Growing Business Analyst

1️⃣ 지역별 주문의 특징 Q1. https://solvesql.com/problems/characteristics-of-orders/ solvesql © Copyright 2021-2022 solvesql.com solvesql.com select Region , sum(case when category = 'Furniture' then orders end) as Furniture , sum(case when category = 'Office Supplies' then orders end) as 'Office Supplies' , sum(case when category = 'Technology' then orders end) as Technology FROM (select region AS 'Regi..

1️⃣ 일별 블로그 방문자 수 집계 Q1. https://solvesql.com/problems/blog-counter/ solvesql © Copyright 2021-2022 solvesql.com solvesql.com SELECT event_date_kst AS dt, count(distinct user_pseudo_id) AS users FROM ga WHERE event_date_kst BETWEEN '2021-08-02' AND '2021-08-09' GROUP BY event_date_kst -- HAVING event_date_kst>='2021-08-02' AND event_date_kst ='2021-08-02' AND event_date_kst

https://event-us.kr/vizable/event/42532 [비저블 커리어 특강] 유니콘 스타트업 데이터 팀이 일하는 법 현 유니콘 스타트업의 데이터 팀장에게 듣는 실무 활용사례와 진로 준비 방법 특강 event-us.kr 3월 5일 토요일, 내가 현재 활동하고 있는 데이터 시각화 커뮤니티 Vizable에서 마련해준 커리어 특강이 있었다. 홍보할때 유니콘 스타트업 기업이라고 하고 기업을 정확히 밝히지 않았다. 팀에서 일하는 내용을 설명해주시는거라 대외비 내용이 있을 수 있다고 하셔서 그렇게 진행한듯 하다. 하지만 눈치가 빠른 사람들은 보라보라한 색감에서 감을 잡지 않았을까 생각한다. 그 기업은 바로!! 두구두구.. 마켓컬리다. 컬리 데이터농장팀 팀장님이신 노상래님이 강연을 진행해주셨다. 사실..

1️⃣ 중성화 여부 파악하기 Q1. https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/59409 코딩테스트 연습 - 중성화 여부 파악하기 ANIMAL_INS 테이블은 동물 보호소에 들어온 동물의 정보를 담은 테이블입니다. ANIMAL_INS 테이블 구조는 다음과 같으며, ANIMAL_ID, ANIMAL_TYPE, DATETIME, INTAKE_CONDITION, NAME, SEX_UPON_INTAKE는 각각 동물의 아이디 programmers.co.kr SELECT ANIMAL_ID , NAME , CASE WHEN SEX_UPON_INTAKE IN ('Neutered Male','Spayed Female') THEN 'O' ELSE 'X' END AS '중성화'..

1️⃣ 첫 주문과 마지막 주문(Aggregation) Q1. https://solvesql.com/problems/first-and-last-orders/ solvesql solvesql.com SELECT date(MIN(order_purchase_timestamp)) AS first_order_date, date(MAX(order_purchase_timestamp)) AS last_order_date FROM olist_orders_dataset 2️⃣ 고양이와 개는 몇 마리 있을까? Q2. https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/59040 코딩테스트 연습 - 고양이와 개는 몇 마리 있을까 ANIMAL_INS 테이블은 동물 보호소에 들어온 동물의 정..

대시보드 링크 : https://public.tableau.com/app/profile/fred.hong/viz/_16431974121810/sheet7 대시보드 컨셉 - 코호트차트를 통해 항공권을 구매한 고객이 얼마만에 구입한 고객인지 파악가능하게 만들고 싶었음. - 유저 데이터를 회원 등급, 연령별, 성별 등으로 쪼개서 특정 Segment별 분석이 가능함. - 코호트 차트의 데이터를 선택하면 코호트별 유저 상세 리스트가 나오게끔 연계함.(Public에는 올리지 않음) - 이탈 유저를 알아보고 싶다고 해서 N개월동안 미구매한 유저 비중 누계 차트를 만듦. (이게 구매주기가 짧은 Product라면 몰라도 항공업계에서 이탈유저를 어떻게 정의할지 궁금함.) 회원 테이블 회원번호 KEY, 성별, 나이, 연령대..

SQL Basic Cheat Sheet 스터디 기록 UNION, UNION ALL

- Recency : 최근에 구매했는지 - Frequency : 자주 구매했는지 - Monetary : 얼마나 돈썼는지 ex) 쿠팡 같이 생필품을 판매하는 플랫폼의 경우 한 달 이내 구매가 없을 때 이미 Recency가 떨어지는 고객으로 분류할 수 있지만 29cm 같이 고급화 전략을 쓰고 있는 플랫폼에 Recency 만점 기준을 한 달 기준으로 세우면 너무 타이트하다. Q. 어떤 분석을 해야 Recency 기준을 세우는데 도움이 될까? 기준을 세우자. (참고 : 이탈 기준 정하기 https://boxnwhis.kr/2014/09/15/make_a_criterion_for_churn.html) Recency : 한 달 이내에 구매 기록이 있으면 1점 이외는 0점 (현재는 21년 1월 1일로 가정) Freq..

대시보드 링크 : https://public.tableau.com/app/profile/fred.hong/viz/_16284110850740/sheet0 기획 의도 요즘 관심이 있는 주제가 "무인 점포 창업" 이라 관련된 대시보드를 만들어보면 어떨까 생각했습니다. 무인 점포에도 카테고리가 다양한데 그중 **'아이스크림'**만 살펴보기로 했습니다. 요즘 동네에 한 두개씩 있다는 무인 아이스크림 편의점, 정확히 얼마나 있는지, 주로 어디에 위치하고 있는지 알면 나중에 창업할 때 도움이 될 것 같다는 생각이 들었거든요. 무인 아이스크림 매장이 주로 어디에 위치해 있고 인근에 경쟁할 수 있는 슈퍼마켓, 편의점등이 얼마나 떨어져 있는지 궁금합니다. 주변 땅값이나 임대료도 알면 좋을 것 같아요. 데이터 살펴보기 데..

Step 1. 계산된 필드 만들기 계산된 필드로 할 수 있는 것 : Create, Save, Use 데이터 소스에서 새로운 컬럼 생성 새롭게 추가된 컬럼을 저장 새로벡 추가된 컬럼을 분석에 사용 기본 계산 - 방식 행 수준 계산 - split 집계 계산 - count 종류 숫자 함수 : 필드의 데이터 값에 대한 계산 수행 가능 숫자 함수는 숫자 값을 포함하는 필드에서만 사용 가능 ABS(), CEILING(), FLOOR(), ROUND(), ZN() 문자 함수 SPLIT, REPLACE, LEFT, 날짜 함수 DATEADD, DATEPART, DATETRUNC, DATEDIFF 유형 변환, 조건, 집계 함수 유형 변환 : 필드를 한 데이터 유형에서 다른 데이터 유형으로 변환 가능 숫자열을 문자열 값으로..