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BigQuery(SQL) 활용편(퍼널 분석, 리텐션 분석)

[빠짝스터디 1주차 과제] ARRAY, STRUCT 연습 문제/ PIVOT 연습문제/ 퍼널 쿼리 연습 문제

120

이주영

작성한 질문수 1

0

[PART 1] ARRAY, STRUCT 연습문제

 

Q1. array_exercises 테이블에서 각 영화(title)별로 장르(genres)를 UNNEST해서 보여주세요.

-- CROSS JOIN UNNEST(ARRARY_COKUMN) AS 새로운 이름 -> 이후 SELECT 절에서 새로운 이름만 포함하여 쿼리를 실행하여 평면화 가능

SELECT
  title,
  -- genres,
  genre

FROM advanced.array_exercises AS ae
CROSS JOIN UNNEST(genres) AS genre;

 

Q2. array_exercise 테이블에서 각 영화(title)별로 배우(actors)와 배역(character)을 보여주세요 배우와 배역은 별도의 컬럼으로 나와야 합니다.

SELECT
  title,
  aa.actor,
  aa.character

FROM advanced.array_exercises AS ae
CROSS JOIN UNNEST(actors) AS aa;

 

Q3. array_exercises 테이블에서 각 영화(title)별로 배우(actor), 배역(character), 장르(genre)를 출력하세요. 한 Row에 배우, 배역, 장르가 모두 표시되어야 합니다.

SELECT
  title,
  aa.actor,
  aa.character,
  gg AS genre

FROM advanced.array_exercises AS ae

CROSS JOIN UNNEST(actors) AS aa
CROSS JOIN UNNEST(genres) AS gg;

 

Q4. 앱 로그 데이터(app_logs)의 배열을 풀어주세요.

SELECT
  event_date,
  event_timestamp,
  event_name,
  ep.key,
  ep.value.string_value,
  ep.value.int_value,
  user_id,
  user_pseudo_id,
  platform

FROM advanced.app_logs
CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS ep

WHERE
  event_date = "2022-08-01";

 

[PART 2] PIVOT 연습문제

 

Q1. orders 테이블에서 유저(user_id)별로 주문 금액(amount)의 합계를 PIVOT해주세요. 날짜(order_date)를 행(Row)으로, user_id를 열(Column)으로 만들어야 합니다.

SELECT
  order_date,
  SUM(IF(user_id = 1, amount, 0)) AS user_1,
  SUM(IF(user_id = 2, amount, 0)) AS user_2,
  SUM(IF(user_id = 3, amount, 0)) AS user_3

FROM advanced.orders

GROUP BY 
  order_date;

 

Q2. orders 테이블에서 날짜(order_date)별로 유저들의 주문 금액(amount)의 합계를 PIVOT 해주세요. user_id 를 행(Row)으로, order_date를 열(Column)으로 만들어야 합니다.

-- 처음 시도에 짠 쿼리

SELECT
  user_id,
  SUM(IF(order_date = "2023-05-01", amount, 0)) AS 2023-05-01,
  SUM(IF(order_date = "2023-05-02", amount, 0)) AS 2023-05-02,
  SUM(IF(order_date = "2023-05-03", amount, 0)) AS 2023-05-03,
  SUM(IF(order_date = "2023-05-04", amount, 0)) AS 2023-05-04,
  SUM(IF(order_date = "2023-05-05", amount, 0)) AS 2023-05-05,

FROM advanced.orders

GROUP BY
  user_id;
-- 강의를 듣고 고친 쿼리

SELECT
  user_id,
  SUM(IF(order_date = "2023-05-01", amount, 0)) AS `2023-05-01`,
  SUM(IF(order_date = "2023-05-02", amount, 0)) AS `2023-05-02`,
  SUM(IF(order_date = "2023-05-03", amount, 0)) AS `2023-05-03`,
  SUM(IF(order_date = "2023-05-04", amount, 0)) AS `2023-05-04`,
  SUM(IF(order_date = "2023-05-05", amount, 0)) AS `2023-05-05`,

FROM advanced.orders

GROUP BY
  user_id;

 

Q3. orders 테이블에서 사용자(user_id)별, 날짜(order_date)별로 주문이 있다면 1, 없다면 0으로 PIVOT 해주세요. user_id를 행(Row)으로, order_date를 열(Column)로 만들고 주문을 많이 해도 1로 처리합니다.

-- 처음 시도에 짠 쿼리

SELECT
  user_id,
  IF((SUM(IF(order_date = "2023-05-01", amount, NULL))) IS NOT NULL, 1, 0) AS `2023-05-01`,
  IF((SUM(IF(order_date = "2023-05-02", amount, NULL))) IS NOT NULL, 1, 0) AS `2023-05-02`,
  IF((SUM(IF(order_date = "2023-05-03", amount, NULL))) IS NOT NULL, 1, 0) AS `2023-05-03`,
  IF((SUM(IF(order_date = "2023-05-04", amount, NULL))) IS NOT NULL, 1, 0) AS `2023-05-04`,
  IF((SUM(IF(order_date = "2023-05-05", amount, NULL))) IS NOT NULL, 1, 0) AS `2023-05-05`,

FROM advanced.orders

GROUP BY 
  user_id;
-- 강의를 듣고 고친 쿼리

SELECT
  user_id,
  MAX(IF(order_date = "2023-05-01", 1, 0)) AS `2023-05-01`,
  MAX(IF(order_date = "2023-05-02", 1, 0)) AS `2023-05-02`,
  MAX(IF(order_date = "2023-05-03", 1, 0)) AS `2023-05-03`,
  MAX(IF(order_date = "2023-05-04", 1, 0)) AS `2023-05-04`,
  MAX(IF(order_date = "2023-05-05", 1, 0)) AS `2023-05-05`,

FROM advanced.orders

GROUP BY 
  user_id;

 

Q4. 앱로그 데이터 배열 PIVOT 하기 → user_id = 32888 이 카트 추가하기(click_cart)를 누를 때 어떤 음식 (food_id)을 담았는지 구해주세요. key 를 Column 으로 두고, string_value 나 int_value를 Column의 값으로 설정해서 풀어주세요.

SELECT
  event_date,
  event_timestamp,
  event_name,
  user_id, 
  user_pseudo_id,
  MAX(IF(ep.key = "firebase_screen", ep.value.string_value, NULL)) AS firebase_screen,
  MAX(IF(ep.key = "food_id", ep.value.int_value, NULL)) AS food_id,
  MAX(IF(ep.key = "session_id", ep.value.string_value, NULL)) AS session_id

FROM advanced.app_logs
CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS ep

GROUP BY ALL;

 

[PART 3] 퍼널 연습문제

WITH base AS (SELECT
	event_date,
	event_timestamp,
	event_name,
	user_id,
	user_pseudo_id,
	platform,
	-- event_param,
	MAX(IF(event_param.key = "firebase_screen", event_param.value.string_value, NULL)) AS firebase_screen,
	MAX(IF(event_param.key = "food_id", event_param.value.int_value, NULL)) AS food_id,
	MAX(IF(event_param.key = "session_id", event_param.value.string_value, NULL)) AS session_id,

FROM advanced.app_logs
CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS event_param

WHERE
	-- event_date = "2022-08-01"
	event_date BETWEEN "2022-08-01" AND "2022-08-18"
	
GROUP BY ALL 
), filter_event_and_concat_event_and_screen AS (

  -- event_name + screen (필요한 이벤트만 WHERE 조건에 걸어서 사용)
  SELECT
	  * EXCEPT(event_name, firebase_screen, event_timestamp),
	  CONCAT(event_name, "-", firebase_screen) AS event_name_with_screen,
	  DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_datetime
  
  FROM base
  
  WHERE 
	  event_name IN ("screen_view", "click_payment")
)

-- step_number + COUNT
-- step_number : CASE WHEN을 사용해 숫자 지정
-- 일자별로 퍼널별 유저 수 쿼리

SELECT
	event_date,
	event_name_with_screen,
	CASE
		WHEN event_name_with_screen = "screen_view-welcome" THEN 1
		WHEN event_name_with_screen = "screen_view-home" THEN 2
		WHEN event_name_with_screen = "screen_view-food_category" THEN 3
		WHEN event_name_with_screen = "screen_view-restaurant" THEN 4
		WHEN event_name_with_screen = "screen_view-cart" THEN 5
		WHEN event_name_with_screen = "click_payment-cart" THEN 6
		ELSE NULL
		END AS step_number
		COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS cnt

FROM filter_event_and_concat_event_and_screen
GROUP BY ALL
HAVING step_number IS NOT NULL
ORDER BY event_date

 

sql Google-Analytics firebase google-sheets bigquery

답변 1

0

인프런 AI 인턴

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 이주영님.

BigQuery에서 ARRAY, STRUCT, PIVOT 등 다양한 SQL 연습 문제를 풀면서 실제 데이터 분석에 어떻게 활용할 수 있는지 학습하는 경험은 매우 중요합니다. 이 과정에서 발생할 수 있는 오류와 그 해법 및 수행되야 할 작업을 이해한다면, 더욱 효과적인 데이터 분석을 수행할 수 있을 것입니다.

ARRAY 및 STRUCT 연습문제 관련:

  1. UNNEST 사용: ARRAY 데이터를 UNNEST하여 각 배열 요소를 개별 레코드로 분리함으로써 데이터와의 상호작용이 더 용이해집니다. 예를 들어, 영화 데이터에서 장르를 UNNEST한 후 영화 제목과 함께 나열하여 간단히 장르는 영화별로 나열할 수 있습니다.

  2. 배우와 배역 표시: 배열에서 개인 요소로 데이터를 변환하여 다양한 속성을 다른 컬럼에서 표시할 수 있습니다. CROSS JOIN UNNEST(actors)를 사용하면, 각 평가 항목에 대해 개별 레코드를 작성할 수 있습니다.

PIVOT 연습문제:

일별로 지정된 포맷에 따라 유저와 일정에 기반해 데이터를 피봇팅하는 것은 데이터를 더 명확하게 볼 수 있게 도와줍니다. 특히 특정 문자열 포맷의 날짜 등을 사용해야 할 때는 백틱()을 사용하여 쿼리 오류를 방지하실 수 있습니다. PIVOT 연습문제에서는 MAX 함수 대신 SUM 등을 사용한 이유에 대해 고민하는 것이 중요합니다. 양쪽을 비교하여 각 상황에 맞는 사용 방법을 학습하는 것이 좋습니다.

이 두 가지 자료는 특히 BigQuery와 관련된 다양한 쿼리 문제를 해결하는 데 유용할 것입니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

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