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Data Science/SQL9

[SQL로 맛보는 데이터 전처리 분석] 상품 리뷰데이터를 이용한 리포트 작성(실습) - 1 데이터셋 - 캐글에 공개되어 있는 여성 의류 이커머스 관련 리뷰 데이터를 활용함 - https://www.kaggle.com/datasets/nicapotato/womens-ecommerce-clothing-reviews Women's E-Commerce Clothing Reviews 23,000 Customer Reviews and Ratings www.kaggle.com - 데이터 모양 확인하기 SELECT * FROM mydata.reviews 1) Division별 평점 분포 계산 - Division별로 평균 Rating을 계산함 SELECT `Division Name`, AVG(Rating) AS AVG_Rating FROM mydata.reviews GROUP BY `Division Name`.. 2022. 7. 22.
[SQL로 맛보는 데이터 전처리 분석] 자동차 매출 데이터를 이용한 지표 추출(실습) - 3 데이터셋 - MySQL에서 제공하는 샘플 데이터셋을 활용함 - https://www.mysqltutorial.org/mysql-sample-database.aspx MySQL Sample Database This page provides you with a MySQL sample database that helps you to practice with MySQL effectively and quickly. You can download the sample database and load it into your MySQL Server. www.mysqltutorial.org - 지난 포스팅에 이어서 실습 진행함 (아래 링크를 통해 실습 2로 이동할 수 있다) [SQL로 맛보는 데이터 전처리 분석] 자동차 .. 2022. 7. 14.
[SQL로 맛보는 데이터 전처리 분석] 자동차 매출 데이터를 이용한 지표 추출(실습) - 2 데이터셋 - MySQL에서 제공하는 샘플 데이터셋을 활용함 - https://www.mysqltutorial.org/mysql-sample-database.aspx MySQL Sample Database This page provides you with a MySQL sample database that helps you to practice with MySQL effectively and quickly. You can download the sample database and load it into your MySQL Server. www.mysqltutorial.org - 지난 포스팅에 이어서 실습 진행함 (아래 링크를 통해 실습 1로 이동할 수 있다) [SQL로 맛보는 데이터 전처리 분석] 자동차 .. 2022. 7. 12.
[SQL로 맛보는 데이터 전처리 분석] 자동차 매출 데이터를 이용한 지표 추출(실습) - 1 데이터셋 - MySQL에서 제공하는 샘플 데이터셋을 활용함 - https://www.mysqltutorial.org/mysql-sample-database.aspx MySQL Sample Database This page provides you with a MySQL sample database that helps you to practice with MySQL effectively and quickly. You can download the sample database and load it into your MySQL Server. www.mysqltutorial.org 1) 구매지표 추출 - 매출액(일자별, 월별, 연도별) - 구매자 수, 구매 건수(일자별, 월별, 연도별) - 인당 매출액(AMV, .. 2022. 7. 11.
[SQL로 맛보는 데이터 전처리 분석] 기본 문법 정리 - 2 * INSERT - 데이터를 추가할 때 사용하는 문법 - 행을 추가한다고 생각하면 됨 INSERT INTO [Table Name] ([Column Name 1], [Column Name 2], ... ) VALUES (Value1, Value2, ...) - 여러 행을 한번에 추가하고 싶다면, VALUES의 값을 ,(comma)로 구분해서 여러 줄 입력해주면 된다. INSERT INTO [Table Name] ([Column Name 1], [Column Name 2], ... ) VALUES (Value1, Value2, ...), (Value1, Value2, ...), (Value1, Value2, ...), (Value1, Value2, ...); * DELETE - 데이터를 삭제할 때 사용하는 .. 2022. 7. 7.
[SQL로 맛보는 데이터 전처리 분석] 기본 문법 정리 - 1 * SELECT - 분석가라면 가장 많이 사용하게 될 '조회' SELECT [Column name], [Column name], ... FROM [DB name].[Table name]; - GROUP BY 없이도 집계 함수 사용 가능함 - 모든 결과를 조회하려면 '*'를 사용한다. ex) SELECT * FROM TABLE - 별칭을 붙여서 컬럼명을 변경 조회할 수 있다. ex) SELECT COLUMN AS A FROM TABLE - 고유값을 보려면 DISTINCT 사용 ex) SELECT DISTINCT COLUMN FROM TABLE - WHERE절을 조건절로 사용해서, 조회 조건을 다양하게 가져갈 수 있다. WHERE 절에 쓸 수 있는 다양한 표현들 BETWEEN 특정 컬럼의 값이 시작점~끝점인.. 2022. 7. 6.
[SQL] Conceptual Data Modeling Conceptual Data Modeling : 개념적 데이터 모델링 - 우리가 파악한 업무에서 데이터를 뽑아내는 과정 - 논리적 모델링과 물리적 모델링보다 앞선 단계이지만 - 논리적 모델링을 경험해보지 않은 사람이 개념적 모델링을 할 수 없다. - 개념적 모델링을 잘하고 나면, 논리적 모델링과 물리적 모델링은 기계적인 일이다. - 개념적 모델링이 매우 어려운 일이다. - 저걸 나 혼자 할 수 있을까? -> 이런 생각은 당연한 것 - "지금은 혼자할 수 없는 것이 정상이예요 :)" 개념적 모델링의 효용 - 일상을 구분해줄 필터를 제공해준다. - 개념에 대해서 다른 사람과 대화하게 해주는 언어로서 작용 - 현실은 무수히 복잡하게 생겼다. - 현실에서 개념을 뽑는 것 - 개념을 뽑는 데 3개의 관점으로! 정.. 2022. 1. 19.
[SQL] JOIN JOIN - 여러 개의 테이블 사용하기 - 데이터의 규모가 커지면서 하나의 테이블로 정보를 수용하기가 어려워지면, - 테이블을 분할하고 테이블 간의 관계성을 부여한다. - 분할된 테이블을 하나로 활용할 수 있는 기능이 JOIN - 테이블간의 관계성에 따라서 복수의 테이블을 결합, 하나의 테이블인 것처럼 결과를 출력 - OUTER JOIN : 매칭되는 행이 없어도 결과를 가져오고, 매칭되는 행이 없는 경우 NULL로 표시 - OUTER JOIN에 LEFT OUTER JOIN(LEFT JOIN), RIGHT OUTER JOIN(RIGHT JOIN)이 포함됨 - INNER JOIN : 조인되는 두 개의 테이블 모두에 데이터가 존재하는 행에 대해서만 결과를 가져옴 - 아래 그림 출처 [기본 문법] SELECT .. 2022. 1. 10.
[SQL] SQL / Table / SELECT SQL ; Structured Query Language - 관계형 DB가 표의 형태로 정리정돈 되어 있는 상태이기 때문에, Structured - DB에게 데이터를 어떻게 해달라고 요청하기 때문에, Query - DB도 이해할 수 있고 사용자도 이해할 수 있는 공통의 언어이기 때문에, Language - 어떤 컴퓨터 언어보다도 쉽다. - 중요하다 (?) - 관계형 DB를 제어할 수 있는 표준화된 언어이기 때문에 매우 중요함 Table - 행 = row, record - 열 = column SELECT - 데이터를 테이블로부터 조회할 때 사용됨 - 데이터 분석가라면, 가장 많이 사용하게 될 것이므로 Advanced 파트까지 완벽하게 알아야 함! [기본 문법] SELECT column1, column2 F.. 2022. 1. 10.
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