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김초송 님의 블로그입니다.

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[Oracle] 서울 버거체인점 데이터 분석하기 데이터 전처리 과정은 귀찮아서 생략,,, SELECT b19.*, ROUND(ratio_to_report(매장수) OVER ()*100, 1) "비율(%)" FROM (SELECT RANK() OVER (ORDER BY COUNT(*) desc) 순위, 상호명, COUNT(*) 매장수 FROM burger_2019 GROUP BY 상호명) b19 WHERE 순위 = TO_DATE('2019/01/01') GROUP BY TO_CHAR(날짜, 'YYYY/Q') ) SELECT 날짜, 노브랜드 , ROUND(( (노브랜드 - LAG(노브랜드) OVER (ORDER BY 날짜)) / LAG(노브랜드) OVER (ORDER BY 날짜) ) *100, 1) "노브랜드 검색 증가율(%)" , 프랭크 , ROUND(.. 공감수 0 댓글수 1 2022. 12. 22.
[Oracle] 서울 커피전문점 데이터 분석하기 -- WITH VIEW WITH coffee_2022 AS (SELECT CASE WHEN 상호명 LIKE '%이디야%커피%' THEN '이디야커피' WHEN 상호명 LIKE '%스타벅스%' THEN '스타벅스' WHEN 상호명 LIKE '%메가%커피%' THEN '메카커피' WHEN 상호명 LIKE '%컴포즈%커피%' THEN '컴포즈커피' ELSE 상호명 END 상호명 FROM market_2022 WHERE 상권업종중분류명 = '커피점/카페') , coffee_2019 AS (SELECT CASE WHEN 상호명 LIKE '%이디야%커피%' THEN '이디야커피' WHEN 상호명 LIKE '%스타벅스%' THEN '스타벅스' WHEN 상호명 LIKE '%메가%커피%' THEN '메카커피' WHEN .. 공감수 0 댓글수 0 2022. 12. 19.
[Oracle] PIVOT ROUND, IN 서브쿼리 PIVOT ROUND 컬럼 하나하나 씩 ROUND를 적용하면 된다...^^ 물론 *는 어림도 없다! 그런데 SELECT ROUND(PRESIDENT), ROUND(MANAGER), ROUND(SALESMAN), ROUND(CLERK), ROUND(ANALYST) FROM (SELECT job, sal FROM emp) pivot (avg(sal) FOR job IN ( 'PRESIDENT', 'MANAGER', 'SALESMAN', 'CLERK', 'ANALYST')); 이러면 부적합한 식별자라고 에러가 뜨는데 이유는 컬럼명에 ' ' 이 붙기 때문이다! 해결 방법은 별칭을 추가하는 방법! SELECT ROUND(PRESIDENT), ROUND(MANAGER), ROUND(SALESMAN), ROUND(C.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 12. 12.
[Oracle] 공공데이터 서울 상가(상권)정보 분석하기 3 조인을 이용해서 업종별 상가 증감 수치를 보고 싶었다 SELECT m19.상권업종대분류명, "2019", "2022" , "2022"-"2019" "19년 대비 22년 상가 증감수" , ROUND(("2022"-"2019")/"2019",4)*100 증감률 FROM (SELECT 상권업종대분류명, COUNT(*) AS "2019" FROM market_2019 GROUP BY 상권업종대분류명) m19 join (SELECT 상권업종대분류명, COUNT(*) AS "2022" FROM market_2022 GROUP BY 상권업종대분류명) m22 ON m19.상권업종대분류명 = m22.상권업종대분류명; 스포츠 외 모든 업종에서 감소했고 스포츠는 23배가 증가했다....! 가장 타격을 많이 받은 업종은 역시.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 12. 8.
[Oracle] SELECT 모든 컬럼(*)에 다른 컬럼 추가하기 SELECT m.*, CASE WHEN 상호명 LIKE '%스타벅스%' THEN '스타벅스' WHEN 상호명 LIKE '%이디야%' THEN '이디야' ELSE 상호명 END 커피 FROM market_2019 m WHERE 시도명 = '서울특별시' AND 상권업종중분류명 = '커피점/카페' SELECT m.*, CASE WHEN 상호명 LIKE '%스타벅스%' THEN '스타벅스' WHEN 상호명 LIKE '%이디야%' THEN '이디야' ELSE 상호명 END 커피 FROM market_2022 m WHERE 상권업종중분류명 = '커피점/카페' 테이블 별칭 추가하고 *(asterisk)앞에 테이블 별칭 명시 공감수 0 댓글수 0 2022. 12. 8.
[Oracle] 서울 커피체인점 비교하기 - group by decode / case when -- decode select decode(substr(상호명, 1, 3), '스타벅', '스타벅스', '이디야', '이디야') coffee , count(*) from market_2022 where 상호명 LIKE '%스타벅스%' or 상호명 LIKE '%이디야%' group by decode(substr(상호명, 1, 3), '스타벅', '스타벅스', '이디야', '이디야'); -- case when select case when 상호명 LIKE '%스타벅스%' then '스타벅스' when 상호명 LIKE '%이디야%' then '이디야' end coffee , count(*) total from market_2022 where 상호명 LIKE '%스타벅스%' or 상호명 LIKE '%이디야%' .. 공감수 0 댓글수 0 2022. 12. 8.
[Oracle] 상관계수 구하기 - corr 데이터 출처 1. 원-달러 환율 : https://kr.investing.com/currencies/usd-krw-historical-data 2. 미국 금리 : https://kr.investing.com/rates-bonds/u.s.-10-year-bond-yield 3. 코스피 : https://kr.investing.com/indices/kospi-historical-data 4. 미국 시간 당 임금 : https://fred.stlouisfed.org/series/CES0500000003 select round(corr(a_dollar, a_rate),3) dollar_rate , round(corr(a_rate, kospi),3) rate_kospi , round(corr(a_rate, ear.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 12. 7.
[Oracle] 달러-원화 환율 데이터 분석하기 데이터 출처: https://kr.investing.com/currencies/usd-krw-historical-data -- describe select max(고가) 최고 , min(저가) 최저 , max(고가)-min(저가) 차이 , round(avg(종가),2) 평균 , sum(rtrim(변동, '%')) 변동 from dollar; 홈페이지 변동값이랑 다르네...? 대체 어떻게 산출한 결과인진 모르겠다ㅠ -- 월별 환율 정보 select to_char(날짜, 'YYYY/MM') "YEAR/MONTH" , round(avg(종가),2) "AVG" , max(고가) "MAX" , min(저가) "MIN" , max(고가)-min(저가) "DIFF" , round((max(고가)-min(저가))/mi.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 12. 5.
[Oracle] 공공데이터 서울 상가(상권)정보 분석하기 2 처음에는 PIVOT 함수 사용한 테이블로 뷰를 만들었는데 조인 후 연산이 안되길래 (왜 인지 아시는 분은 댓글로 알려주세요ㅠㅠ) 보이기만 똑같게 보이고 실제 테이블 구성이 다른 것 같았다. PIVOT 함수로 할 수 있음 뭐해 연산도 안되는데... 오라클 정신 안 차려?! 오라클 PIVOT 테이블 만드는 법: https://kimchocosong.tistory.com/50 [Oracle] 공공데이터 서울 상가(상권)정보 분석하기 1 - PIVOT select 시군구명 , count(case when 상권업종대분류명 = '소매' then 1 end) 소매 , count(case when 상권업종대분류명 = '음식' then 1 end) 음식 , count(case when 상권업종대분류명 = '부동산' th.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 12. 2.
[Oracle] 이메일에서 도메인 추출하기 - INSTR, SUBSTR, REGEXP_SUBSTR / 첫 번째 행 출력하기 - (LIMIT, TOP) INSTR(컬럼, '철자') : 컬럼의 데이터에서 특정 철자(문자, 숫자, 특수문자)의 자리번호를 출력 SUBSTR(컬럼, 시작위치, 길이) : 컬럼의 데이터에서 시작위치부터 길이까지 문자열 출력 순서는 1부터 시작 select substr(email, instr(email, '@')+1, length(email)-instr(email, '@')) domain from emp; instr(email, '@')+1 : @ 다음 문자부터 select substr(email, instr(email, '@')+1, instr(email, '.')-instr(email, '@')-1) domain from emp; instr(email, '.')-(instr(email, '@')+1) : @ 다음부터 . 까지 문.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 12. 2.
[Oracle] 공공데이터 서울 상가(상권)정보 분석하기 1 - PIVOT select 시군구명 , count(case when 상권업종대분류명 = '소매' then 1 end) 소매 , count(case when 상권업종대분류명 = '음식' then 1 end) 음식 , count(case when 상권업종대분류명 = '부동산' then 1 end) 부동산 , count(case when 상권업종대분류명 = '생활서비스' then 1 end) 생활서비스 , count(case when 상권업종대분류명 = '관광/여가/오락' then 1 end) "관광/여가/오락" , count(case when 상권업종대분류명 = '학문/교육' then 1 end) "학문/교육" , count(case when 상권업종대분류명 = '숙박' then 1 end) 숙박 , count(case .. 공감수 0 댓글수 0 2022. 12. 1.
[Oracle] 날짜 데이터 년, 월, 일 추출하기 - TO_CHAR, REGEXP_SUBSTR 생년월일 데이터로 같은 생일인 사람이 있는지 알고 싶은데 오라클에 년, 월, 일 추출 함수가 없나...? 찾아보니 EXTRACT 라는 함수가 있긴 한데 select birthday, count(*) from (select empno , extract(month from birth) || '/' || extract(day from birth) birthday from emp) emp_b group by birthday order by birthday; 오잉.. 정렬이 왜 이래ㅠㅠ 추출할 때 0이 사라져서 정렬이 이상하게 된다... 그렇다고 월 일 한꺼번에 추출되는 것도 아님ㅋㅋㅋㅋ 물론 group by month, day로 하면 되겠지만 나는 날짜를 한 컬럼에서 보고싶다! lpad로 0 채워넣어서 할수도 .. 공감수 0 댓글수 0 2022. 11. 30.
[easyupclass] 초심자를 위한 데이터베이스 및 빅데이터 플랫폼 구축과정(SQL, 하둡) 23 - 25 SQL로 알고리즘 문제 풀기 -- 1. 직각 삼각형 만들기 (+ union all 하면 마름모) select lpad('*', level, '*') from dual connect by level 공감수 1 댓글수 0 2022. 11. 27.
[easyupclass] 초심자를 위한 데이터베이스 및 빅데이터 플랫폼 구축과정(SQL, 하둡) 22 constraint 제약 이름 primary key 1. PRIMARY KEY constraint 제약 이름 primary key 2. UNIQUE : 중복값 입력 제약 3. NOT NULL 4. FOREIGN KEY : 부서 테이블에 있는 부서번호만 사원테이블에 입력 : 하나의 SQL에서 반복 사용하는 쿼리 문이 있을 때 -- 제약조건을 포함한 테이블 생성 create table dept5 ( deptno number(10), dname varchar2(14) constraint dept5_dname_nn not null, loc varchar2(10) ); -- 만들어진 테이블에 제약조건 생성 create table dept6 ( deptno number(10), dname varchar2(14), .. 공감수 0 댓글수 0 2022. 11. 26.
[easyupclass] 초심자를 위한 데이터베이스 및 빅데이터 플랫폼 구축과정(SQL, 하둡) 17 - 20 1. 문자형: varchar2 2. 숫자형: number 3. 날짜형: date 1. on commit delete rows: 커밋을 하면 데이터 삭제 2. on commit preserve rows: 세션을 종료하면 데이터 삭제 - 전체를 조회 = full table scan (where sal=3000) - rowid: 행의 주소 = file 번호 + 블럭 번호 + row 번호 - create index table -> 테이블 조회 1. commit이 진행되어야 version이 업데이트 됨 2. versions_starttime의 초기값은 null -> null first로 봐야 시간순 3. to_timestamp 값은 특정 시점을 시작지점으로 설정할 수 있음 (between timestamp 구문에.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 11. 23.
[easyupclass] 초심자를 위한 데이터베이스 및 빅데이터 플랫폼 구축과정(SQL, 하둡) 14 - 16 -- 데이터 입력하기 (insert) insert into emp(empno, ename, sal, job, hiredate) values (2812, 'JACK', 3500, 'ANALYST', to_date('2019/06/05','RRRR/MM/DD') ); select * from emp; rollback; insert into dept values (50, 'RESEARCH', 'SEOUL'); select * from dept; rollback; -- 데이터 저장 및 취소하기 (commit, rollback) -- rollback: 했던 모든 작업을 취소 update emp set sal=0 select * from emp; delete from emp select * from emp; rol.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 11. 17.
[easyupclass] 초심자를 위한 데이터베이스 및 빅데이터 플랫폼 구축과정(SQL, 하둡) 9 - 13차시 -- non equi join select ename, sal, grade from emp e join salgrade sg on e.sal between sg.losal and sg.hisal; select e.ename, e.sal from emp e join salgrade s on e.sal between s.losal and s.hisal where s.grade = 4 order by e.sal desc; -- outer join select e.ename, d.loc from dept d left join emp e on d.deptno = e.deptno; insert into emp(empno, ename, sal, deptno) values (7122, 'JACK', 3000, 70);.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 11. 17.
실전반 4주차 예습 https://mode.com/sql-tutorial/understanding-search-functionality/ Understanding Search Functionality | SQL Analytics Training - Mode In this lesson we'll cover: Before starting, be sure to read the overview to learn a bit about Yammer as a company. The product team is determining priorities for the next development cycle and they are considering improving the site's search functionality mode.com.. 공감수 2 댓글수 0 2022. 10. 20.
[백문이불여일타] 고급 SQL 2 5. 정규표현식 (Regular Expression) 문자열에서 특정 패턴을 찾아내는 것 예시) 자음/모음으로 시작, 문자열에 숫자 3개 이상, 이메일 패턴 등 REGEXP '^[string].*' ^ : 시작 .* : 뒤에 어떤 것이 와도 매치 = LIKE % \d : 어떤 숫자든 매치 -> SQL은 대소문자 구별 안 함 (파이썬 자바 등 다른 언어는 구별함) 연습문제 1) 모음으로 시작하고 끝나는 문자열? REGEXP ' ^[aeiou].*[aeiou]$ ' 2) 모음으로 시작하지 않는 문자열? NOT REGEXP '^[aeiou]' 6. 사용자 정의 함수 CREATE FUNCTION function_name (parameter_name, data_type) RETURNS data_type (DETE.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 10. 19.
UTM 파라미터 출처: https://www.datarian.io/blog/utm-parameter?utm_source=sql-camp&utm_medium=camp&utm_campaign=referral&utm_content=sql-advanced UTM 파라미터 (1) 유입채널 데이터는 어떻게 볼 수 있을까? 데이터리안 웹사이트 유입채널 알아보기 www.datarian.io utm_source : 유입된 채널 (유튜브) utm_medium : 유입된 매체 (메일) utm_campaign : 유입된 마케팅 캠페인 utm_term : 검색 키워드 / 유료 광고 타겟 utm_content : 유입된 콘텐츠 출처 링크는 보면 sql 캠프에서 유입된 것을 알 수 있음 source, medium, campaign은 필수 term.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 10. 12.
[백문이불여일타] 고급 SQL 목차 1. DML (Data Manipulation Language) 2. ERD (Entity Relationship Diagram) 3. 서브쿼리 4. 윈도우 함수 5. 정규 표현식 6. MySQL 함수 1. DML 1. INSERT INTO table VALUES (value list); INSERT INTO table (column list) VALUES (value list); : 지정하지 않은 컬럼에는 NULL값 2. UPDATE table SET column = value; 컬럼의 전체 레코드 값을 변경할 때 여기서 =는 비교연산자가 아니라 대입연산자 UPDATE table SET column = value WHERE condition; 특정 행의 값만 변경할 때 3. DELETE FROM .. 공감수 0 댓글수 0 2022. 9. 27.
3주차 숙제 보호되어 있는 글입니다. 공감수 0 댓글수 0 2022. 9. 15.
RFM 분석 연습 2 저번에 이어서 남은 RFM 2. 첫 구매 후 한 달 이내 재구매 고객 2-1. 첫 구매 후 2주 이내 재구매 고객 2-3. 2와 2-1의 재구매건 매출액 3. 거래별 고액 고객 구매 # 2. 첫 구매 후 한 달 이내 재구매 고객 select o.customer_id, c.first_order_date, o.order_date from records as o join customer_stats as c on o.customer_id = c.customer_id group by o.customer_id, o.order_date, c.first_order_date having o.order_date > c.first_order_date and o.order_date c.first_order_date and o.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 9. 13.
RFM 분석 연습 1 https://solvesql.com/playground/ solvesql - 플레이그라운드 © Copyright 2021-2022 solvesql.com solvesql.com 테스트셋: US E-Commerce Records 2020 (원본은 캐글데이터) #가장 많이 판매된(구매건) 상품의 종류 select category , sub_category , count(*) from records group by category, sub_category order by count(*) #고객별 매출 select records.customer_id , count(records.order_id) total_item -- 주문한 품목 갯수 , count(distinct records.order_id) total.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 9. 13.
RFM 분석 RFM 이란? CRM(Customer Relationship Management)를 할 때 사용하는 기법 사용자를 타겟팅하는 방식, 구매 사용자 분류(segmentation)에 효과적인 기법 사용자 리스트 추출 방식 1. 성별, 나이 등 2. 행동 패턴 --> RFM!! 3. 특정 조건으로 사용자군을 나눔 RFM *R*ecency: 가장 마지막 구매 시간, 얼마나 최근 *F*requency: 총 거래/방문 횟수, 평균 거래/방문 시간, 얼마나 자주 *M*onetary: 총/평균 거래 금액, 얼마나 많이 지출 그래서 RFM 어떻게 하는건데? 전략에 따라 충성고객에게 VIP 쿠폰을 보낼 수도, 반대로 떠나간 고객에게 할인 쿠폰을 보낼 수도 있음 사용자군 분류 기준 예시 - Recency: 최근 한달 이내 주.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 9. 13.

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