SQL 스터디 및 아티클

SQL 복습

• 조건문에 대한 복습 다시 시행해야함ㅁ

SQL 스터디
1) 돈을 벌기 위해 일을 합시다!
4번 빼고 모두 정답
1 SELECT name, position FROM sparta_employees ;
2 SELECT DISTINCT position FROM sparta_employees ;
3 SELECT FROM sparta_employees WHERE salary BETWEEN 40000 AND 60000 ;
4 SELECT FROM sparta_employees WHERE hire_date < ‘2023-01-01’ ;

2) 이제 좀 벌었으니 flex 한 번 해볼까요?!
4번 빼고 모두 정답
1 SELECT product_name, price FROM products;
2 SELECT FROM products WHERE product_name LIKE ‘%프로%’;
3 SELECT FROM products WHERE product_name LIKE ‘갤%’;
4 SELECT SUM(price) AS total_price FROM products;

3) 상품 주문이 들어왔으니 주문을 처리해봅시다!
모두 정답
1 SELECT customer_id FROM orders WHERE amount >=2;
2 SELECT FROM orders WHERE order_date > ‘2023-11-02’ AND amount >=2;
3 SELECT FROM orders WHERE shipping_fee>15000 AND AMOUNT <3
4 SELECT * FROM orders WHERE ORDER BY shipping_fee DESC

4) 이제 놀만큼 놀았으니 다시 공부해봅시다!
2번 의미는 맞으나 표현 틀림 , 3&4번 틀림
1 SELECT NAME, TRACK FROM spartastudents ;
2 SELECT * FROM sparta_students WHERE track NOT<>_ 'UNITY'; -> 문자앞 따옴표랑 NOT말고 <> 이 표현 잊지말자
3 SELECT FROM sparta_students WHERE enrollment_year IN (2021,2023);
4 SELECT ~~~~enrollment_year FROM sparta_students WHERE track='Node.js' AND grade='A'; -> 입학년도를 선택하는 쿼리면 입학년도만 해당이 돼야함

5) 공부하다보니 팀 프로젝트 시간이 왔어요!
1 SELECT name FROM team_projects WHERE aws_cost >= 40000;
2 SELECT FROM team_projects WHERE start_date LIKE '2022%' ;
3 SELECT FROM team_projects WHERE CURRENT_DATE BETWEEN start_date AND end_date;
4 어려움

아티클 스터디
[주제]

문과 마케터가 데이터를 분석하며 알게된것들

• 개요
• 데이터 분석하며 알게된 것들

[아티클 요약]

• 개요 : 텍스트 콘텐츠를 제작하더라도 조회수, CPC, ROAS등 수많은 지표를 통해 나오는 결과를 읽을 수 있어야하기에 데이터 분석 역량을 꼭 길러야한다
• 데이터 분석하며 알게된 것들

1. 논리적으로 데이터를 해석하는 역량이 툴을 다룰줄 아는 능력보다 훨씬 중요

→ 데이터에 대해 끊임없이 ‘왜’라고 질문하며 답을 찾아나가는 과정 중요

1. 데이터 제대로 활용하는 방법 : 도출한 인사이트를 바탕으로 실행 가능한 전략과 계획을 세워야함
2. 인사이트는 작은게 모여 큰 인사이트가 되는것
3. 많은 지표와 데이터를 본다는건 불가능. 가장 중요한 몇가지 지표와 데이터에 집중해 인사이트를 뽑아내야함

→ 다양한 데이터를 쌓아놓고 체크하며 중요도가 낮은것부터 지워가는 연습을 하면 중요한 데이터를 뽑아내는 능력이 길러질것이다.

1. 내 경험은 틀릴 수 있다. 현재 눈앞에 보이는 데이터를 믿는 사고방식 훈련을 해라

[인사이트]

• 평소 한번에 큰 인사이트를 얻길 바라는 마음을 갖고 있었다. 하지만 이 글을 보며 작은 인사이트부터 도출하는 역량을 길러 큰 인사이트를 도출해야겠다고 깨달았다.
• 그리고 내 경험이 틀릴 수 있다고 인식은 하지만 눈 앞의 데이터 보다 경험에 약간 의존했었다. 눈 앞의 현실에 집중하며 데이터를 분석하는 연습을 하자.

[공통 인사이트]

• 데이터 툴을 다루는 능력보다 데이터를 해석하고 활용할 수 있는 능력이 중요하다.
• 작은 인사이트들이 모여 의미 있는 큰 인사이트를 도출할 수 있다.
• 경험과 직감을 믿기보단 데이터를 기반으로한 전략 세우기에 집중하자.
• GOAL 지표와 ASSIST 지표를 파악하는 것이 중요하다.

[의미 있었던 의견]

• 세희 : 직접 실행해봐야 데이터가 정답인지 아닌지 알 수 있다는 의견이 인상깊었습니다.