실행 단계에서 아래와 같은 오류가 발생했습니다. 어떻게 처리해야 할까요..? ERROR: Connection is broken: "java.net.ConnectException: Connection refused: localhost" [90067-199] Exception in thread "main" org.hibernate.service.spi.ServiceException: Unable to create requested service [org.hibernate.engine.jdbc.env.spi.JdbcEnvironment] at org.hibernate.service.internal.AbstractServiceRegistryImpl.createService(AbstractServiceRegistryImpl.java:275) at org.hibernate.service.internal.AbstractServiceRegistryImpl.initializeService(AbstractServiceRegistryImpl.java:237) at org.hibernate.service.internal.AbstractServiceRegistryImpl.getService(AbstractServiceRegistryImpl.java:214) at org.hibernate.id.factory.internal.DefaultIdentifierGeneratorFactory.injectServices(DefaultIdentifierGeneratorFactory.java:152) at org.hibernate.service.internal.AbstractServiceRegistryImpl.injectDependencies(AbstractServiceRegistryImpl.java:286) at org.hibernate.service.internal.AbstractServiceRegistryImpl.initializeService(AbstractServiceRegistryImpl.java:243) at org.hibernate.service.internal.AbstractServiceRegistryImpl.getService(AbstractServiceRegistryImpl.java:214) at org.hibernate.boot.internal.InFlightMetadataCollectorImpl.<init>(InFlightMetadataCollectorImpl.java:179) at org.hibernate.boot.model.process.spi.MetadataBuildingProcess.complete(MetadataBuildingProcess.java:119) at org.hibernate.jpa.boot.internal.EntityManagerFactoryBuilderImpl.metadata(EntityManagerFactoryBuilderImpl.java:904) at org.hibernate.jpa.boot.internal.EntityManagerFactoryBuilderImpl.build(EntityManagerFactoryBuilderImpl.java:935) at org.hibernate.jpa.HibernatePersistenceProvider.createEntityManagerFactory(HibernatePersistenceProvider.java:56) at javax.persistence.Persistence.createEntityManagerFactory(Persistence.java:79) at javax.persistence.Persistence.createEntityManagerFactory(Persistence.java:54) at hellojpa.JpaMain.main(JpaMain.java:9) Caused by: org.hibernate.exception.JDBCConnectionException: Error calling Driver#connect at org.hibernate.exception.internal.SQLExceptionTypeDelegate.convert(SQLExceptionTypeDelegate.java:48) at org.hibernate.exception.internal.StandardSQLExceptionConverter.convert(StandardSQLExceptionConverter.java:42) at org.hibernate.engine.jdbc.spi.SqlExceptionHelper.convert(SqlExceptionHelper.java:113) at org.hibernate.engine.jdbc.connections.internal.BasicConnectionCreator.convertSqlException(BasicConnectionCreator.java:118) at org.hibernate.engine.jdbc.connections.internal.DriverConnectionCreator.makeConnection(DriverConnectionCreator.java:41) at org.hibernate.engine.jdbc.connections.internal.BasicConnectionCreator.createConnection(BasicConnectionCreator.java:58) at org.hibernate.engine.jdbc.connections.internal.DriverManagerConnectionProviderImpl$PooledConnections.addConnections(DriverManagerConnectionProviderImpl.java:363) at org.hibernate.engine.jdbc.connections.internal.DriverManagerConnectionProviderImpl$PooledConnections.<init>(DriverManagerConnectionProviderImpl.java:282) at org.hibernate.engine.jdbc.connections.internal.DriverManagerConnectionProviderImpl$PooledConnections.<init>(DriverManagerConnectionProviderImpl.java:260) at org.hibernate.engine.jdbc.connections.internal.DriverManagerConnectionProviderImpl$PooledConnections$Builder.build(DriverManagerConnectionProviderImpl.java:401) at org.hibernate.engine.jdbc.connections.internal.DriverManagerConnectionProviderImpl.buildPool(DriverManagerConnectionProviderImpl.java:112) at org.hibernate.engine.jdbc.connections.internal.DriverManagerConnectionProviderImpl.configure(DriverManagerConnectionProviderImpl.java:75) at org.hibernate.boot.registry.internal.StandardServiceRegistryImpl.configureService(StandardServiceRegistryImpl.java:100) at org.hibernate.service.internal.AbstractServiceRegistryImpl.initializeService(AbstractServiceRegistryImpl.java:246) at org.hibernate.service.internal.AbstractServiceRegistryImpl.getService(AbstractServiceRegistryImpl.java:214) at org.hibernate.engine.jdbc.env.internal.JdbcEnvironmentInitiator.buildJdbcConnectionAccess(JdbcEnvironmentInitiator.java:145) at org.hibernate.engine.jdbc.env.internal.JdbcEnvironmentInitiator.initiateService(JdbcEnvironmentInitiator.java:66) at org.hibernate.engine.jdbc.env.internal.JdbcEnvironmentInitiator.initiateService(JdbcEnvironmentInitiator.java:35) at org.hibernate.boot.registry.internal.StandardServiceRegistryImpl.initiateService(StandardServiceRegistryImpl.java:94) at org.hibernate.service.internal.AbstractServiceRegistryImpl.createService(AbstractServiceRegistryImpl.java:263) ... 14 more Caused by: org.h2.jdbc.JdbcSQLNonTransientConnectionException: Connection is broken: "java.net.ConnectException: Connection refused: localhost" [90067-199] at org.h2.message.DbException.getJdbcSQLException(DbException.java:617) at org.h2.message.DbException.getJdbcSQLException(DbException.java:427) at org.h2.message.DbException.get(DbException.java:194) at org.h2.engine.SessionRemote.connectServer(SessionRemote.java:435) at org.h2.engine.SessionRemote.connectEmbeddedOrServer(SessionRemote.java:317) at org.h2.jdbc.JdbcConnection.<init>(JdbcConnection.java:169) at org.h2.jdbc.JdbcConnection.<init>(JdbcConnection.java:148) at org.h2.Driver.connect(Driver.java:69) at org.hibernate.engine.jdbc.connections.internal.DriverConnectionCreator.makeConnection(DriverConnectionCreator.java:38) ... 29 more Caused by: java.net.ConnectException: Connection refused at java.base/sun.nio.ch.Net.pollConnect(Native Method) at java.base/sun.nio.ch.Net.pollConnectNow(Net.java:672) at java.base/sun.nio.ch.NioSocketImpl.timedFinishConnect(NioSocketImpl.java:554) at java.base/sun.nio.ch.NioSocketImpl.connect(NioSocketImpl.java:602) at java.base/java.net.SocksSocketImpl.connect(SocksSocketImpl.java:327) at java.base/java.net.Socket.connect(Socket.java:633) at org.h2.util.NetUtils.createSocket(NetUtils.java:103) at org.h2.util.NetUtils.createSocket(NetUtils.java:83) at org.h2.engine.SessionRemote.initTransfer(SessionRemote.java:115) at org.h2.engine.SessionRemote.connectServer(SessionRemote.java:431) ... 34 more
안녕하세요 선생님 , 자바에 대해 깊이 학습하고자 다시 기초부터 배우고있는 주니어 개발자입니다. 다름이 아니라 현재 목차에서 데이터와 기능들이 분리되어 있는것은 유지보수 관점에서 힘들기때문에 그 둘을 묶기위한 설계가 객체지향이라고 이해를 했는데요. 스프링 관점에서 보면 데이터의 무결성을 지키기위해 데이터(dto) 와 서비스는 분리하는 설계를 하는것으로 알고있습니다. 일반 자바와 스프링은 조금 다른 시각으로 바라봐야 할까요?
안녕하세요 강사님 좋은 강의 감사드립니다. readme파일을 잘 작성하는 것도 과제전형을 진행하는데 중요한 요소라고 들었는데 예제 소스에 작성된 readme 파일 형식으로 실제 과제전형 시에 제출하기에는 조금 부족해보이는데 보통 어떤 형식으로 작성하시는 편이신가요? 또는 이 부분은 꼭 들어갔으면 하는 요소가 있을까요?
강사님 강의를 이제 막 듣기 시작한 수강생입니다! 지금 리코일 기본 문법 관련 강의를 듣던중 궁금증이 생겨 질문드립니다. 클라이언트 페이지 하위의 페이지는 모두 클라이언트 페이지로 바뀌는 것으로 이해하고 있었는데 전역에 리코일 프로바이더로 감싸주는 형태로 사용하게 되면 부분적으로 클라이언트 페이지가 되는 것인가요?! 어떻게 이해하면 좋을지 궁금합니다!
강의 따라 하고있습니다만.. ci/cd 지식이 없는경우?? 기존에는 깃만 사용하다가 강의들으면서 처음 사용하게되었습니다. 강의내용 처럼 ci/cd메뉴를 설정하는것을 따라하는 방법이 있을까요? 아래는 제가 깃러너?랑 깃랩 설치한 부분입니다. 따로 추가 설정해야 하는 부분이 있을까요? 동영상의 내용과 비슷하게 진행할수가 없습니다. 깃 런너 설치도 여러번 해야지 설치가 생각보다 잘 안됩니다.. 깃랩을 처음 사용하는 사람이다보니까 런너 부터 연결해서 .gitlab-ci.yml? 그것을 한다음에.. 깃랩에 msa 프로젝트 올려야하는것같은데.. 처음부터 설명이 없으시니까 우왕자왕하게되네요.. 파이프라인 어떻게해야할지 모르겠습니다. 진행이 어렵습니다. 깃랩을 하는데 있어서 CI/CD메뉴가 처음부터 없으면 어떻게해야하면 좋을까요?
둘의 차이가 뭔가여?? Character character = characterRepository.findByUserId(userPrincipal.getId()).orElseThrow(CharacterNotFoundException::new); List<Quest> quests = character.getQuests(); 현재 프로젝트 중인데 이 강의를 들으면서 느낀점은 qeustRepository.findByCharacter(character)를 하는 경우와 character.getQuests의 차이가 궁금합니다. 어떤게 더 좋은방식이구 각자의 장단점이 있을까요? https://www.inflearn.com/community/questions/66107/member%EC%99%80-order%EA%B0%84%EC%9D%98-%EC%96%91%EB%B0%A9%ED%96%A5-%EA%B4%80%EB%A0%A8-%EC%A7%88%EB%AC%B8%EC%9E%85%EB%8B%88%EB%8B%A4 추가로 이거랑 질문이 관련이 있는걸까요?
로펀 선생님 supabase 자료가 거의 없길래 firebase를 최근에 공부했었습니다 그러다 선생님의 강의를 발견하게되었습니다. supabase를 공부함에 있어서 제가 react는 공부한적 있었는데 next.js는 없습니다. next.js를 어느정도로 알아야할까요? 앞으로 supabase를 공부함에 있어 next.js를 깊게 알아야할까요?
4강 레퍼클래스 로또 번호 생성기 질문 있습니다. package class04wrapperClass; import java.util.Random; public class Lottery { public static void main(String args[]) { //랜덤 생성자 선언 ==> 로또 값이 그때 그때 바뀜 Random random = new Random(); //로또 범위 지정 배열 int[] randomArray = new int[6]; //로또 배열에 로또 값 넣기 for (int i = 0; i < randomArray.length; i++) { int randomValue=random.nextInt(45)+1; randomArray[i]=randomValue; if (randomArray[i]==randomArray[i++]||randomArray[i]==0) randomArray[i]=random.nextInt(45)+1; } for(int i =0; i<randomArray.length; i++){ System.out.print(randomArray[i]+" , "); } } } 이렇게 풀었는데 이것도 올바른 풀이 일까요???
import React, { useState, MouseEvent } from "react"; import * as S from "./mypoint.index.styles"; import TapPointLoading from "./mypoint_loading"; import TapPointBuying from "./mypoint_buying"; import TapPointAll from "./mypoint_all"; import TapPointSelling from "./mypoint_selling"; export default function MyPoint(): JSX.Element { const [selectedValue, setSelectedValue] = useState<{ name: string; index: number; }>({ name: "전체내역", index: 0, }); const MyPageHeadInfoButton = [ { name: "전체내역", component: <TapPointAll /> }, { name: "충전내역", component: <TapPointLoading /> }, { name: "구매내역", component: <TapPointBuying /> }, { name: "판매내역", component: <TapPointSelling /> }, ]; const onClickTap = ( event: MouseEvent<HTMLDivElement>, index: number ): void => { const newValue = event.currentTarget.id; setSelectedValue({ name: newValue, index, }); }; // 버튼 클릭으로 해당 data 값을 보여주기 위함 const renderData = (): JSX.Element | undefined => { return ( <S.TableWrap> {/* 해당 탭의 배열의 객체 name통해 컴포넌트 가져옴 */} {MyPageHeadInfoButton.map((el) => { if (el.name === selectedValue.name && el.component) { return <div key={el.name}>{el.component}</div>; } return null; })} </S.TableWrap> ); }; return ( <S.Wrap> <S.MyPageHeadWrap> <S.MyPageHeadBtn> {/* 서브 탭 버튼 */} {MyPageHeadInfoButton.map((el, index) => ( <S.MyPageInfoBtn key={el.name} id={el.name} onClick={(event) => onClickTap(event, index)} selected={selectedValue.name === el.name} > {el.name} </S.MyPageInfoBtn> ))} </S.MyPageHeadBtn> </S.MyPageHeadWrap> <S.MyPageBodyWrap> {/* 해당 탭 data */} <div>{renderData()}</div> </S.MyPageBodyWrap> </S.Wrap> ); } 이렇게 탭을 클릭을 해서 해당 컴포넌트가 보이도록 했습니다. 그러면서 각각의 API data도 받아와 cache에 저장을 하도록 해 추가 API 요청이 일어나지 않도록 했는데 여기서 로그아웃을 하고 다른 아이디로 로그인을 하면 이전의 로그인 했던 data가 그대로 남아있어 최신 data를 가져오기 위해 여러가지 방법으로 시도했습니다. 로그아웃 시 useApolloClient를 활용해 cache를 삭제 했습니다. 이렇게 하면 다시 로그인 한 유저의 data를 잘 가져오는데 로그아웃을 하면서 cache data가 삭제되니 다른 API, Board, Markets 등 해당 page의 사용한 query문의 data를 다시 요청하는 문제가 있습니다. refetch()로 query문을 선언하면 해당 refetch()를 실행하지 않아도 API 요청이 일어나 refetchQueries를 사용해 data 최신화 하려는데 그렇게 되면 모든 탭을 refetch 해줘야 되는 문제가 있습니다. 각 탭 이동마다 API 요청 나가는게 싫어서 fetchporicy나 refetch()를 사용 하지 않았는데 보통 어떻게 사용을 하나요? 로그인에 의한 data는 탭 이동마다 refetch를 시켜주는게 좋을까요? 그리고 구매, 충전 등 하면 바로 MyPoint에 업데이트 되도록 client.writeQuery / readQeury 나 refetchQueries를 사용했는데 이런 결제 정보 같은거는 refetch로 실시간으로 data를 가져오는게 좋겠죠? 로그인, 로그아웃은 LayoutHeader에서 사용하고 있습니다.
안녕하세요. 이전 7강의 메모리 구조와 헷갈리는 부분이 있어서 질문드립니다. 7강의 자바 메모리 구조에서는 다음과 같이 메서드는 공통됐기 때문에 메서드 영역에서 관리한다고 이해했습니다. 그러나 상속 부분에서는 힙영역에서 메서드를 관리하고 사용하는 것처럼 되어있어서 헷갈립니다. 설명을 편리하게 하고자 이렇게 설명하신 걸까요?? 잘못 이해한 부분이 어딘지 모르겠습니다 ㅠㅠ 감사합니다.
학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요. 1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요. 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요. (자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx) 3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요. (질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG) 질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) [질문 내용] jpql 구문이 실행될 때 flush가 자동으로 호출 된다고 하셨는데 당연히 flush로 쓰기 지연 SQL 저장소에 있는 쿼리들을 데이터베이스에 반영하고 commit 한 후 jpql 구문이 실행되는거겠죠?
4. Core Event를 "click_payment"라고 설정하고 Weekly Retention을 구해주세요. WITH base AS( SELECT event_date, event_timestamp, user_pseudo_id, event_name, 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_od', ep.value.string_value, NULL)) AS session_od FROM advanced.app_logs CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS ep GROUP BY ALL ), payment AS( SELECT user_pseudo_id, event_timestamp, event_date, event_name, --firebase_screen, FROM base WHERE event_name = 'click_payment' ORDER BY event_date ), payment_first_week AS( SELECT *, DATE_TRUNC(MIN(event_date) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id), WEEK(MONDAY)) AS first_week, DATE_TRUNC(event_date, WEEK(MONDAY)) AS event_week FROM( SELECT * EXCEPT(event_timestamp, event_date), DATE(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul')) AS event_date FROM payment ) ), payment_user_cnt AS( SELECT diff_of_week, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt FROM( SELECT *, DATE_DIFF(event_week, first_week, WEEK) AS diff_of_week FROM payment_first_week ) GROUP BY diff_of_week ORDER BY diff_of_week ) ############################### 리텐션 비율 구하기 ############################### SELECT *, SAFE_DIVIDE(user_cnt, first_week_user_cnt) AS retention_rate FROM( SELECT *, FIRST_VALUE(user_cnt) OVER(ORDER BY diff_of_week) AS first_week_user_cnt FROM payment_user_cnt ) 여기까지는 payment 테이블 WHERE절에 event_name으로 "click_payment" 조건을 걸어준 것 빼곤 강의의 코드를 거의 그대로 사용했습니다. 결과는 이렇게 나왔고, 저는 diff_of_week가 4일 때 갑자기 user_cnt가 상승 했다가 5일 때 다시 이전 수치로 돌아간 것에 주목했습니다(약 18% 상승). SELECT event_week, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt FROM( SELECT *, DATE_DIFF(event_week, first_week, WEEK) AS diff_of_week FROM payment_first_week ) WHERE diff_of_week = 4 GROUP BY event_week ORDER BY user_cnt DESC 그래서 diff_of_week가 4일 때의 "click_payment" 이벤트를 발생시킨 유저의 수를 추출해보았습니다. 결과를 보았을 때, 2022-10-31 ~ 2023-01-09의 유저 수가 많음 을 확인하였고 이는, 해당 기간이 첫 주문 후 4주가 지난 사람들의 재주문 건수가 많았을 것 이라는 생각이 들었습니다. ##################### 해당 날짜, 이전, 이후의 데이터 추출 #################### # target_date 테이블: 해당 날짜를 만족하는 행만 추출 , target_date AS( SELECT * FROM base WHERE user_pseudo_id IN( SELECT user_pseudo_id FROM payment_first_week WHERE first_week BETWEEN '2022-10-03' AND '2022-12-12' ) ORDER BY user_pseudo_id, event_timestamp # before_target_date 테이블: 해당 날짜 이전 ), before_target_date AS( SELECT * FROM base WHERE user_pseudo_id IN( SELECT user_pseudo_id FROM payment_first_week WHERE first_week BETWEEN '2022-08-01' AND '2022-10-02' ) ORDER BY user_pseudo_id, event_timestamp # after_target_date 테이블: 해당 날짜 이후 ), after_target_date AS( SELECT * FROM base WHERE user_pseudo_id IN( SELECT user_pseudo_id FROM payment_first_week WHERE first_week BETWEEN '2022-12-13' AND '2023-12-31' ) ORDER BY user_pseudo_id, event_timestamp ) ################ click_payment를 발생시킨 유저와 그 때의 날짜 추출 ################ # payment_users 테이블: 해당 날짜에서 event_name칼럼에 "click_payment"를 가지고 있는 user_pseudo_id와 그 때의 event_date를 추출 , payment_users_target_date AS( SELECT event_date, user_pseudo_id FROM( SELECT *, CASE WHEN event_name = 'click_payment' THEN 1 ELSE 0 END AS payment_user FROM target_date ) WHERE payment_user = 1 ) # payment_users_before 테이블: 해당 날짜 이전의 payment user의 정보 ,payment_users_before AS( SELECT event_date, user_pseudo_id FROM( SELECT *, CASE WHEN event_name = 'click_payment' THEN 1 ELSE 0 END AS payment_user FROM before_target_date ) WHERE payment_user = 1 ) # payment_users_after 테이블: 해당 날짜 이후의 payment user의 정보 ,payment_users_after AS( SELECT event_date, user_pseudo_id FROM( SELECT *, CASE WHEN event_name = 'click_payment' THEN 1 ELSE 0 END AS payment_user FROM after_target_date ) WHERE payment_user = 1 ) 그래서 전체 날짜를 위의 해당 날짜와 그 전, 후 3개로 나누어 해당 기간의 정보만을 담는 테이블을 생성하고, 각 기간에 "click_payment" 이벤트를 가지고 있는 유저의 user_pseudo_id와 그 때의 event_date를 추출하였습니다. ################ 3개의 기간동안 사람들이 주문한 음식의 food_id 추출 ################ # 해당 기간동안 사람들이 주문한 food_id , food_cnt_target_date AS( SELECT food_id, COUNT(*) AS food_cnt FROM target_date td JOIN payment_users_target_date pu ON td.user_pseudo_id = pu.user_pseudo_id AND td.event_date = pu.event_date WHERE event_name = "click_cart" GROUP BY food_id ORDER BY food_cnt DESC --ORDER BY td.user_pseudo_id, event_timestamp ), # 해당 기간 이전 사람들이 주문한 food_id food_cnt_before_target AS( SELECT food_id, COUNT(*) AS food_cnt FROM before_target_date td JOIN payment_users_before pu ON td.user_pseudo_id = pu.user_pseudo_id AND td.event_date = pu.event_date WHERE event_name = "click_cart" GROUP BY food_id ORDER BY food_cnt DESC ), # 해당 기간 이후 사람들이 주문한 food_id food_cnt_after_target AS( SELECT food_id, COUNT(*) AS food_cnt FROM after_target_date td JOIN payment_users_after pu ON td.user_pseudo_id = pu.user_pseudo_id AND td.event_date = pu.event_date WHERE event_name = "click_cart" GROUP BY food_id ORDER BY food_cnt DESC ) 위에서 구한 id와 date를 이용해 세 기간동안 사람들이 주문한 음식과 음식 별 건수를 추출하였습니다. 전체 데이터를 살펴본 결과, "click_payment"는 항상 주문 마지막에 발생하는 이벤트이며, 이 row에는 food_id는 없고, "click_cart" 이벤트를 발생시켰을 때 해당 주문건에 대한 food_id가 row에 포함되어 있어 event_name을 "click_cart"로 지정하였습니다. ################ 각 food_id 별 해당 기간, 이전, 이후의 주문 건수 카운트 ################ , total_cnt AS( SELECT td.food_id, btd.food_cnt AS food_cnt_before_target_date, td.food_cnt AS food_cnt_target_date, atd.food_cnt AS food_cnt_after_target_date FROM food_cnt_target_date td JOIN food_cnt_before_target btd ON td.food_id = btd.food_id JOIN food_cnt_after_target atd ON td.food_id = atd.food_id ) ################ 각 food_id 별 해당 기간, 이전, 이후의 주문 건수 비율 ################ SELECT food_id, food_cnt_before_target_date, ROUND(SAFE_DIVIDE(food_cnt_before_target_date, SUM(food_cnt_before_target_date) OVER()), 4) AS rate_before, food_cnt_target_date, ROUND(SAFE_DIVIDE(food_cnt_target_date, SUM(food_cnt_target_date) OVER()), 4) AS rate_target, food_cnt_after_target_date, ROUND(SAFE_DIVIDE(food_cnt_after_target_date, SUM(food_cnt_after_target_date) OVER()), 4) AS rate_after FROM total_cnt ORDER BY rate_target DESC 세 기간동안 사람들이 주문한 food_id와 그 횟수, 비율을 구해보았습니다. 각 음식의 비율은 매우 적지만 target_date를 기준으로 정렬해 보았을 때, 확실히 해당 기간동안 주문량이 높고 나머지 기간에는 주문량이 낮은 음식들이 존재 했습니다(ex. 1438, 1516 등). 하지만, 이것이 4주전 주문자들의 실제 재주문 결과인지, 단지 해당기간 동안 신규 유저가 늘었기 때문인지 확실하지 않다고 생각문자와 그 외 기간동안의 신규 주문자를 비교해 보았습니다. SELECT new_user_target_date, COUNT(*) AS new_user_cnt FROM( SELECT CASE WHEN first_week BETWEEN '2022-10-31' AND '2023-01-09' THEN 1 ELSE 0 END AS new_user_target_date FROM payment_first_week ) GROUP BY new_user_target_date 해당 기간의 신규 유저수는(new_user_target_date = 1) 6261명, 그 외 기간의 신규 유저수는 6898명으로, 전체 기간 대비 해당 기간의 비율을 고려해보았을 때, 신규 유저가 크게 늘었다고 보기 어려웠습니다. 따라서, 2022~10-03 ~ 2022-12-12일이 포함된 주차에 첫 주문을 한 고객들의 만족도가 높았거나, 그 당시에 시행했던 첫 주문 관련 마케팅, 광고 효과가 좋았을 것 이라고 판단할 수 있었습니다. ** 앱 로그 데이터를 처음 접했기 때문에 코드 오류나 논리적인 비약이 있을 것이라고 생각하지만, 단지 Weekly Retention에 WHERE 조건을 추가하는 것에 그치기 아쉬워서(?) 의식의 흐름대로 분석해보았습니다.
