--윈도우함수(Analytics Function) - 탐색 함수 : LEAD, LAG, FIRST_VALUE(유저들의 첫 방문일은 언제인가요?), LAST_VALUE - 탐색 함수 연습 문제 - 번호 지정 함수 : ROW_NUMBER, RANK - 집계 분석 함수 : AVG, SUM - 데이터의 범위를 제한하고 싶은 경우 : Frame 설정 - ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND FOLLOWING - 윈도우 함수 조건 설정 : QUALIFY - 연습 문제 RANK() OVER (PARTITION BY 학년 ORDER BY 키 DESC) AS 학년 별 키 순위 SELECT user_id , visit_month , LEAD(visit_month) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS after_visit_month , LEAD(visit_month,2) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS after_visit_month , FIRST_VALUE(visit_month) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) --얘는 NULL을 포함해서 값을 가져옴 , FIRST_VALUE(numbers IGNORE NULLS) OVER(ORDER BY date) AS first_num , LAST_VALUE(numbers IGNORE NULLS) OVER(ORDER BY date) AS last_num , RANK() OVER (PARTITION BY product_type ORDER BY revenue DESC) AS rank --중복이 있으면 1위 같이 부여하고 3위를 줌 --상위 30%를 뽑고 싶을땐 이거 사용 , DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY product_type ORDER BY revenue DESC) AS rank --중복이 있으면 1위 같이 부여하고 2위를 줌 , ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY product_type ORDER BY revenue DESC, id) AS rank --중복이 있으면 랜덤으로 숫자 1,2를 줌 , AVG(revenue) OVER(PARTITION BY product_type) AS avg_revenue , SUM(revenue) OVER(PARTITION BY product_type) AS sum_revenue FROM Table Frame: 1) 우리 회사의 모든 주문량은? 2) 특정 주문 시점에서 누적 주문량은? 3) 고객별 주문 시점에서 누적 주문량은?(누적 100만원 이상 회원 => 골드 등급!) 4) 최근 직전 5개의 평균 주문량은? - PRECEDING : 현재 행 기준으로 이전 행 - CURRENT ROW : 현재 행 - FOLLOWING : 현재 행 기준으로 이후 행 - UNBOUNDED : 처음부터 또는 끝까지(사전적 의미 : 묶이지 않고 제한되지 않음) ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING : default)파티션내 모든 값을 가져오겠다는 의미 ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING : 현재 행과 그 앞뒤 한 행씩을 포함해서 ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW : 파티션의 처음부터 현재 행을 포함한 평균 SELECT order_id, order_date, user_id, amount, SUM(amount) OVER (PARTITION BY user_id) AS amount_total FROM advanced.orders WHERE 1=1 QUALIFY amount_total >= 500 --이게 이제는 가능 문제 1) user들의 다음 접속 월과 다다음 접속 월을 구하는 쿼리를 작성해주세요. SELECT user_id , visit_month , LEAD(visit_month) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS after_1step_visit_month , LEAD(visit_month,2) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS after_2step_visit_month FROM advanced.analytics_fuction_01 ORDER BY user_id, visit_month 문제 2) user들의 다음 접속 월과 다다음 접속 월, 이전 접속 월을 구하는 쿼리를 작성해주세요. WITH raw as ( SELECT user_id , visit_month , LEAD(visit_month) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS after_1step_visit_month , LEAD(visit_month,2) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS after_2step_visit_month , LAG(visit_month) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS before_1step_visit_month FROM advanced.analytics_fuction_01 ORDER BY user_id, visit_month ) --LEAD는 다음, LAG는 이전(밀리고 당긴다고 생각하니 살짝 헷갈림) --3) 간격구하는 쿼리 SELECT user_id , visit_month , after_1step_visit_month - visit_month as diff FROM raw ORDER BY user_id, visit_month -- 4)첫번째, 마지막 방문월 SELECT user_id , visit_month , FIRST_VALUE(visit_month) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) as first_visit_month , LAST_VALUE(visit_month) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) as last_visit_month FROM advanced.analytics_fuction_01 ORDER BY user_id, visit_month --Frame 연습문제 ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING : default)파티션내 모든 값을 가져오겠다는 의미 ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING : 현재 행과 그 앞뒤 한 행씩을 포함해서 ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW : 파티션의 처음부터 현재 행을 포함한 평균 select SUM(amount) OVER () AS amount_total --ORDER BY는 적는 순간 위에서부터 현재행까지 되는것 같음 , SUM(amount) OVER (ORDER BY order_date, order_id ) AS cumulative_sum , SUM(amount) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY order_date, order_id) AS cumulative_sum_user --same SUM(amount) OVER (ORDER BY order_date, order_id ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING) AS amount_total , SUM(amount) OVER (ORDER BY order_date, order_id ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS cumulative_sum , SUM(amount) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY order_date, order_id ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS cumulative_sum_user , AVG(amount) OVER (ORDER BY order_date, order_id ROWS BETWEEN 5 PRECEDING AND 1 PRECEDING AS last_5_avg --본인 값은 포함 안함 FROM advanced.analytics_fuction_01 --연습문제 7개 --업로드 예정 1) 사용자별 쿼리를 실행한 총 횟수를 구하는 쿼리를 작성해주세요. 단, GROUP BY를 사용해서 집계하는 것이 아닌 query_logs의 데이터의 우측에 새로운 컬럼을 만들어주세요. select user , team , query_date , count(query_date) over(partition by user) as total_query_cnt , count(*) over(partition by user) as total_query_cnt --이것도 되는지 확인 from advanced.query_logs 2) 주차별로 팀 내에서 쿼리를 많이 실행한 수를 구한 후, 실행한 수를 활용해 랭킹을 구해주세요. 단, 랭킹이 1등인 사람만 결과가 보이도록 해주세요 with raw as ( select user , team , extract(week from query_date) as weeks --week() 작동안됨 , count(*) as total_query_cnt --, count(user) as total_query_cnt --명시해주기 from advanced.query_logs group by 1,2,3 ) select * , rank() over(partition by weeks, team order by total_query_cnt) as team_rank from qualify rn=1 3) (2번 문제에서 사용한 주차별 쿼리 사용) 쿼리를 실행한 시점 기준 1주 전에 쿼리 실행 수를 별도의 컬럼으로 확인할 수 있는 쿼리를 작성해주세요 with raw as ( select user , team , week(query_date) as weeks , count(*) as query_cnt from advanced.query_logs group by 1,2,3 ) select * , lag(query_cnt) over(partition by team, user order by weeks) as prev_week_query_cnt -- , lag(query_cnt,1) --디폴트 from raw 4) 시간의 흐름에 따라, 일자별로 유저가 실행한 누적 쿼리 수를 작성해주세요 with raw as ( select user , team , query_date as query_date , count(*) as query_cnt from advanced.query_logs group by 1,2,3 --group by all 해줘도 됨 ) select * , sum(query_cnt) over(partition by team, user order by query_date) as prev_week_query_cnt --default frame: unbounded preceding and current row from raw --qualify로 프레임 넣은것과 아닌것이 실제로 차이가 나는지를 더블체크 해보는 습관을 들이자 --정말 데이터가 내 생각대로 생겼는지 확인해보는 작업은 중요하다는 생각 5) 다음 데이터는 주문 횟수를 나타낸 데이터입니다. 만약 주문 횟수가 없으면 NULL로 기록됩니다. 이런 데이터에서 NULL 값이라고 되어있는 부분을 바로 이전 날짜의 값으로 채워주는 쿼리를 작성해주세요 WITH raw_data AS ( SELECT DATE '2024-05-01' AS date, 15 AS number_of_orders UNION ALL SELECT DATE '2024-05-02', 13 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-03', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-04', 16 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-05', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-06', 18 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-07', 20 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-08', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-09', 13 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-10', 14 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-11', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-12', NULL ) SELECT * , last_value(number_of_orders ignore nulls) over(order by date) as new_number_of_orders --요 접근법 생각해낸거 강의 덕분 FROM raw_data 6) 5번 문제에서 NULL을 채운 후, 2일 전 ~ 현재 데이터의 평균을 구하는 쿼리를 작성해주세요(이동 평균) WITH raw_data AS ( SELECT DATE '2024-05-01' AS date, 15 AS number_of_orders UNION ALL SELECT DATE '2024-05-02', 13 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-03', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-04', 16 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-05', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-06', 18 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-07', 20 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-08', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-09', 13 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-10', 14 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-11', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-12', NULL ) , total as ( SELECT * except(number_of_orders) , last_value(number_of_orders ignore nulls) over(order by date) as new_number_of_orders --요 접근법 생각해낸거 강의 덕분 FROM raw_data ) select avg(new_number_of_orders) over(order by date ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) as moving_avg from total 7) app_logs 테이블에서 Custom Session을 만들어 주세요. 이전 이벤트 로그와 20초가 지나면 새로운 Session을 만들어 주세요. Session은 숫자로 (1, 2, 3 ...) 표시해도 됩니다 2022-08-18일의 user_pseudo_id(1997494153.8491999091)은 session_id가 4까지 나옵니다 with raw as ( select event_date , DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_datetime --new , event_name , user_id , user_pseudo_id from advanced.app_logs where event_date = '2022-08-16' ) , date_diff as ( select *, lag(event_datetime) over(partition by user_pseudo_id order by event_datetime) as prev_event_datetime from raw ) , total as ( select * , DATETIME_DIFF(event_datetime, before_event_datetime, SECOND) as second_diff , case when second_diff is null then 1 when second_diff >= 20 then 1 --20 seconds else 0 end AS session_start from date_diff ) select * , sum(session_start) over(partition by user_pseudo_id order by event_datetime) as session_id from total
강의 문제 탐색 함수, Frame 연습 문제 (1~3) 1번 SELECT user_id, visit_month, LEAD(visit_month,1) OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS next_month, LEAD(visit_month,2) OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS the_month_after_next FROM `avdanced.analytics_function_01` 2번 SELECT user_id, visit_month, LEAD(visit_month,1) OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS next_month, LEAD(visit_month,2) OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS the_month_after_next, LAG(visit_month,1) OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS last_month FROM `avdanced.analytics_function_01` Frame SELECT -- 1번 모든 주문량 SUM(amount) OVER() AS amount_total, -- 2번 특정주문시점 누적주문량 #SUM(amount) OVER(partition by order_date) AS cumulative_sum, SUM(amount) OVER (ORDER BY order_date) AS cumulative_sum, -- 3번 고객별 주문 시점에서 누적 주문량 #SUM(amount) OVER(partition by user_id) AS cumulative_sum_by_user, SUM(amount) OVER(partition by user_id ORDER BY order_id) AS cumulative_sum_by_user, -- 4번 최근 직전 5개 평균 주문량 AVG(amount) OVER(ROWS BETWEEN 5 PRECEDING AND 1 PRECEDING) AS last_5_orders_avg_amount, AVG(amount) OVER(ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND 1 PRECEDING) AS last_5_unbounded_orders_avg_amount, AVG(amount) OVER(ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING) AS all_orders_avg_amount FROM `avdanced.orders` 윈도우함수 연습문제(1~7) 1번 SELECT user, team, query_date, count(user) over(PARTITION BY user) AS total_query_cnt FROM advanced.query_logs ORDER BY query_date, user 2번 WITH query_cnt_by_team AS ( SELECT EXTRACT(WEEK FROM query_date) AS week_number, team, user, COUNT(user) AS query_cnt FROM advanced.query_logs GROUP BY ALL ) SELECT *, RANK() OVER (PARTITION BY week_number, team ORDER BY query_cnt DESC) AS rk FROM query_cnt_by_team QUALIFY rk = 1 ORDER BY week_number, team, query_cnt DESC 3번 WITH query_cnt_by_team AS ( SELECT EXTRACT(WEEK FROM query_date) AS week_number, team, user, COUNT(user) AS query_cnt FROM advanced.query_logs GROUP BY ALL ) SELECT *, LAG(query_cnt, 1) OVER (PARTITION BY user ORDER BY week_number) AS prev_week_query_cnt FROM query_cnt_by_team ORDER BY user, week_number 4번 SELECT query_date, team, user, query_cnt, SUM(query_cnt) OVER (PARTITION BY user ORDER BY query_date ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS cumulative_sum FROM ( SELECT query_date, team, user, COUNT(user) AS query_cnt FROM advanced.query_logs GROUP BY ALL ) ORDER BY user, query_date 5번 WITH raw_data AS( SELECT DATE'2024-05-01'AS date,15 AS number_of_orders UNION ALL SELECT DATE'2024-05-02', 13 UNION ALL SELECT DATE'2024-05-03', NULL UNION ALL SELECT DATE'2024-05-04', 16 UNION ALL SELECT DATE'2024-05-05', NULL UNION ALL SELECT DATE'2024-05-06', 18 UNION ALL SELECT DATE'2024-05-07', 20 UNION ALL SELECT DATE'2024-05-08', NULL UNION ALL SELECT DATE'2024-05-09', 13 UNION ALL SELECT DATE'2024-05-10', 14 UNION ALL SELECT DATE'2024-05-11', NULL UNION ALL SELECT DATE'2024-05-12', NULL ) SELECT date, IF(number_of_orders is null , last_value(number_of_orders IGNORE NULLS) OVER(ORDER BY date asc), number_of_orders) AS number_of_orders_not_null FROM raw_data; 6번 WITH raw_data AS( SELECT DATE'2024-05-01'AS date,15 AS number_of_orders UNION ALL SELECT DATE'2024-05-02', 13 UNION ALL SELECT DATE'2024-05-03', NULL UNION ALL SELECT DATE'2024-05-04', 16 UNION ALL SELECT DATE'2024-05-05', NULL UNION ALL SELECT DATE'2024-05-06', 18 UNION ALL SELECT DATE'2024-05-07', 20 UNION ALL SELECT DATE'2024-05-08', NULL UNION ALL SELECT DATE'2024-05-09', 13 UNION ALL SELECT DATE'2024-05-10', 14 UNION ALL SELECT DATE'2024-05-11', NULL UNION ALL SELECT DATE'2024-05-12', NULL ), filled_data AS ( SELECT * EXCEPT(number_of_orders), LAST_VALUE(number_of_orders IGNORE NULLS) OVER (ORDER BY date) AS number_of_orders FROM raw_data ) SELECT *, AVG(number_of_orders) OVER (ORDER BY date ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS moving_avg FROM filled_data 7번 WITH base AS( SELECT event_date, event_timestamp, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_datetime, event_name, user_id, user_pseudo_id, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(LAG(event_timestamp) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_timestamp)), 'Asia/Seoul') AS before_event_datetime FROM advanced.app_logs WHERE event_date = '2022-08-18' AND user_pseudo_id = '1997494153.8491999091' ), session_info AS( SELECT *, TIMESTAMP_DIFF(event_datetime, before_event_datetime, SECOND) AS second_diff, CASE WHEN TIMESTAMP_DIFF(event_datetime, before_event_datetime, SECOND) >= 20 OR TIMESTAMP_DIFF(event_datetime, before_event_datetime, SECOND) IS NULL THEN 1 ELSE NULL END AS session_start FROM base ) SELECT *, SUM(session_start) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_datetime) AS session_id FROM session_info ORDER BY event_date, event_timestamp;
package collection.deque.test.stack; import java.util.ArrayDeque; import java.util.Deque; public class BrowserHistory { private Deque<String> history = new ArrayDeque<>(); private String currentPage = null; public void visitPage(String s) { if(currentPage != null){ history.push(currentPage); } currentPage = s; System.out.println("방문 : "+s); } @Override public String toString() { return "BrowserHistory{" + "stack=" + history + '}'; } public String goBack() { if(!history.isEmpty()){ currentPage = history.pop(); System.out.println("뒤로가기 : "+currentPage); return currentPage; } return null; } } ////////////////////// package collection.deque.test.stack; public class BrowserHistoryTest { public static void main(String[] args) { BrowserHistory browser = new BrowserHistory(); // 사용자가 웹페이지를 방문하는 시나리오 browser.visitPage("youtube.com"); browser.visitPage("google.com"); browser.visitPage("facebook.com"); // 뒤로 가기 기능을 사용하는 시나리오 String currentPage1 = browser.goBack(); System.out.println("currentPage1 = " + currentPage1); String currentPage2 = browser.goBack(); System.out.println("currentPage2 = " + currentPage2); System.out.println(browser); } } 위의 goBack 메서드 실행코드가 Pop()인데 currentPage1 에서 facebook이 출력이되지않고 google이 출력되는 이유가 궁금합니다 스택구조는 마지막에 입력한것이 나오게 되어있는데 그 전에 입력한것이 왜 나오는 이유가 궁금합니다
안녕하세요. 좋은 강의 만들어주셔서 감사합니다. 강의를 보다가 마침 평소에 고민하던 내용이 있어서 질문 드리게 됐습니다. 5-4. 애플리케이션 객체 추가하기 강의를 보던 중 외부에서 직접적으로 각각의 도메인을 호출하지 않고 ReservationService를 만들고 외부에서는 reserveScreening()를 호출해서 예약을 하는거로 이해했습니다. reserveScreening()에서 customer 조회, screening 조회, 예약 등록 등의 작업을 하고 있는데 이 경우에 SRP를 위반하는게 아닌가 하는 의문이 있었습니다. 헷갈리는 부분은 함수 하나에 여러 가지 동작이 있고 변경 될 여지가 많으니까 SRP에 위반 되는게 아닌가? 싶다가도 ‘예약을 하는 하나의 역할’이니까 SRP를 위반하는게 아니지 않나? 라는 생각으로 머리속에서 빙글빙글 돌고 있습니다. 평소 개발을 할 때 Service layer의 역할에 대해서 애매한 부분이 많았는데 SRP를 준수하려고 하나의 기능만 넣어야 된다고 생각하면서 개발을 하다보면 Controller의 역할이 많아지고 Service는 깔끔해졌지만 막상 보면 Service에서 하나의 기능을 구현한다기보다는 각각의 Service의 함수를 Controller에서 조합 해야 사용할 수 있고 비즈니스 로직을 Controller에서 파악할 수 있는 등의 문제가 있었습니다. reserveScreening()의 역할처럼 어떤 범위까지가 Service 하나하나의 기능으로 정의하는게 맞는지 궁금합니다. 또 다른 고민은 Respository에서 데이터를 조회할 때 Controller에서 Repository를 바로 조회하지 않도록 항상 Controller->Service->Repository의 순서로 호출을 하려고 하다보니까 간단하게 id로 데이터를 조회할 때에도 Service에 함수를 생성하고 함수 내부에는 Repository를 호출해서 그대로 return 하는 정도의 함수를 생성하게 되는데 이런 역할도 Service에서 가지고 가는게 맞는지 궁금합니다. 조금 추상적인 질문이 될 수도 있을 것 같은데 영호님이 생각하시는 Service layer의 역할에 대해서도 조금 알려주시면 좋을 것 같습니다. 다시한번 좋은 강의 만들어주셔서 감사하고 다음 강의 기다리고 있겠습니다. 감사합니다!
강의 2-4: 연습 문제1 user들의 다음 접속 월과 다다음 접속 월을 구하는 쿼리를 작성해주세요. SELECT *, LEAD(visit_month) OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS next_visit_month, LEAD(visit_month, 2) OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS second_next_visit_month FROM `bqmaster.advanced.analytics_function_01` ORDER BY user_id 강의 2-4: 연습 문제2 user들의 다음 접속 월과 다다음 접속 월, 이전 접속 월을 구하는 쿼리를 작성해주세요. SELECT *, LEAD(visit_month) OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS next_visit_month, LEAD(visit_month, 2) OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS second_next_visit_month, LAG(visit_month) OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS previous_visit_month FROM `bqmaster.advanced.analytics_function_01` ORDER BY user_id 강의 2-4: 연습 문제3 user가 접속했을 때, 다음 접속까지의 간격을 구하시오. SELECT *, LEAD(visit_month) OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) - visit_month AS next_visit_month_diff FROM `bqmaster.advanced.analytics_function_01` ORDER BY user_id -- 서브 쿼리 활용 SELECT user_id, visit_month, next_visit_month - visit_month AS next_visit_month_diff FROM ( SELECT *, LEAD(visit_month) OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS next_visit_month FROM `bqmaster.advanced.analytics_function_01` ) ORDER BY user_id 강의 2-4: 연습 문제4 이 데이터셋을 기준으로 user_id의 첫번째 방문 월, 마지막 방문 월을 구하는 쿼리를 작성해주세요. SELECT *, FIRST_VALUE(visit_month) OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS first_visit_month, LAST_VALUE(visit_month) OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS last_visit_month FROM `bqmaster.advanced.analytics_function_01` ORDER BY user_id 강의 2-8: 연습 문제1 amount_total, cumulative_sum, cumulative_sum_by_user, last_5_orders_avg_amount 컬럼 구하기 SELECT *, SUM(amount) OVER() AS amount_total, SUM(amount) OVER(ORDER BY order_id) AS cumulative_sum, SUM(amount) OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY order_id) AS cumulative_sum_by_user, AVG(amount) OVER(ORDER BY order_id ROWS BETWEEN 5 PRECEDING AND 1 PRECEDING) AS last_5_orders_avg_amount FROM `bqmaster.advanced.orders` ORDER BY order_id 강의 2-11: 연습 문제1 사용자별 쿼리를 실행한 총 횟수를 구하는 쿼리를 작성해주세요. 단, GROUP BY를 사용해서 집계하는 것이 아닌, query_logs의 데이터의 우측에 새로운 컬럼을 만들어주세요. SELECT *, COUNT(user) OVER(PARTITION BY user) AS total_query_cnt FROM `bqmaster.advanced.query_logs` ORDER BY query_date 강의 2-11: 연습 문제2 주차별로 팀 내에서 쿼리를 많이 실행한 수를 구한 수, 실행한 수를 활용해 랭킹을 구해주세요. 단, 랭킹이 1등인 사람만 결과가 보이도록 해주세요. SELECT *, RANK() OVER(PARTITION BY week_number, team ORDER BY query_cnt DESC) AS team_rank FROM ( SELECT EXTRACT(WEEK FROM query_date) AS week_number, team, user, COUNT(user) query_cnt FROM `bqmaster.advanced.query_logs` GROUP BY ALL ) QUALIFY team_rank = 1 ORDER BY week_number, team 강의 2-11: 연습 문제3 쿼리를 실행한 시점 기준 1주 전에 쿼리 실행 수를 별도의 컬럼으로 확인할 수 있는 쿼리를 작성해주세요. SELECT *, LAG(query_count) OVER(PARTITION BY user ORDER BY week_number) AS prev_week_query_count FROM ( SELECT user, team, EXTRACT(WEEK FROM query_date) AS week_number, COUNT(user) query_count FROM `bqmaster.advanced.query_logs` GROUP BY ALL ) ORDER BY user, team 강의 2-11: 연습 문제4 시간의 흐름에 따라, 일자별로 유저가 실행한 누적 쿼리 수를 작성해주세요. SELECT *, SUM(query_count) OVER(PARTITION BY user ORDER BY query_date) AS cumulative_query_count FROM ( SELECT *, COUNT(user) AS query_count FROM `bqmaster.advanced.query_logs` GROUP BY ALL ) ORDER BY user, query_date 강의 2-11: 연습 문제5 다음 데이터는 주문 횟수를 나타낸 데이터입니다. 만약 주문 횟수가 없으면 NULL로 기록됩니다. 이런 데이터에서 NULL 값이라고 되어있는 부분을 바로 이전 날짜의 값으로 채워주는 쿼리를 작성해주세요. SELECT date, LAST_VALUE(number_of_orders IGNORE NULLS) OVER(ORDER BY date) AS number FROM raw_data ORDER BY date 강의 2-11: 연습 문제6 5번 문제에서 NULL을 채운 후, 2일 전 ~ 현재 데이터의 평균을 구하는 쿼리를 작성해주세요(이동 평균) SELECT *, AVG(number) OVER(ORDER BY date ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS moving_avg FROM ( SELECT date, LAST_VALUE(number_of_orders IGNORE NULLS) OVER(ORDER BY date) AS number FROM raw_data ) ORDER BY date 강의 2-11: 연습 문제7 app_logs 테이블에서 Custom Session을 만들어 주세요. 이전 이벤트 로그와 20초가 지나면 새로운 Session을 만들어 주세요. Session은 숫자로(1, 2, 3) 표시해도 됩니다. WITH base AS ( SELECT event_date, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_datetime, event_name, user_id, user_pseudo_id FROM `bqmaster.advanced.app_logs` ), add_before_datetime AS( SELECT *, LAG(event_datetime) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_datetime) AS before_event_datetime FROM base ), add_second_diff AS ( SELECT *, DATE_DIFF(event_datetime, before_event_datetime, SECOND) AS second_diff FROM add_before_datetime ), add_session_start AS ( SELECT *, CASE WHEN second_diff IS NULL THEN 1 WHEN second_diff >= 20 THEN 1 ELSE NULL END AS session_start FROM add_second_diff ) SELECT *, SUM(session_start) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_datetime) AS session_id FROM add_session_start ORDER BY event_datetime
따라하며 배우는 노드, 리액트 시리즈 - 레딧 사이트 만들기(NextJS)(Pages Router)
postgres 강의 중 docker compose up을 실행하면 아래와 같이 오류가 뜹니다. version: "3" services: db: image: postgres: latest container_name: postgres restart: always ports: - "5432:5432" environment: POSTGRES_USER: "${DB_USER_ID}" POSTGRES_PASSWORD: "${DB_USER_PASSWORD}" volumes: - ./data:/var/lib/postgresql/data yml 파일은 수업 그대로 위/아래와 같이 작성했는데 4번쨰 줄 postgres 부분이 인식이 안되는것 같아서 이것 때문인지... 구글링을 해봐도 해결 방법을 모르겠습니다!
연습 문제 1 데이터 테이블 : query_logs 사용자별 쿼리를 실행한 총 횟수를 구하는 쿼리를 작성해주세요. 단, group by 를 사용해서 집계하는 것이 아닌 query_logs의 데이터의 우측에 새로운 컬럼을 만들어주세요. -- 사용자별 쿼리를 실행한 총 횟수 : count() 전체 실행 -- over(partition by user) select *, count(query_date) over(partition by user) as total_query_cnt from advanced.query_logs order by user, query_date 결과 연습 문제 2 데이터 테이블 : query_logs 주차별로 팀 내에 쿼리를 많이 실행한 수를 구한 후, 실행한 수를 활용해 랭킹을 구해주세요. 단, 랭킹이 1등인 사람만 결과가 보이도록 해주세요. with query_cnt_by_team as( select extract(week from query_date) as week_number, team, user, count(user) as query_cnt from advanced.query_logs group by all) select *, rank() over(partition by week_number, team order by query_cnt desc) as rk from query_cnt_by_team -- qualify : 윈도우 함수의 조건을 설정할 때 사용한다. -- where 을 쓸 수 있지만 그럴 경우 서브쿼리를 활용해야함 qualify rk = 1 order by week_number, team, query_cnt desc -- 결과 연습 문제 3 데이터 테이블 : 2번 문제에서 사용한 주차별 쿼리 사용 쿼리를 실행한 시점 기준 1주 전에 쿼리 실횅수를 별도의 컬럼으로 확인할 수 있는 쿼리를 작성해주세요. with query_cnt_by_team as( select extract(week from query_date) as week_number, team, user, count(user) as query_cnt from advanced.query_logs group by all) select *, lag(query_cnt,1) over(partition by user order by week_number) as prev_week_qeury_cnt from query_cnt_by_team -- over(partition by user) 결과 연습 문제 4 시간의 흐름에 따라, 일자별로 유저가 실행한 누적 쿼리 수를 작성해 주세요. --누적 쿼리 : 과거의 시간(unbounded preceding) 부터 curren row 까지 --출제 의도 : default frame에 대해 알려드리고 싶었음. select *, sum(query_cnt) over(partition by user order by query_date) as cumulative_sum, sum(query_cnt) over(partition by user order by query_date rows between unbounded preceding and current row) as cumulative_sum2 -- frame의 default 값 : unbounded preceding ~~ current row from( select query_date, team, user, count(user) as query_cnt from advanced.query_logs group by all) -- # qualify cumulative_sum != cumulative_sum2 --where, qualify 조건 설정해서 2가지 값이 모두 같은지 비교 => 모두 같으면 != 연산 결과에 반환하는 값이 없을 것 order by user, query_date 결과 연습 문제 5 다음 데이터는 주문 횟수를 나타낸 데이터입니다. 만약 주문 횟수가 없으면 NULL로 기록됩니다. 이런 데이터에서 NULL 값이라고 되어있는 부분을 바로. 이전 날짜의 값으로 채워주는 쿼리를 작성해주세요. WITH raw_data AS ( SELECT DATE '2024-05-01' AS date, 15 AS number_of_orders UNION ALL SELECT DATE '2024-05-02', 13 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-03', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-04', 16 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-05', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-06', 18 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-07', 20 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-08', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-09', 13 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-10', 14 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-11', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-12', NULL ) -- 윈도우 함수의 first_value, last_value 에선 기본적으로 null을 포함해서 연상 -- null을 제외하고 싶으면 ignore nulls 함수를 쓰자 --ignore x select *, last_value(number_of_orders) over(order by date) as last_value_orders from raw_data 결과 -- ignore 사용 select *, last_value(number_of_orders ignore nulls ) over(order by date) as last_value_orders from raw_data 결과 연습 문제 6 5번 문제에서 null을 채운 후, 2일 전 ~ 현재 데이터의 평균을 구하는 쿼리를 작성해주세요 (이동평균) WITH raw_data AS ( SELECT DATE '2024-05-01' AS date, 15 AS number_of_orders UNION ALL SELECT DATE '2024-05-02', 13 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-03', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-04', 16 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-05', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-06', 18 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-07', 20 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-08', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-09', 13 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-10', 14 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-11', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-12', NULL ) , filled_data as( select *, last_value(number_of_orders ignore nulls ) over(order by date) as number_orders from raw_data) -- with 문을 또 쓸 수 없으니 , 로 구분해 주면 된다. select * , avg(number_of_orders) over(order by date rows between 2 preceding and current row) as moving_avg from filled_data -- frame: 2일 전 => between 2 preceding and current row 결과
[리뉴얼] 처음하는 파이썬 머신러닝 부트캠프 (쉽게! 실제 캐글 문제 풀며 정리하기) [데이터분석/과학 Part2]
환불 문의 드립니다. 강의의 질이 떨어지는 건 절대 아니구요, 다만 제 수준이 너무 낮아서, 도무지 진도가 안 나갈 듯 싶습니다. 구매 후 시간이 꽤 많이 흘러서.. 전액 환불은 불가하더라도, 부분 환불 부탁드려도 될까요..?? ㅠㅠ 총 수강 수 는 2강 인데... ㅠㅠ
Next에서 자체적으로 제공하는 에러 바운더리인 error.js 와 서스펜스인 loading.js는 '서버 컴포넌트'의 에러와 로딩만 처리하는 것인가요? 예를 들어 서버 컴포넌트인 page.tsx의 하위 클라이언트 컴포넌트에서 에러가 발생했을 때는 error.js에서 캐치가 안 되는 것인가요...?
- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요! t가 2번째에서 t가 1번째 옷의 종류와 겹칠 수 있을 경우의 수가 있을 거 같아요 _map.clear()는 안해도 되는건가요?
프로그래밍 시작하기 : 도전! 45가지 파이썬 기초 문법 실습 (Inflearn Original)
a = 20 def test(): global a print(f' ex3 의 결과: {a}') a = 35 return a print(f' ex1 의 결과: {a}') a = 100 print(f' ex2 의 결과: {a}') print(f' ex4 의 결과: {test()}') print(f' ex5 의 결과: {a}') 여기서 a = 35 를 100보다 이전에 적어주었는데 왜 마지막 ex5의 실행결과가 35가 되는건지 모르겠습니다 35가 마지막 실행결과라고 하셨는데.. 나중에 쓴 100 이 최종 마지막 실행결과라고 생각했었어요! 실행 순서가 어떻게 되는지 궁금합니다
- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 교안을 공부하다가 진도가 잘 안나가서 일단 잘모르는 건 넘어가고 문법의 경우에는 다시 찾아볼생각으로 교안은 가볍게 한번씩 쳐보기도 하고 개념강의 보면서 문제 풀려고 하는데 맞게 하고 있는 걸까요? 그리고 수학적 사고력이 부족한 거 같으면 이산수학 같은 전공수학공부도 따로 해야 할까요?
