미래를 예측하는 데이터분석가

BigQuery SQL 입문 정리1. 데이터베이스 기본 구조데이터 저장 계층: Database → Table → 제품(앱/웹)에서 활용데이터 접근 방식: SQL 쿼리를 통한 데이터 추출2. 데이터베이스 유형OLTP (Online Transaction Processing)대표적 예시: MySQL, Oracle, PostgreSQL특징:거래 중심의 데이터베이스명확한 상태 관리 (완료/미완료)잦은 데이터 추가/변경 발생OLAP (Online Analytical Processing)특징: 데이터 분석에 최적화된 처리 방식데이터 웨어하우스(DW):다양한 소스의 데이터 통합 저장소데이터 소스: DB, 웹 크롤링, 파일, API 등3. BigQuery 소개핵심 특징정의: 구글 클라우드의 OLAP + DW 솔루션장점:..

4주차 Topic 1 Extended Relational Algebra Operations #GROUP BY - Aggregation 1 : sum/count/average/maximum/minimum - Aggregation 2 : HAVING 1차적으로 SELECT에서 Group된 컬럼을 sum, count 등으로 계산할 수 있다. 2차적으로 SELECT한 Group된 컬럼을 HAVING을 사용해 계산할 수 있다. ! 흥미로웠던 점은 SELECT에서 해당 Group 컬럼은 SELECT 문에 무조건 포함되어야한다는 것이다. #Interpreting Complicated SQL 해석1 해당 쿼리문은 실제 회사에 사례를 가져온 것이라 한다. 복잡해보이지만 크게 3단계로 나눠볼 수 있어 색깔이 다르다. 서브..

[나의코드] SELECT BOOK.AUTHOR_ID, AUTHOR.AUTHOR_NAME, CATEGORY, SUM(PRICE*SALES) AS TOTAL_SALE FROM BOOK, AUTHOR, BOOK_SALES WHERE BOOK.BOOK_ID = BOOK_SALES.BOOK_ID AND AUTHOR.AUTHOR_ID = BOOK.AUTHOR_ID AND SALES_DATE BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-01-31' GROUP BY AUTHOR_ID, CATEGORY ORDER BY AUTHOR_ID ASC, CATEGORY DESC 대부분의 사람들이 함수 JOIN을 활용해 코드를 구현한 것을 알 수 있었다. 하지만 아직 초급에겐 WHERE로 테이블을 JOIIN하는 법 밖에..

다음은 중고거래 게시판 정보를 담은 USED_GOODS_BOARD 테이블입니다. USED_GOODS_BOARD 테이블은 다음과 같으며 BOARD_ID, WRITER_ID, TITLE, CONTENTS, PRICE, CREATED_DATE, STATUS, VIEWS은 게시글 ID, 작성자 ID, 게시글 제목, 게시글 내용, 가격, 작성일, 거래상태, 조회수를 의미합니다. Column name Type Nullable BOARD_ID VARCHAR(5) FALSE WRITER_ID VARCHAR(50) FALSE TITLE VARCHAR(100) FALSE CONTENTS VARCHAR(1000) FALSE PRICE NUMBER FALSE CREATED_DATE DATE FALSE STATUS VARCHA..