TIL(24.07.03.)

codataffee·2024년 7월 3일

TIL

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#INTRO

오늘의 커피 : 올드독

오늘도 화이팅 !

#코드카타 (09:00 ~ 10:00)

KATA #80
어제 풀었던 문제가 통과가 되지 않아 튜터님께 문의했었다.

예시와 값은 같게 나오는데, 통과가 안된다..

✔️ 제출 #2

튜터님께 튜터링 후 통과가 되지 않는 원인을 파악했다.
원인은 employee (직원)이 없는 경우 (NULL)에 대한 처리를 하지 않았다는 것

추가로 필요 없는 CTE 를 한 테이블에서 해결할 수 있었다.
(기존) 지역별 판매량 > 지역별 판매량 평균 / (수정) 지역별 판매량 평균 한번에 구하기

WITH ALLINFO AS (
  SELECT sl.id,
         sl.amount,
         e.name empname,
         st.name stname,
         r.name rname
  FROM regions r
       LEFT JOIN states st ON r.id = st.regionId
       LEFT JOIN employees e ON st.id = e.stateId
       LEFT JOIN sales sl ON e.id = sl.employeeId
  ),
  REGIONAVG AS (
  SELECT rname,
         IFNULL(SUM(amount) / COUNT(DISTINCT empname), 0) avgsales
  FROM ALLINFO
  GROUP BY 1
  ),
  MAXAVG AS (
  SELECT MAX(avgsales) maxavgsale
  FROM REGIONAVG
  )
  
SELECT rname name,
       avgsales average,
       ABS((SELECT maxavgsale FROM MAXAVG) - avgsales) difference
FROM REGIONAVG
ORDER BY 1

IFNULL() 함수를 사용해서
empname이 NULL인 경우 (즉, 지역에 해당하는 직원이 없을 경우) 0을 반환시켜주었다.

통과 !

#실전 프로젝트 발제 (10:00 ~ 11:00)

이번 프로젝트의 핵심은 데이터 분석 프로젝트 + 대시보드 제작

➕ Dashboard Creation (대시보드 제작)

데이터 처리 완료 후 : 정제된 데이터를 태블로에 로드하고 초기 시각화 작업
분석 방법 적용 후 : 분석 결과를 시각화하여 패턴과 트렌드 이해
해석 단계 : 분석 결과와 인사이트를 대시보드로 표현하여 비즈니스 의사결정에 활용
보고서 작성 단계 : 최종 보고서에 포함될 시각화 자료를 대시보드로 제작

#실전 프로젝트 (11:00 ~ 22:00)

최초 주제 선정 결과

최초 기획

이커머스 (아마존 ; RFM 분석 고객 세분화 대시보드 제작)
- R(Recency;최근), F(Frequency;빈도), M(Monetary;금액) 기준 선정
- RFM 점수 계산 (각 기준에 대한 점수 부여, 점수 계산하여 고객 세분화)
- Top Customers (자주 구매하고 구매 금액이 높은 고객) 
  Loyal Customers (자주 구매하지만 최근이나 금액이 다소 낮은 고객)
  Risky Customers (구매 빈도와 최근 구매성이 낮은 고객)
- 대시보드 구현  : 세그먼트별 고객 수, 비율 시각화
                 각 세그먼트별 평균 구매금액 및 빈도 시각화 
                 각 세그먼트별 행동 패턴 분석 (군집?)
                 각 세그먼트별 맞춤형 마케팅 전략 제안 (할인 정책, 쿠폰 발송 등)

분석 기획 후 데이터를 확인한 결과,
데이터의 결측치 (2018.03.21. ~ 2019.01.21. 사이 데이터가 없음)로 인해
다른 데이터셋으로 진행하기로 결정..

결국 원하는 데이터셋을 찾지 못했다.
내일 오전까지 데이터셋을 찾고 분석 주제 ~ 기획을 정하기로 하고 오늘 하루 마무리..