ARRAY, STRUCT -- 1) array_exercises 테이블에서 각 영화(title)별로 장르(genres)를 UNNEST해서 보여주세요. select title , genre from advanced.array_exercises as ae cross join unnest ( genres ) as genre ; #pivot 연습문제 — 1 ) 첫번째 풀이 order_date / user_1 / user_2 / user_3 --pivot : max(if(조건, true일 때의 값, false일 때의 값)) as new_colum + group by -- max 대신 집계 함수를 사용할 수도 있음 . sum -- false 일 때의 값은 null select order_date , sum ( if ( user_id = 1 , sum_of_amount , null )) as user_1 , sum ( if ( user_id = 2 , sum_of_amount , null )) as user_2 , sum ( if ( user_id = 3 , sum_of_amount , null )) as user_3 from ( select order_date , user_id , sum ( amount ) as sum_of_amount from advanced.orders group by order_date , user_id ) group by order_date order by 1 ; — 2 ) 두번째 풀이 -- 2번 문제 orders 테이블에서 유저(user_id)별로 주문 금액(AMOUNT)의 합계를 pivot 해주세요. -- 날짜(order_date)를 행(row)으로 user_id를 열 (column)으로 만들어야 합니다 -- 컬럼의 이름을 지정할 때 영어 제외하고 backtick('') option + ~ select user_id , max ( if ( order_date = "2023-05-01" , amount , 0 )) as 2023 - 05 - 01 , max ( if ( order_date = "2023-05-02" , amount , 0 )) as 2023 - 05 - 02 , max ( if ( order_date = "2023-05-03" , amount , 0 )) as 2023 - 05 - 03 , max ( if ( order_date = "2023-05-04" , amount , 0 )) as 2023 - 05 - 04 , max ( if ( order_date = "2023-05-05" , amount , 0 )) as 2023 - 05 - 05 from advanced.orders group by 1 order by 1 -- 3번 문제 orders 테이블에서 사용자(user_id)별, 날짜(order_date)별 주문이 있다면 1, -- 없다면 0 으로 pivot 해주세요. user_id를 행(row)으로 order_date를 열 (column)으로 만들어야 합니다 -- 컬럼의 이름을 지정할 때 영어 제외하고 backtick('') option + ~ 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 1 order by 1
UNNEST 1) array_exercises 테이블에서 각 영화(title)별로 장르를(genres) unnest 해서 보여주세요 SELECT title, genre FROM advanced.array_exercises CROSS JOIN UNNEST(genres) AS genre 2) array_exercieses 테이블에서 각 영화(title) 별로 배우 (actor)와 배역(character)을 보여주세요. 배우와 배역은 별도의 컬럼으로 나와야 합니다. SELECT title, actor_info.actor, actor_info.character, FROM advanced.array_exercises CROSS JOIN UNNEST(actors) AS actor_info; actors는 하나의 배열이고 그 배열의 각 요소가 STRUCT(구조체) 배열 자체에서 바로 .actor나 .character로 접근할 수 없음 먼저 배열을 UNNEST로 펼친 후에 펼쳐진 각 STRUCT에서 필드값 을 가져와야함 actors는 '서류 묶음'(배열) 각 서류(STRUCT)에는 '배우 이름'과 '캐릭터 이름'이라는 항목이 있음 서류 묶음을 먼저 풀어서(UNNEST) 개별 서류로 만든 다음 각 서류에서 원하는 정보를 읽어야 함 3) array_exercises 테이블에서 각 영화(title) 별로 배우(actor), 배역(character), 장르(genre)를 출력하세요. 한 row 에 배우, 배역, 장르가 모두 표시되어야 합니다. SELECT title, actor_info.actor, actor_info.character, genre, FROM advanced.array_exercises CROSS JOIN UNNEST(actors) AS actor_info CROSS JOIN UNNEST(genres) AS genre; actors 는 배열 인데 구조에 그 밑에 스트링, 스트링 2개 항목이 저장된거고 genres 는 배열인데 스트링 한 계층?의 구조가 있는거라 서로 구조가 달라서 둘이 같이 unnest 불가함 그래서 cross join, unnest 두 번 써줘야함 actors : ARRAY<STRUCT> => UNNEST => STRUCT genres : ARRAY<STRING> => UNNEST => STRING 4) 앱 로그 데이터(app_logs)의 배열을 풀어주세요. SELECT user_id, event_date, event_name, user_pseudo_id, params.key AS key, params.value.string_value AS string_value, params.value.int_value AS int_value, FROM advanced.app_logs CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS params ORDER BY event_date; 2022.08.01 부터 나와있길래 그때 날짜부터 정렬인줄 알았더니 where 절에서 2022.08.01 로 필터링 한거였음;; 에러 메시지의 의미: "Expected end of input but got keyword UNNEST" → FROM 절 다음에 UNNEST가 바로 나오면 안 되고, JOIN이나 CROSS JOIN이 먼저 나와야 한다는 뜻 JOIN이나 CROSS JOIN이 필요한 이유: 원본 테이블(app_logs)의 행과 UNNEST로 펼친 배열(event_params)의 요소들을 어떻게 연결할지 명시해야 하기 때문 PIVOT 1) orders 테이블에서 유저(user_id)별로 주문금액(amount)의 합계를 PIVOT 해주세요 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 ORDER BY order_date ASC 첫번째 풀이는 PIVOT을 하면서 바로 SUM을 한 것 다른 풀이는 집계 함수를 사용해서(SUM) 집계한 후에 PIVOT 컬럼 별칭(AS)에 작은따옴표를 사용함 (AS '2023-05-01') → 백틱 `` 을 사용해야 함. GROUP BY 절에 직접 ASC/DESC를 사용함 → ORDER BY를 따로 사용해야 함 2) orders 테이블에서 날짜(order_date)별로 유저들의 주문금액(amount)의 합계를 PIVOT 해주세요. user_id를 행으로, order_date를 열으로 만들어야 합니다. 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 ORDER BY user_id; 3) orders 테이블에서 사용자(user_id)별, 날짜(order_date)별로 주문이 있다면 1, 없다면 0으로 PIVOT 해주세요. user_id를 행으로, order_date를 열로 만들고 주문을 많이 해도 1로 처리합니다. 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 ORDER BY user_id 주문 횟수별로 구해달라고 했을 땐? → MAX 대신 SUM 값이 있으면 1로 넣어달라고 했기 때문에 이걸 SUM 하면 주문 횟수 더한 값이 됨. 4) user_id = 32888 이 카트 추가하기 (click_cart)를 누를 때 어떤 음식(food_id)을 담았나요? WITH base AS ( SELECT event_date, event_name, user_pseudo_id, event_timestamp, user_id, MAX(IF(param.key = "firebase_screen", param.value.string_value, NULL)) AS firebase_screen, MAX(IF(param.key = "food_id", param.value.int_value, NULL)) AS food_id, MAX(IF(param.key = "session_id", param.value.string_value, NULL)) AS session_id FROM advanced.app_logs CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS param WHERE event_date = "2022-08-01" GROUP BY ALL ) SELECT select_date, COUNT(user_id) AS user_cnt FROM base WHERE event_name = "click_cart" GROUP BY event_date
ARRAY, STRUCT 연습문제 -- 1. array_exercises 테이블에서 title 별로 genres를 UNNEST하기 SELECT title , genre FROM advanced.array_exercises CROSS JOIN UNNEST(genres) as genre; -- 2. array_exercises 테이블에서 title 별로 actor, character 추출 -- actor, character는 별도의 컬럼으로 빼기 (struct의 key로써 존재하면 안 됨.) SELECT title , ACTORS.actor AS actor , ACTORS.character AS character FROM advanced.array_exercises CROSS JOIN UNNEST(actors) AS ACTORS; -- 3. array_exercises 테이블에서 title 별로 actor, character, genre 추출 -- 여러 ARRAY 컬럼을 UNNEST할 경우, 각 컬럼별로 UNNEST한 것을 CROSS JOIN 진행하면 됨. SELECT title , ACTORS.actor AS actor , ACTORS.character AS character , genre FROM advanced.array_exercises CROSS JOIN UNNEST(actors) AS ACTORS CROSS JOIN UNNEST(genres) as genre; -- 4. app_logs 테이블(약 73만 건의 로그 데이터)의 ARRAY를 UNNEST 하기 -- event_params 형태? -- ARRAY<STRUCT<key STRING, value STRUCT<string_value STRING, int_value INT64>>>[ -- STRUCT('firebase_screen', STRUCT('food_detail', NULL)) -- , ... -- ] SELECT user_id , event_date , event_name , user_pseudo_id , EVENT_PARAMS.key AS key , EVENT_PARAMS.value.string_value AS string_value , EVENT_PARAMS.value.int_value AS int_value FROM advanced.app_logs CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS EVENT_PARAMS PIVOT 연습문제 -- 1. 날짜별 유저별 주문금액 합계 -- 첫번째 그룹 axis는 GROUP BY 대상 컬럼임. (여기서는 '날짜별'에 해당함.) -- 두번째 그룹 axis는 IF 혹은 CASE WHEN을 이용하여 각 컬럼으로 만들어야 함. (여기서는 '유저별'에 해당함.) -- 세번째 그룹 axis는 두번째 그룹 axis를 다루는 과정에서 '값'으로 들어가야 함. (여기서는 '주문금액'에 해당함.) 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` WHERE 1=1 AND user_id IN (1,2,3) GROUP BY order_date ORDER BY order_date ASC; -- 2. 유저별 날짜별 주문금액 합계 -- 문자열을 결과 컬럼으로 넣기 위해선 백틱(`)으로 감싸기!! 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` WHERE 1=1 AND user_id IN (1,2,3) AND order_date IN ('2023-05-01','2023-05-02','2023-05-03','2023-05-04','2023-05-05') GROUP BY user_id ORDER BY user_id ASC; -- 3. 유저별 날짜별 주문내역 존재여부 -- 주문 존재하면 1, 없으면 0; 주문횟수가 아님에 유의 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` WHERE 1=1 AND user_id IN (1,2,3) AND order_date IN ('2023-05-01','2023-05-02','2023-05-03','2023-05-04','2023-05-05') GROUP BY user_id ORDER BY user_id ASC; -- 4. app_logs 테이블 PIVOT 하기 -- user_id=32888이 카트 추가하기(click_cart)를 누를 때 어떤 음식(food_id)를 담았나요? -- 일반화된 문제 정의: 유저별 이벤트별 이벤트 파라미터 key-value 보기 -- 특정 유저가 특정 action을 취했을 때 (event가 발생했을 때) 앱 내부적으로 어떤 정보가 오갔는지 보고싶을 때 -- 방법 1) 쪼개서 생각하기 WITH base AS ( -- step 1) app_logs 테이블은 ARRAY 컬럼이 존재하는 테이블: UNNEST 하기 → UNNEST한 테이블을 임시테이블화 SELECT event_date, event_timestamp, event_name, params.key AS key_, params.value.string_value AS string_value_, params.value.int_value AS int_value_, user_id, user_pseudo_id, platform FROM advanced.app_logs CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS params WHERE 1=1 -- AND user_id=32888 -- AND event_name='click_cart' AND event_date >= '2022-08-01' AND event_date <= '2022-08-31' ) -- step 2) event_params에 대해 PIVOT 진행 SELECT user_id, event_date, event_name, event_timestamp, user_pseudo_id, MAX(IF(key_='food_id',int_value_,NULL)) AS `food_id`, MAX(IF(key_='session_id',string_value_,NULL)) AS `session_id`, MAX(IF(key_='firebase_screen',string_value_,NULL)) AS `firebase_screen`, FROM base GROUP BY user_id, event_date, event_name, event_timestamp, user_pseudo_id; -- 방법 2) UNNEST + PIVOT을 한 쿼리에 WITH base AS ( SELECT user_id, event_date, event_name, event_timestamp, user_pseudo_id, MAX(IF(params.key='food_id',params.value.int_value,NULL)) AS `food_id`, MAX(IF(params.key='session_id',params.value.string_value,NULL)) AS `session_id`, MAX(IF(params.key='firebase_screen',params.value.string_value,NULL)) AS `firebase_screen`, FROM advanced.app_logs CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS params GROUP BY ALL ) -- user_id=32888이 카트 추가하기(click_cart)를 누를 때 어떤 음식(food_id)을 담았나요? SELECT * FROM base WHERE 1=1 AND user_id=32888 AND event_name='click_cart'; 퍼널 쿼리 연습문제 WITH main AS ( SELECT event_date, CONCAT(event_name,'-', event_param.value.string_value) AS event_name_with_screen, CASE WHEN event_name = 'screen_view' AND event_param.value.string_value = 'welcome' THEN 1 WHEN event_name = 'screen_view' AND event_param.value.string_value = 'home' THEN 2 WHEN event_name = 'screen_view' AND event_param.value.string_value = 'food_category' THEN 3 WHEN event_name = 'screen_view' AND event_param.value.string_value = 'restaurant' THEN 4 WHEN event_name = 'screen_view' AND event_param.value.string_value = 'cart' THEN 5 WHEN event_name = 'click_payment' AND event_param.value.string_value = 'cart' THEN 6 END AS step_num, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS cnt FROM advanced.app_logs CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS event_param WHERE 1=1 AND event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2022-08-18' AND event_param.key = 'firebase_screen' AND event_name IN ("screen_view",'click_payment') GROUP BY 1,2,3 HAVING step_num IS NOT NULL ) SELECT event_date, SUM(IF(step_num = 1, cnt, 0)) AS `screen_view-welcome`, SUM(IF(step_num = 2, cnt, 0)) AS `screen_view-home`, SUM(IF(step_num = 3, cnt, 0)) AS `screen_view-food_category`, SUM(IF(step_num = 4, cnt, 0)) AS `screen_view-restaurant`, SUM(IF(step_num = 5, cnt, 0)) AS `screen_view-cart`, SUM(IF(step_num = 6, cnt, 0)) AS `click_payment-cart` FROM main GROUP BY 1 ORDER BY event_date ASC
안녕하세요. 다익스트라는 에지의 가중치가 양수일때 출발노드에서 전체 각 노드까지의 최단거리, 벨만-포드는 특정 출발노드에서 다른 노드까지의 최단 경로 탐색, 음수 가중치가 있어도 수행 가능 이렇게 되어있는데, 벨만-포드에서 에지 사용 횟수를 강조하는 이유가 다익스트라는 출발 노드가 정해져있고, 벨만-포드는주어진 출발노드가 달라질수 있어서라고 생각하면 될까요..? 처음엔 가중치 양수, 음수만의 차이만 인줄 알았는데, 뭔가 강조하시는걸 보니 저런 이유때문인가하고 질문해봅니다..! 다들 화이팅
n,m=map(int,input().split()) weight=list(map(int, input().split())) left=0 right=(n-1) cnt=0 weight.sort() while left<=right: weight_sum=weight[left]+weight[right] if weight_sum>m: cnt+=1 right-=1 else: cnt+=1 left+=1 right-=1 print(cnt) 안녕하세요 선생님, 이렇게 left, right 포인터를 이용해서 풀어도 예제 문제는 모두 정답이 나오는데 혹시 이렇게 푸는 풀이도 답으로 가능할까요?
안녕하세요! 지금까지 강의 너무 잘 들었습니다. React와 TypeScript 강의를 듣고 복습겸으로 제공해주신 핸드북 사이트까지 참고하면서 공부하고 있습니다! 혹시나 Next.js의 핸드북 사이트를 제가 못 찾은건지 아니면 없다면 만드실 계획은 없으신지 궁금해서 질문 올려봅니다. 좋은 강의 만들어주셔서 감사합니다.
안녕하세요. 좋은 강의 감사합니다! a와 b의 최대 공약수 시간 복잡도에 대해 질문이 있는데요. 약수를 구하는 시간 복잡도가 O(√n)이고, 최대 공약수를 구하기 위해서는 a, b 각각의 약수를 구하는 연산이 들어가기 때문에 최소 O(√a + √b)가 될 텐데 어떻게 O(√max(a, b))가 나오게 되는지 궁금합니다.
현재 섹션 5의 3번째 영상을 보고 있습니다. category = models.ForeignKey( Category, on_delete=models.CASCADE, db_constraint=False, ) 위 코드에서 카테고리에 왜 db_constraint=False, 를 설정하였는지 이해가 잘 되지 않아 설정 용도에 대해 알고 싶습니다. default=null을 한다면, 카테고리 외래키 없이 product 데이터를 생성할 목적인걸 알겠는데, 없는 상황에서 어떤 이유에 사용하신 것인지 알고 싶습니다.
SELECT [1, 2, 3, 4, 5] AS some_numbers ; SELECT ARRAY<INT64>[1, 2, 3, 4, 5] AS some_numbers ; SELECT GENERATE_ARRAY(1, 5, 1) AS some_numbers ; SELECT [SAFE_OFFSET()] ; SELECT (1, 2, 3) AS struct_test ; SELECT STRUCT<hi INT64, hello INT64>(1, 2) AS struct_test ; SELECT a.title, b AS genre FROM workspace.array_exercises AS a JOIN UNNEST(genres) AS b ; SELECT a.title, b.actor, b.character FROM workspace.array_exercises AS a JOIN UNNEST(actors) AS b ; SELECT a.title, b.actor, b.character, c AS genre FROM workspace.array_exercises AS a JOIN UNNEST(actors) AS b JOIN UNNEST(genres) AS c ; SELECT a.user_id, a.event_date, a.event_name, a.user_pseudo_id, b.key, b.value.string_value, b.value.int_value FROM workspace.app_logs AS a JOIN UNNEST(event_params) AS b ; SELECT key, string_value, count(distinct user_pseudo_id) FROM ( SELECT a.user_id, a.event_date, a.event_name, a.user_pseudo_id, b.key, b.value.string_value, b.value.int_value FROM workspace.app_logs AS a JOIN UNNEST(event_params) AS b ) WHERE event_name = 'screen_view' GROUP BY ALL ; 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 workspace.orders GROUP BY ALL ORDER BY order_date ; SELECT user_id, sum(if(order_date = '2023-05-01', amount, 0)) `2023-05-01`, sum(if(order_date = '2023-05-02', amount, 0)) `2023-05-02`, sum(if(order_date = '2023-05-03', amount, 0)) `2023-05-03`, sum(if(order_date = '2023-05-04', amount, 0)) `2023-05-04`, sum(if(order_date = '2023-05-05', amount, 0)) `2023-05-05` FROM workspace.orders GROUP BY ALL ORDER BY user_id ; SELECT user_id, if(sum(if(order_date = '2023-05-01', amount, 0)) > 0, 1, 0) `2023-05-01`, if(sum(if(order_date = '2023-05-02', amount, 0)) > 0, 1, 0) `2023-05-02`, if(sum(if(order_date = '2023-05-03', amount, 0)) > 0, 1, 0) `2023-05-03`, if(sum(if(order_date = '2023-05-04', amount, 0)) > 0, 1, 0) `2023-05-04`, if(sum(if(order_date = '2023-05-05', amount, 0)) > 0, 1, 0) `2023-05-05` FROM workspace.orders GROUP BY ALL ORDER BY user_id ; WITH events AS ( SELECT event_date, event_timestamp, event_name, user_id, user_pseudo_id, platform, MAX(IF(b.key = "firebase_screen", b.value.string_value, NULL)) AS firebase_screen, MAX(IF(b.key = "session_id", b.value.string_value, NULL)) AS session_id FROM workspace.app_logs AS a JOIN UNNEST(event_params) AS b WHERE event_date >= '2022-08-01' AND event_date < '2022-08-19' GROUP BY ALL ), filter_event_and_concat_event_and_screen AS ( 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 events WHERE event_name IN ('screen_view', 'click_payment') ) 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 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 ;
1 from statsmodels.formula.api import ols from statsmodels.stats.anova import anova_lm model = ols('토마토수 ~ C(종자) * C(비료)', data=df).fit() anova_lm(model) 2 import statsmodels.api as sm from statsmodels.formula.api import ols model = ols('토마토수 ~C(종자)*C(비)', data=df).fit() anava_table=sm.stats.anova_lm(model) print(anava_table) 1 과 2를 보면 from statsmodels.formula.api import ols 는 같고 import statsmodels.api as sm과 from statsmodels.stats.anova import anova_lm이 다른데요.. 구글링해보고 고민해봐도 모르겠어요. 결과값은 같은데..무슨차이일까요?
SPP Layer의 경우 여러 Spatial Bins를 사용하여 이미지의 작은 부분부터 큰 부분까지의 정보를 취합하는 것으로 이해했습니다. 또한 ROI Pooling Layer의 경우 SPP Layer에서 Level이 1인 Bins만 적용하는 것으로 이해했습니다. 여기서 의문이 드는 것이 여러 정보를 종합적으로 취합한 SPP Layer가 ROI Pooling Layer보다 성능이 뛰어날 것으로 (직관적으로) 생각이 드는데, Fast RCNN에서 ROI Pooling을 선택한 이유가 궁금합니다. 실험적인 결과로 ROI Pooling을 선택했겠지만, ROI Pooling이 SPP Layer보다 Object Detection에서 우수한 성능을 보이는 이유가 궁금합니다!
ARRAY, STRUCT 연습문제 -- 1)영화별 장르를 unnest해서 보여줘라. SELECT title, genre FROM advanced.array_exercises CROSS JOIN UNNEST(genres) AS genre; --2) 영화별 배우와 배역을 보여줘라. 배우와 배역은 별도의 컬럼으로 나와야 한다. SELECT title, ac.actor, ac.character FROM advanced.array_exercises CROSS JOIN UNNEST(actors) AS ac; --3. 영화별로 배우, 배역, 장르를 출력해라. SELECT title, actor.actor, actor.character, genre FROM `advanced.array_exercises` CROSS JOIN UNNEST(actors) as actor CROSS JOIN UNNEST(genres) as genre; --4. 앱 로그 데이터의 배열을 풀어라 SELECT user_id, event_date, event_name, user_pseudo_id, event_param.key, event_param.value.string_value, event_param.value.int_value FROM `advanced.app_logs` CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS event_param PIVOT 연습문제 -- 1. 유저별 주문금액의 합계를 poviot해라. -- 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 -- ORDER BY order_date; -- 2. 날짜별 유저들의 주문금액의 합계를 pivot해라. -- 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 -- ORDER BY user_id; -- 3. 사용자별, 날짜별 주문이 있다면 1, 없다면 0으로 pivot해라. -- 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 -- ORDER BY user_id; --4. key값을 column으로 pivot해라 SELECT user_id, event_date, event_name, user_pseudo_id, IF(key = 'food_id', IF(string_value IS NOT NULL, string_value, CAST(int_value AS STRING)), NULL) AS food_id FROM advanced.app_logs_unnest # app_logs 테이블을 unnest한 결과는 자주 쓰일 듯 싶어 app_logs_unnest 테이블을 따로 생성했다. WHERE event_name = 'click_cart' AND event_date = '2022-08-01'; 기억할 것 IF 조건문을 사용할 때, TRUE일때의 값과 FALSE일때의 값의 데이터 타입이 같아야 한다. PIVOT 연습문제 4번을 풀 때 food_id를 PIVOT하는 과정에서 IF(key = 'food_id', IF(string_value IS NOT NULL, string_value, int_value AS STRING), NULL)와 같이 표현했었다. KEY값에 따라 string_value와 int_value중 타입에 맞는 하나의 컬럼에만 값이 있었고, 처음에는 이를 명시적으로 적기보다 범용적으로 사용될 수 있도록 하는게 더 좋지 않을까 싶었다. 값이 있는 컬럼의 값을 사용하자는 의도로 IF(string_value IS NOT NULL, string_value, int_value AS STRING)라고 표현했고 다음과 같은 에러를 만났다. No matching signature for function IF for argument types: BOOL, STRING, INT64. Supported signature: IF(BOOL, ANY, ANY) at [55:23] 에러를 피하고자 CAST를 이용했는데 데이터 타입을 억지로 바꾸기보다는(추후에 숫자형 데이터로 대소 비교를 한다던지 나열을 한나던지의 상황이 있을 수 있으니..) 명시적으로 표현하는 것을 마냥 피할것은 아니겠다는 생각을 했다. 특별한 문자(예약어, 숫자)를 ALIAS로 설정하려면 back tick(`) 으로 감싸줘야한다. 퍼널 쿼리 연습문제 -- 퍼널 별 유저 수 집계(2022-08-01 ~ 2022-08-18) -- welcome -> home -> good category -> restaurant -> cart -> 주문하기 클릭 /* event_data | event_name_with_screen | stemp_number | cnt 의 컬럼 형태로 만들것 */ -- 처음 작성했던 쿼리 -- SELECT -- event_date, -- CASE -- WHEN event_name = 'screen_view' AND string_value = 'welcome' THEN CONCAT(event_name, '-', string_value) -- WHEN event_name = 'screen_view' AND string_value = 'home' THEN CONCAT(event_name, '-', string_value) -- WHEN event_name = 'screen_view' AND string_value = 'food_category' THEN CONCAT(event_name, '-', string_value) -- WHEN event_name = 'screen_view' AND string_value = 'restaurant' THEN CONCAT(event_name, '-', string_value) -- WHEN event_name = 'screen_view' AND string_value = 'cart' THEN CONCAT(event_name, '-', string_value) -- WHEN event_name = 'click_payment' AND string_value = 'cart' THEN CONCAT(event_name, '-', string_value) -- END AS event_name_with_screen, -- CASE -- WHEN event_name = 'screen_view' AND string_value = 'welcome' THEN 1 -- WHEN event_name = 'screen_view' AND string_value = 'home' THEN 2 -- WHEN event_name = 'screen_view' AND string_value = 'food_category' THEN 3 -- WHEN event_name = 'screen_view' AND string_value = 'restaurant' THEN 4 -- WHEN event_name = 'screen_view' AND string_value = 'cart' THEN 5 -- WHEN event_name = 'click_payment' AND string_value = 'cart' THEN 6 -- END AS step_number, -- COUNT(event_date) AS cnt -- FROM `advanced.app_logs_unnest` -- WHERE -- event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2022-08-18' -- GROUP BY ALL -- ORDER BY event_date, step_number -- ============================================= -- 정석 쿼리 WITH base AS( SELECT event_date, event_timestamp, event_name, user_id, user_pseudo_id, platform, 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.int_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" -- AND -- event_param.key IN ("screen_view", "click_payment") -- AND -- event_param.value.string_value IN ("welcome", "home", "food_category", "restaurant", "cart") GROUP BY ALL ), filter_event_and_concat_event_and_screen AS( SELECT * EXCEPT(event_name, firebase_screen), CONCAT(event_name, "-", firebase_screen) AS event_name_with_screen, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), "Asia/Seoul") AS event_datetime FROM base WHERE event_date BETWEEN "2022-08-01" AND "2022-08-18" AND event_name IN ("screen_view", "click_payment") AND firebase_screen IN ("welcome", "home", "food_category", "restaurant", "cart") ) SELECT event_date, event_name_with_screen, -- event_datetime, -- user_pseudo_id, 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, step_number 기억할 것 각 컬럼에 어떤 값이 있는지 잘! 확인하자. event_name_with_screen 부분을 CASE WHEN으로 처리하며 '이게 진정 맞을까......' 싶긴 했었었다. 왜인지 초반에 컬럼값 확인할 때 WHERE 절에 IN 구문으로 확인했을때 원하던 결과로 나오지 않아 CASE WHEN으로 직접 처리했었는데.. 실수였다. (아마 string_value만 IN연산으로 확인하고 섣부른 판단을 했던게 아닐지 싶다.) CASE WHEN 구문에서 전체를 포함하도록 조건을 구성하지 않으면 WHEN에 해당하지 않는 부분은 NULL값으로 생성된다. 처음 쿼리를 짜고 CNT 컬럼의 값을 확인했을 때 event_name_with_screen과 step_number에 왜 NULL값이 있는지 당황스러웠다. 이미 있는 데이터에 새 컬럼을 만든 것이니 조건에 해당되지 않는 부분은 값이 없어 NULL로 남아있다는 사실...! DATETIME 함수를 이용하여 "Asia/Seoul" 처리하기 새까맣게 잊고있었다. 까먹지 말자~! 항상 데이터를 뽑아 어떤 내용을 확인하고 싶은 건지 를 생각하자. 문제에 맞는 쿼리를 짜고 작성된 쿼리의 결과가 잘 나오는지에만 급급했던 거 같다. 이 강의를 듣는 목적은 데이터 분석에 대한 감 잡기!지 쿼리 잘 짜기!는 아니었으니까..!(물론 SQL 실력 향상은 필요한 부분..!!) 스스로 고민해보는 시간을 꼭! 갖도록 해보자.
1) ARRAY, STRUCT 연습문제 1-1) SELECT title, genre FROM advanced.array_exercises CROSS JOIN UNNEST (genres) as genre ORDER BY title; 1-2) SELECT title, actor.actor, actor.character FROM advanced.array_exercises CROSS JOIN UNNEST(actors) as actor ORDER BY title; 1-3) SELECT title, actor.actor, actor.character, genre FROM advanced.array_exercises CROSS JOIN UNNEST(genres) as genre CROSS JOIN UNNEST(actors) as actor ORDER BY 1,2,3; 1-4) SELECT user_id, event_date, event_name, user_pseudo_id, event_param.key, event_param.value.string_value, event_param.value.int_value FROM advanced.app_logs CROSS JOIN UNNEST(event_params) as event_param WHERE event_date = '2022-08-01'; 2) PIVOT 연습문제 2-1) 1) 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 1 ORDER BY 1; 2-2) 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 1 ORDER BY 1; 2-3) 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 1 ORDER BY 1; 2-4) SELECT event_date, event_timestamp, event_name, event_timestamp, user_pseudo_id, MAX(CASE WHEN event_param.key = 'firebase_screen' THEN event_param.value.string_value END) as firebase_screen, MAX(CASE WHEN event_param.key = 'food_id' THEN event_param.value.int_value END) as food_id, MAX(CASE WHEN event_param.key = 'session_id' THEN event_param.value.string_value END) as session_id, FROM advanced.app_logs CROSS JOIN UNNEST(event_params) as event_param WHERE event_date = '2022-08-01' GROUP BY ALL 3) 퍼널 쿼리 연습 문제 WITH main as ( SELECT event_date, concat(event_name,'-', event_param.value.string_value) AS event_name_with_screen, CASE WHEN event_name = 'screen_view' AND event_param.value.string_value = 'welcome' THEN 1 WHEN event_name = 'screen_view' AND event_param.value.string_value = 'home' THEN 2 WHEN event_name = 'screen_view' AND event_param.value.string_value = 'food_category' THEN 3 WHEN event_name = 'screen_view' AND event_param.value.string_value = 'restaurant' THEN 4 WHEN event_name = 'screen_view' AND event_param.value.string_value = 'cart' THEN 5 WHEN event_name = 'click_payment' AND event_param.value.string_value = 'cart' THEN 6 END AS step_num, count(distinct user_pseudo_id) AS cnt FROM advanced.app_logs CROSS JOIN UNNEST(event_params) as event_param WHERE event_date between '2022-08-01' AND '2022-08-18' AND event_param.key = 'firebase_screen' AND event_name IN ("screen_view",'click_payment') GROUP BY 1,2,3 HAVING step_num IS NOT NULL ) SELECT event_date, SUM(IF(step_num = 1, cnt, 0)) AS `screen_view-welcome`, SUM(IF(step_num = 2, cnt, 0)) AS `screen_view-home`, SUM(IF(step_num = 3, cnt, 0)) AS `screen_view-food_category`, SUM(IF(step_num = 4, cnt, 0)) AS `screen_view-restaurant`, SUM(IF(step_num = 5, cnt, 0)) AS `screen_view-cart`, SUM(IF(step_num = 6, cnt, 0)) AS `click_payment-cart` FROM main GROUP BY 1 ORDER BY event_date
연습 문제 (1) Array, Struct -- 1) array_exercises 테이블에서 각 영화(title)별로 장르(genres)를 UNNEST해서 보여주세요 SELECT title, genre # genres 아님 FROM `advanced.array_exercises` CROSS JOIN UNNEST(genres) AS genre 처음에 'title'을 기준으로 묶여 있길래 UNNEST의 요소로 'title'을 넣으려 함 → ERROR 생각해보니 CROSS JOIN이 목적이므로 개별 값을 가지는 'genres'를 기준으로 UNNEST -- 2) array_exercises 테이블에서 각 영화(title)별로 배우(actor)와 배역(character)을 보여주세요. 배우와 배역은 별도의 컬럼으로 나와야 합니다 SELECT title, actor, character FROM `advanced.array_exercises`, UNNEST(actors) CROSS JOIN 대신 ','를 통해 UNNEST를 시도해 봄 -- 3) 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, ae2.actor, ae2.character, genre FROM ( SELECT title, actor.actor, actor.character, genres FROM `advanced.array_exercises` AS ae, UNNEST(actors) AS actor ) AS ae2, UNNEST(genres) AS genre -- 강의 코드 SELECT title, actor.actor, actor.character, genre FROM `advanced.array_exercises` AS ae, UNNEST(actors) AS actor, UNNEST(genres) AS genre UNNEST 두번해야해서 서브쿼리로 해결하려 시도 → 서브 쿼리 안하고 UNNEST 두번 사용 가능 실행 순서 : FROM → JOIN → SELECT cmd + D : 다음 해당 항목 같이 선택 → 반복되는 단어 쉽게 수정 가능 -- 4) 앱 로그 데이터(app_logs)의 배열을 풀어주세요 SELECT user_id, event_date, event_name, user_pseudo_id, EV.key, EV.value.string_value, EV.value.int_value FROM `advanced.app_logs` AS al, UNNEST(event_params) AS EV -- 강의 코드 SELECT event_date, event_timestamp, event_name, event_param.key AS key, event_param.value AS value, user_id FROM `advanced.app_logs`, UNNEST(event_params) AS event_param WHERE event_date = "2022-08-01" WHERE에 조건을 넣어 연산량 낮출 수 있음 event_params로 UNNEST했을때 value값만 사용해도 string, int 둘다 표시됨 (2) PIVOT parquet : 대용량 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하기 위해 설계된 컬럼 기반의 저장 형식 공통 사항 : 행과 열에 대한 정의가 한번에 떠오르지 않았음 -- 1) 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 ORDER BY order_date NULL과 0은 다르다 서브쿼리 이용한 방법도 있음(집계 후 PIVOT) -- 2) orders 테이블에서 날짜(order_date)별로 유저들의 주문 금액(amount)의 합계를 PIVOT 해주세요. -- user_id를 행(Row)으로, order_date를 열(Column)으로 만들어야 합니다 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 AS에서 “ ”(따옴표) 대신 (백틱) 사용 ANY_VALUE : 그룹화 할 대상 중에 임의의 값을 선택한다(NULL 제외) 따라서 나머지 값들이 NULL이거나 값이 확정적일 때 사용 -- 3) 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 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 조건문에서 행 별로 주문 있으면 1, 없으면 0 설정한 뒤 MAX 조건 걸어줌 → 최종적으로 값이 있으면 1 횟수일 경우에는 SUM -- user_id = 32888이 카트 추가하기(click_cart)를 누를때 어떤 음식(food_id)을 담았나요? => 쿼리 작성이 어려움 -- => key를 Column으로 두고, string_value나 int_value를 Column의 값으로 설정하는 것이 필요 SELECT user_id, event_date, event_name, event_timestamp, ANY_VALUE(IF(event_param.key="firebase_screen", event_param.value.string_value, NULL)) AS `firebase_screen`, ANY_VALUE(IF(event_param.key="food_id", event_param.value.int_value, NULL)) AS `food_id`, ANY_VALUE(IF(event_param.key="session_id", event_param.value.string_value, NULL)) AS `session_id`, FROM `advanced.app_logs`, UNNEST(event_params) AS event_param WHERE (event_date = "2022-08-01") AND (event_name = "click_cart") AND (user_id = 32888) # 선택 사항 GROUP BY user_id, event_date, event_name, event_timestamp 문제를 봤을 때 문제가 원하는게 무엇인지 한번에 파악되지 않았음 32888의 click cart 행위에만 집중하는 것으로 판단 GROUP BY ALL 을 통해 한번에 해결 가능 (3) 퍼널 쿼리 WITH base AS ( SELECT user_id, user_pseudo_id, event_date, event_name, event_timestamp, platform, ANY_VALUE(IF(event_param.key="firebase_screen", event_param.value.string_value, NULL)) AS `firebase_screen`, ANY_VALUE(IF(event_param.key="food_id", event_param.value.int_value, NULL)) AS `food_id`, ANY_VALUE(IF(event_param.key="session_id", event_param.value.string_value, NULL)) AS `session_id`, FROM `advanced.app_logs`, UNNEST(event_params) AS event_param WHERE event_date BETWEEN "2022-08-01" AND "2022-08-18" GROUP BY ALL ) event_name과 event_params가 연결되어야 하므로 우선 UNNEST 필요하다고 생각함 → 이전에 사용했던 쿼리문 그대로 사용 후 WITH 하지만 이후 과정에서 CONCAT 함수를 떠올리지 못해 진행이 불가했음 ), concat_event_screen AS ( 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 ) 이후에 concat_event_screen이라는 이름으로 테이블 재가공 해줌 CONCAT을 통해 event_name-firebase-screen event_timestamp 알아보기 쉽게 바꿔준 후 제거 SELECT 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 concat_event_screen GROUP BY ALL HAVING step_number IS NOT NULL # CASE-WHEN에서 포함되지 않는 행위는 제거 CASE-WHEN 이용해서 step_number 컬럼 만들어줌 COUNT + DISTINC 이용해 해당 퍼널에 진입한 고유 유저 수 세주기 퍼널이 아직 익숙하지 않아 혼자서 해결할 수는 없었음 +) 일자별 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 concat_event_screen GROUP BY ALL HAVING step_number IS NOT NULL # CASE-WHEN에서 포함되지 않는 행위는 제거 ORDER BY event_date 간단한 EDA 지금까지 배운 것을 바탕으로 간단한 데이터 탐색 및 분석 행 개수 → 731873행 2022-08-01(월) ~ 2023-01-20(금) 의 데이터 user_id 고유 개수 → 49678 pseudo_user_id 고유 개수 → 52823 event_params → 22개 아래 표는 전체 기간에 대한 각 event_params별 개수 총합(내림차순) -> 개수가 같은 항목들이 존재 -> 앱 작동 흐름에 대해 알 필요 있어 보임 event_date에 따른 pseudo_user_id 고유 개수 그래프 -> 8월부터 10월 중순까지는 이용자수가 늘어나는 추세 -> 이후 안정기 들어서면서 일정한 주기로 반복되는 형태 느낀점 보통 데이터 분석 프로젝트를 하면 Python이나 R을 통해 진행했기에 아직 쿼리문이 생소함 머릿속으로는 대충 어떤 식으로 데이터를 건드려야겠다는 생각이 들긴 하지만, 표현이 잘 안되는 경우가 많아서 까다로웠던 것 같음 업무 경험이 없는 입장에서 퍼널 분석 같은 것들은 실제로 해본적이 없는데, 비교적 이해하기 쉽게 알려주신 것 같음
