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3-7. 리텐션 쿼리 작성 및 질문(Weekly, Montly)

해결됨

BigQuery(SQL) 활용편(퍼널 분석, 리텐션 분석)

안녕하세요, 강의 수강하면서 Weekly, Monthly Retention 쿼리를 작성해보았습니다! 그리고 질문이 하나 있는데, 첨부해드린 코드는 현재 첨부해드린 사진처럼 오류가 발생합니다. 그런데 Weekly Retention 쿼리를 전부 주석처리하면 Monthly Retention 쿼리는 정상 작동합니다. 반대로 Monthly Retention 쿼리를 주석처리하면 Weekly Retention 쿼리는 정상 작동합니다. 이 현상의 원리에 대한 감이 잡히지 않아서 질문드립니다! 그 외에 쿼리 관련해서 고칠 점이 있다면 편하게 말씀해주시면 감사하겠습니다! WITH base AS ( SELECT user_id, user_pseudo_id, event_name, DATE(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul')) AS event_date, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_datetime FROM advanced.app_logs WHERE event_date BETWEEN "2022-08-01" AND "2022-11-03" ), first_week_and_diff AS ( SELECT *, -- DATE_DIFF(event_date, first_date, DAY) diff_of_day DATE_DIFF(event_week, first_week, WEEK) diff_of_week FROM ( SELECT DISTINCT -- 일자별로 중복 제거 user_pseudo_id, -- DATE_TRUNC DATE_TRUNC(MIN(event_date) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id), WEEK(MONDAY)) AS first_week, MIN(event_date) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id) AS first_date, DATE_TRUNC(event_date, WEEK(MONDAY)) AS event_week, event_date FROM base ) ), first_month_and_diff AS ( SELECT *, -- DATE_DIFF(event_date, first_date, DAY) diff_of_day DATE_DIFF(event_month, first_month, MONTH) AS diff_of_month FROM ( SELECT DISTINCT user_pseudo_id, --DATE_TRUNC DATE_TRUNC(MIN(event_date) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id), MONTH) AS first_month, DATE_TRUNC(event_date, MONTH) AS event_month, MIN(event_date) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id) AS first_date, event_date FROM base ) ) -- Weekly Retention SELECT *, ROUND(SAFE_DIVIDE(user_cnt, first_cnt), 3) AS week_retention_rate FROM ( SELECT *, FIRST_VALUE(user_cnt) OVER (ORDER BY diff_of_week) AS first_cnt FROM ( SELECT diff_of_week, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt FROM first_week_and_diff GROUP BY diff_of_week ) ) ORDER BY diff_of_week; -- 추가. Monthly Retention SELECT *, ROUND(SAFE_DIVIDE(user_cnt, first_cnt), 3) AS month_retention_rate FROM ( SELECT *, FIRST_VALUE(user_cnt) OVER (ORDER BY diff_of_month) AS first_cnt FROM ( SELECT diff_of_month, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt FROM first_month_and_diff GROUP BY diff_of_month ) ) ORDER BY diff_of_month;

  • sql
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  • bigquery
lchb0506 댓글 2 좋아요 0 조회수 188

airflow 자격증명 관련문의

미해결

Airflow 마스터 클래스

안녕하세요 airflow 관련 자격증이 있는지 궁금합니다. 구글링 해보니 따로 안나오는 것 같아서요..! 보통 어떤식으로 airflow 사용역량을 어필 할 수 있는지 궁금합니다 .

  • python
  • 데이터-엔지니어링
  • airflow
min0 댓글 1 좋아요 0 조회수 254

강의자료 부탁드립니다.

미해결

프로그래밍 시작하기 : 파이썬 입문 (Inflearn Original)

kdh05157@gmail.com

  • python
kdh05157 댓글 1 좋아요 0 조회수 64

테스트 코드 오류

해결됨

실전! FastAPI 입문

안녕하세요 테스트 코드 사용 중 오류가 잡히지 않아서 문의 드립니다. 강의에서 설명해주신 것처럼 아래와 같이 코드를 작성했지만 오류가 발생합니다. 어떻게 해야 할까요? from fastapi.testclient import TestClient from main import app # api들이 있는 app을 검증할 클라이언트 생성 client = TestClient(app=app) def test_health_check(): # api 요청 response = client.get("/") # 반환 값 검증 assert response.status_code == 200 assert response.json() == {"ping": "pong"} 아래는 오류 내용 입니다. (fastapi_orm) C:\Users\User\Desktop\Fast_API(ORM)\code\src>pytest ============================================================================= test session starts ============================================================================= platform win32 -- Python 3.10.16, pytest-8.3.5, pluggy-1.5.0 rootdir: C:\Users\User\Desktop\Fast_API(ORM)\code\src plugins: anyio-4.8.0 collected 0 items / 1 error =================================================================================== ERRORS ==================================================================================== _____________________________________________________________________ ERROR collecting tests/test_main.py _____________________________________________________________________ tests\test_main.py:5: in <module> client = TestClient(app) ..\..\..\..\anaconda3\envs\fastapi_orm\lib\site-packages\starlette\testclient.py:399: in __init__ super().__init__( E TypeError: Client.__init__() got an unexpected keyword argument 'app' =========================================================================== short test summary info =========================================================================== ERROR tests/test_main.py - TypeError: Client.__init__() got an unexpected keyword argument 'app' !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! Interrupted: 1 error during collection !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! ============================================================================== 1 error in 0.86s ===============

  • python
  • 리팩토링
  • orm
  • FastAPI
  • pytest
Full Stack 개발자 댓글 1 좋아요 0 조회수 197

모델링및평가(분류) 17:30초 지점 질문드립니다.

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 모델링및평가(분류) 17:30초 지점에서 검증용 데이터 분리를 설명하기에 앞서 그 위에 문제2가 있는데 문제2가 검증용 데이터분리와 연관되나요. 즉, 검증용 데이터분리는 문제1에 연장인지 문제2에 해당하는지를 묻습니다.

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
강민균 댓글 2 좋아요 0 조회수 118

강의자료

해결됨

(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기

-요구사항 분석 챕터에서 중요한 부분 정리 - 통합 구현 등등 동영상아니고 문서형태 강의인데 이 파일들은 다운로드가 안되나요?

  • python
  • java
  • c
  • 정보처리기사
김유라 댓글 2 좋아요 0 조회수 118

정의한 ex1, ex2 등이 정의되지 않은 문자라고 떠요.

미해결

프로그래밍 시작하기 : 파이썬 입문 (Inflearn Original)

미리 문자로 정의한 내용들이 다 정의되지 않는다고 뜨네요 아래처럼요! 수업자료와 함께 답변 부탁드립니다 ㅠ dpdltmee@gmail.com [디버깅시 오류 내용 ] NameError: name 'ex1' is not defined >>> print(ex2) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> NameError: name 'ex2' is not defined >>> print(ex3) [입력 함수] x = 50 y = 100 text = 308276567 n = 'Lee' #출력1 ex1 = 'n = %s, s = %s, sum=%d' % (n, text, (x + y)) #%는 찰 쓰지 않는다 print(ex1) #출력2 ex2 = 'n = {n}, s = {s}, sum={sum}'.format(n=n, s=text, sum=x+y) print(ex2)

  • python
jsr 댓글 2 좋아요 0 조회수 94

질문드립니다 4~5강

해결됨

Airflow 마스터 클래스

op_args와 op_kwargs 등 파라미터를 전달하는 함수를 사용할 때 task 파라미터를 사용해서 하는 방법은 따로 설명이 없는데 이렇게 함수에 파라미터를 전달해서 사용할 때는 파이썬오퍼레이터를 항상 써야만하는 건가요?

  • python
  • 데이터-엔지니어링
  • airflow
kosa.share05 댓글 3 좋아요 0 조회수 130

SQL Command Line 실행법

해결됨

오라클 SQL 데이터베이스

안녕하세요. 강의를 듣고 Docker로 오라클 DB를 실행하며 실습하고 있습니다. DELETE를 이용한 데이터 삭제 영상에서 RETURNING절 설명에 커맨드 라인으로 명령을 입력하라고 하셨는데, Docker로 실행한 경우 커맨드 라인을 여는 방법을 모르겠어서 질문드립니다.

  • sql
  • oracle
허현범 댓글 2 좋아요 0 조회수 252

import 문장에 빨간줄이 뜹니다.

미해결

파이썬으로 장고(Django) 공략하기: 입문

안녕하세요? 좋은 강의 감사 드립니다. 처음 장고 프로젝트를 만들었는데, first 폴더를 만들어 놓았는데 폴더 안에 admin.py, apps.py 등등의 파일이 있는데 파일을 더블클릭을 해서 소스를 보았는데 admin.py 파일 같은 경우에는 from django.contrib import admin 문장이 있는데 django 글자와 admin 글자에 빨간줄이 나타납니다. 답변 부탁 드립니다. 감사합니다.

  • python
  • django
임정훈 댓글 1 좋아요 0 조회수 192

강의 자료 부탁드립니다.

미해결

프로그래밍 시작하기 : 파이썬 입문 (Inflearn Original)

wlstjr298@naver.com입니다.

  • python
wlstjr298 댓글 2 좋아요 0 조회수 75

db connect

미해결

FastAPI 완벽 가이드

안녕하세요! 강사님! 처음으로 fastAPI를 접하는데 강사님 수업을 통해 배움을 얻어 가게되어 우선 감사 말씀드립니다. DB Connect 세팅 시 create_engine 함수를 이용하여 엔진 객체만 생성하여 DB에 연결을 하는데 다른 참고 자료들과 비교하면 모델 클래스 생성은 ORM을 사용하지 않으니 생성을 할필요가 없을테고, sessionmaker 함수를 통한 세션 클래스는 따로 생성하지 않더군요. 혹시 sessionmake를 통해 생성된 세션 클래스의 역할과 지금 강의에서는 사용하지 않은 이유를 알 수 있을까요?

  • python
  • sql
  • sqlalchemy
  • FastAPI
하늘111 댓글 2 좋아요 0 조회수 153

28번 문제 답에대해서 질문드립니다.

미해결

중고급 SQL과 실전 데이터 분석 101 문제 풀이

강의를 보기전에 혼자 쿼리를 작성하고 강의를 보았는데 강사님의 쿼리와 다른 방식으로 작성을 하여서 질문 합니다!. WITH 절을 사용하여 다음과 같이 쿼리를 작성하였는데 이런방식으로도 현업?이나 주로 작성하는지 궁굼합니다. 제가 작성한 쿼리는 다음과 같습니다! WITH rented_films AS ( SELECT DISTINCT I.film_id FROM rental R JOIN inventory I ON I.inventory_id = R.inventory_id ) SELECT F.title FROM film F LEFT JOIN rented_films RF ON RF.film_id = F.film_id WHERE RF.film_id IS NULL;

  • sql
  • mysql
  • dbms/rdbms
옹하니 댓글 1 좋아요 0 조회수 120

orm relationship 정의 중 해당 에러 발생 시 어떻게 고쳐야 하는걸까요

미해결

실전! FastAPI 입문

sqlalchemy.exc.InvalidRequestError: When initializing mapper Mapper[ScheduleEntity(schedules)], expression 'CountryEntity' failed to locate a name ('CountryEntity'). If this is a class name, consider adding this relationship() to the <class 'src.models.schedule.ScheduleEntity'> class after both dependent classes have been defined. cities = relationship("src.models.city.CityEntity", back_populates="country", cascade="all, delete-orphan", lazy="joined") schedules = relationship("src.models.schedule.ScheduleEntity", back_populates="country", cascade="all, delete-orphan", lazy="joined") 이미 이렇게 다 해놨는데 말이죠...

  • python
  • 리팩토링
  • orm
  • FastAPI
  • pytest
윤서준 댓글 3 좋아요 0 조회수 255

(기출) 2024년 2회 기출문제 수업자료가 강의랑 안맞아요

해결됨

(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기

섹션7 (기출) 2024년 2회 기출문제 - 이론 포함 강의내용 0:53:26 자료 12페이지 람다 예제 1 만 있어요 예제 2가 없어요

  • python
  • java
  • c
  • 정보처리기사
마이동 댓글 2 좋아요 1 조회수 149

섹션13-집계함수 SUM, AVG, MIN, AVG, COUNT 강의

미해결

실습으로 손에 잡히는 SQLD(2과목)

해당 강의의 1:39 초에 ORDER BY sal ROWS UNBOUNDED PRECEDING을 추가적으로 넣어주셨는데 avg의 결과값이 이해가 안돼서 질문드리게 되었습니다. avg를 계산할 때도 rows unbounded preceding이 적용되었으니 [CLERK] 파티션에서는 - SMITH : 800 - ADAMS : (800+950) /2 = 875 이런식으로 계산이 되어야 하는건 아닌지 궁금합니다. 하단 테이블에 실제 계산된 값을 보니, [CLERK] 파티션의 AVG 값은 (800 + 950 + 1100+ 1300) / 4 = 1,037.5 값을 출력한 것으로 보이는데 이유가 궁금합니다!

  • sql
  • oracle
  • mssql
  • SQLD
rudans 댓글 2 좋아요 0 조회수 104

CV error

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

CV를 사용하였는데 하기와 같은 오류가 등장했습니다 : --> 98 raise InvalidParameterError( 99 f"The {param_name!r} parameter of {caller_name} must be" 100 f" {constraints_str}. Got {param_val!r} instead." InvalidParameterError: The 'scoring' parameter of cross_val_score must be a str among {'f1', 'jaccard_micro', 'positive_likelihood_ratio', 'adjusted_rand_score', 'jaccard_weighted', 'homogeneity_score', 'average_precision', 'precision_weighted', 'rand_score', 'roc_auc_ovr', 'roc_auc_ovr_weighted', 'precision', 'explained_variance', 'jaccard_macro', 'recall_macro', 'f1_macro', 'normalized_mutual_info_score', 'precision_samples', 'neg_root_mean_squared_log_error', 'r2', 'neg_negative_likelihood_ratio', 'precision_micro', 'neg_max_error', 'mutual_info_score', 'precision_macro', 'f1_micro', 'v_measure_score', 'completeness_score', 'neg_mean_squared_error', 'accuracy', 'neg_brier_score', 'recall_samples', 'jaccard_samples', 'neg_root_mean_squared_error', 'neg_mean_absolute_percentage_error', 'jaccard', 'f1_samples', 'matthews_corrcoef', 'neg_median_absolute_error', 'neg_mean_gamma_deviance', 'recall_micro', 'neg_mean_absolute_error', 'neg_log_loss', 'roc_auc_ovo_weighted', 'd2_absolute_error_score', 'roc_auc', 'adjusted_mutual_info_score', 'recall', 'recall_weighted', 'balanced_accuracy', 'f1_weighted', 'top_k_accuracy', 'roc_auc_ovo', 'neg_mean_squared_log_error', 'fowlkes_mallows_score', 'neg_mean_poisson_deviance'}, a callable or None. Got 'f1-macro' instead. 제가 작성한 코드도 함께 공유 드립니다 : import pandas as pd train=pd.read_csv('train.csv') test=pd.read_csv('test.csv') train=train.drop('ID', axis=1) test_id=test.pop('ID') print(train.shape, test.shape) print(train.head()) print(test.head()) print(train.info()) print(test.info()) print(train.isnull().sum()) print(test.isnull().sum()) y=train.pop('Segmentation') print(y.info(), y.shape) y=y-1 int_cols=train.select_dtypes(exclude='object').columns train[int_cols].corr() cat_cols=train.select_dtypes(include='object').columns print(train[cat_cols].describe(include='object')) print(test[cat_cols].describe(include='object')) for i in cat_cols: train[i]=train[i].astype('object') test[i]=test[i].astype('object') for i in cat_cols: print(train[i].value_counts()) print(test[i].value_counts()) from sklearn.preprocessing import RobustScaler scaler=RobustScaler() for i in int_cols : train[i]=scaler.fit_transform(train[[i]]) test[i]=scaler.transform(test[[i]]) from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le=LabelEncoder() for i in cat_cols: train[i]=le.fit_transform(train[i]) test[i]=le.transform(test[i]) print(train.head()) print(test.head()) from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val=train_test_split(train, y, test_size=0.2, random_state=2025) print(X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf=RandomForestClassifier(n_estimators=50, max_depth=7, random_state=2025) rf.fit(X_tr, y_tr) y_pred_rf=rf.predict(X_val) from lightgbm import LGBMClassifier lgbm=LGBMClassifier(random_state=2025) lgbm.fit(X_tr, y_tr) y_pred_lgbm=lgbm.predict(X_val) from xgboost import XGBClassifier xgb=XGBClassifier(random_state=2025) xgb.fit(X_tr, y_tr) y_pred_xgb=xgb.predict(X_val) y_pred_xgb=y_pred_xgb+1 from sklearn.metrics import f1_score print(f1_score(y_val, y_pred_rf, average='macro')) print(f1_score(y_val, y_pred_lgbm, average='macro')) print(f1_score(y_val, y_pred_xgb, average='macro')) from sklearn.model_selection import cross_val_score scores=cross_val_score(rf, train, target, scoring='f1-macro', cv=5) print(scores) print(scores.mean())

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yaejin1016 댓글 2 좋아요 0 조회수 94

XGBClassifier 사용 에러

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

XGBClassifier 를 사용해서 target을 분류하려고 하는데, 아래와 같은 에러가 나타납니다 : ValueError : Invalid classes inferred from unique values of y . Expected: [0 1 2 3], got [1 2 3 4] LabelEncoder를 사용해서 processing 도 다 했고, LGBMClassifier랑 RandomForestClassifier는 다 잘 돌아가는데 XGBClassifier만 저런 오류가 나타나네요;;; 참고를 위해 지금까지 작성한 코드 하기로 공유 드립니다 : import pandas as pd train=pd.read_csv('train.csv') test=pd.read_csv('test.csv') train=train.drop('ID', axis=1) test_id=test.pop('ID') print(train.shape, test.shape) print(train.head()) print(test.head()) print(train.info()) print(test.info()) print(train.isnull().sum()) print(test.isnull().sum()) y=train.pop('Segmentation') y=y.astype('object') y=y.astype('category') print(y.info(), y.shape) int_cols=train.select_dtypes(exclude='object').columns train[int_cols].corr() cat_cols=train.select_dtypes(include='object').columns print(train[cat_cols].describe(include='object')) print(test[cat_cols].describe(include='object')) for i in cat_cols: train[i]=train[i].astype('object') test[i]=test[i].astype('object') for i in cat_cols: print(train[i].value_counts()) print(test[i].value_counts()) from sklearn.preprocessing import RobustScaler scaler=RobustScaler() for i in int_cols : train[i]=scaler.fit_transform(train[[i]]) test[i]=scaler.transform(test[[i]]) from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le=LabelEncoder() for i in cat_cols: train[i]=le.fit_transform(train[i]) test[i]=le.transform(test[i]) print(train.head()) print(test.head()) from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val=train_test_split(train, y, test_size=0.2, random_state=2025) print(X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape) y_val=y_val.astype('category') y_tr=y_tr.astype('category') from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf=RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5, random_state=2025) rf.fit(X_tr, y_tr) y_pred_rf=rf.predict(X_val) from lightgbm import LGBMClassifier lgbm=LGBMClassifier() lgbm.fit(X_tr, y_tr) y_pred_lgbm=lgbm.predict(X_val) from sklearn.metrics import f1_score print(f1_score(y_val, y_pred_rf, average='weighted')) print(f1_score(y_val, y_pred_lgbm, average='weighted')) from xgboost import XGBClassifier xgb=XGBClassifier() xgb.fit(X_tr, y_tr) y_pred_xgb=xgb.predict(X_val)

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yaejin1016 댓글 3 좋아요 0 조회수 201

변수 앞 _ 하나를 사용할때

미해결

모두를 위한 파이썬 : 필수 문법 배우기 Feat. 오픈소스 패키지 배포 (Inflearn Original)

_ 를 변수에 사용하는데 있어 질문이 있습니다. 'Property(1) - Underscore' 강의에서 _가 하나를 사용할때는 PROTECTED 변수로, 상속받는 하위 클래스에 이용한다고 하셨습니다. 강사님의 다른 Python 강의에서 (정확히 어느 강의 인지는 기억이 안나네요) 가 붙은 변수를 클래스 변수로 사용하셨거든요. 혹시 두 의미가 상충되는것일까요 아니면 를 하나 사용할때는 두가지 경우 모두 사용가능할까요?

  • python
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