS total_purchase,
    1-(COUNT(DISTINCT p.product_id) / COUNT(DISTINCT c.product_id)) AS cart_abandonment_rate
FROM cart c
LEFT JOIN purchase p 
ON c.product_id = p.product_id AND c.user_id = p.user_id;

결론적으로는 또 .... 아무고토 못했음

3. 경우님이 그래프로 만드는 법 알려주셔서 캔바 알아봤는데 우리 데이터는 너무 크기가 커서 캔바도 못 쓰고 급하게 다른 거 알아봄

VIP 테이블 내에서 카트 월별 제거 수

일별 전환율 비교

근데 뭔가 유의미한 건 카트 월별 제거 수인것 같아서 이건 쓰기로 킵킵

4. 사실상 일반적인 발표보다는 정보를 추출하고 그에 맞는 인사이트를 도출해야하는 건데, 내가 원하던 대로 데이터가 움직이지 않으니 이렇다 할 결론이 안 나왔다

내일은 그래도 마지막 정리까지 가능할 것 같다리
엉엉엉엉

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데일리퀘스트

SQL - 나이가 없는 회원 정보 구하기
SQL - 가장 비싼 상품 구하기

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일기

오늘 한 건 기초분석 밖에 없어서 체크표시 할 힘이 안나고요🥲 코드카타 두 개밖에 못 풀었다 지각도 함 미친 세상아 .......... 내일 무사히 잘 보내고 싶다 엉엉 엉 엉 엉