기초 데이터 분석을 위한 핵심 SQL
1.SQL 및 관계형 데이터베이스(RDB)
SQL관계형 데이터베이스관계형 데이터베이스가 이해할 수 있는 구조화된 질의어(SQL)를 학습합니다.관계형 테이블 간의 관계를 학습합니다.관계형 테이블은 관계형 데이터베이스에 저장되는 데이터의 집합으로 행과 열로 구성되어있습니다.관계는 1:1, 1:N, N:N세가지 형태
2.SQL 실습 환경 및 MySQL 설치
MySQL ServerWorkbenchSQL 국제 표준화MySQL Server오라클에서 관리 및 지원하는 오픈 소스 관계형 데이터베이스WorkbenchMySQL Server를 관리하기 위한 소프트 웨어SQL 국제 표준화SQL은 국제 표준화된 ㅇㄴ어이기에 데이터베이스 관
3.SQL 기본 명령어
SQL 기본 명령어 개념에 대해 학습합니다.데이터 정의어(DDL)데이터 조작어(DML)데이터 제어어(DCL)트랜젝션 제어어(TCL)DBA데이터베이스 관리자로, 기업 내에서 데이터 베이스 관리테이블 생성, 데이터 접근 권환 및 데이터 베이스 관리데이터 정의어: 테이블 생
4.데이터 조회(SELECT)
데이터 조작어로 데이터 분석 시 가장 많이 사용되는 명령여러 절들과 함께 사용되어, 분석에 필요한 데이터 조회FROM : 테이블 확인WHERE : FROM절 데이블을 특정 조건으로 필터링GROUP BY : 열 별로 그룹화HAVING : 그룹화된 새로운 테이블을 특정 조
5.테이블 결합(JOIN)
\*관계1:1, 1:N, N:N형태로 테이블 간의 연결이 가능ERM은 개체-관계 모델링이며, 관계형 데이터베이스에 테이블을 모델링할 때 사용\*개체: 하나 이상의 속성으로 구성된 개체\*관계: 속성들간의 관계개체간의 관계를 도표로 표현할 때 사용FK(FORGEIGN K
6.서브 쿼리(Sub Query)
서브 쿼리는 SELECT문 안에서 또 다른 SELECT문이 있는 명령어 \*SELECT 내 테이블의 열 : 스칼라 서브 쿼리 처리 속도는 JOIN보다 느림 \*FROM 테이블: 열 이름 및 테이블명 지정 \*WHERE 리스트: WHERE절 서브 쿼리 - 리스트서브쿼
7.연산자 및 함수 (1)
UNION: 2개 이상의 테이블의 중복된 행들을 제거하여 집합UNION ALL: 2개 이상 테이블의 중복된 행들을 제거없이 집합\*열 개수와 데이터 타입 일치
8.연산자 및 함수 (2)
함수는 단일 및 복수 행 그리고 윈도우 함수로 나뉘고, 특정 규칙에 의해 새로운 결과값을 반행단일 행 함수는 모든 행에 대하여 각각 함수가 적용되어 반환함수들을 중첩해서 사용 가능단일행 함수는 숫자형, 문자형, 날짜형, 형변환, 일반함수로 나뉨여러 행들이 하나의 결과값
9.View 및 Procedure
하나 이상의 테이블들을 활용하여, 사용자가 정의한 가상 테이블입니다.JOIN 사용을 최소화하여 편의성을 최대화합니다View테이블들은 가상 테이블이기에 중복되는 일이 저장될 수 있습니다.중복되는 열 불가Procedure는 매개변수를 활용하여 사용자가 정의한 작업 저장Pr
10.데이터 마트
데이터 마트는 분석에 필요한 데이터를 가공한 분석용 데이터회원 분서용 데이터 마트요약 변수: 수집된 데이터를 분석에 맞게 종합한 변수(기간별 구매 금액,횟수, 수량)파생 변수: 사용자가 특정 조건 혹은 함수로 의미를 부여한 변수(연령대, 선호 카테고리등)데이터 정합성은
11.간단한 데이터 마트를 활용하여 분석 시작하기 (회원 프로파일 분석)
회원 프로파일 분석을 위해서 회원 프로파일 분석용 데이터 마트를 생성Customer 테이블 + 가입년월, 나이, 연령대, 구매 여부분석 보고서가입년월별 회원수성별 평균 연령/ 성별 및 연령대별 회원수성별 및 연령대별 회원수(+구매여부)
12.고객 가치 평가모형 분석하기 (RFM 분석)
고객의 가치를 분석할 때 사용되는 고객가치 평가 모형Recency:최근성Frequency: 구매 빈도Monetary: 구매 금액RFM분석을 위해서 RFM 분석용 데이터 마트 생성Customer 테이블 + 구매금액, 구매횟수(주문일자:2020년)분석 보고서RFM 세분화별
13.고객의 구매 현황 및 패턴 분석하기 (재구매율 및 구매주기 분석)
재구매율 및 구매주기를 분석하기 위해서 기준 정하기재구매자: 최초 구매일 이후, +1일 후 구매자구매주기: 구매간격(최근 구매일자~최초구매일자)/(구매횟수-1)FROM절 서브쿼리 테이블재구매율 및 구매주기 분석을 위해서 재구매율 및 구매주기 분석용 데이터 마트를 생성F
14.제품의 가치 분석하기 (제품 성장률 분석)
제분 성장률 분석을 위해, 제품 성장률 분석용 데이터 마트 생성Sales 테이블(mem_no) + Product테이블(category,brand)+ 구매금액, 분기(주문일자:2020.01~06)분석 보고서카테고리별 구매금액 성장률(2020년 1분기 ~ 2020년 2분기