172만명의 커뮤니티!! 함께 토론해봐요.
미해결
BigQuery(SQL) 활용편(퍼널 분석, 리텐션 분석)
노션 링크 : https://www.notion.so/3-13a3dc9851a680cda683e39c64a8dc91?pvs=4
미해결
자바 ORM 표준 JPA 프로그래밍 - 기본편
안녕하세요. 이번에 JPA 로드맵을 다시 한번 복습을 하면서 부모 객체, 자식 객체에 대한 궁금한 점이 생겼습니다. 부모 객체, 자식 객체 관계의 용어는 어떤 상황에서 사용해야 하는 건가요? 연관 관계도 아닌 것 같고.. 상속 관계도 아닌 것 같고.. (자바, 스프링 로드맵에서 강사님이 항상 강조하시는 말씀이 있죠. 부모는 ~ 품을 수 있지만 자식은 ~ 품을 수 없다. 근데 JPA에서는 전혀 다른 상황인 것 같아서요.) cascade와 orphanRemoval 기능을 사용하기 위해 cascade와 orphanRemoval 코드를 내부에 적은 객체 자체가 부모 객체가 되는 건가요? 예를 들면 @Entity @Table(name = "orders") @Getter @Setter @NoArgsConstructor(access = AccessLevel.PROTECTED) public class Order { @Id @GeneratedValue @Column(name = "order_id") private Long id; @ManyToOne(fetch = LAZY) @JoinColumn(name = "member_id") private Member member; @JsonIgnore @OneToMany(mappedBy = "order", cascade = CascadeType.ALL, orphanRemoval = true) private List<OrderItem> orderItems = new ArrayList<>(); @JsonIgnore @OneToOne(fetch = LAZY, cascade = CascadeType.ALL, orphanRemoval = true) @JoinColumn(name = "delivery_id") private Delivery delivery; ... 위의 코드에서 cascade = CascadeType.ALL, orphanRemoval = true 기능을 사용해서 생명주기의 책임이 있는 Order 엔티티 객체가 부모 객체가 되고 OrderItem과 Delivery 엔티티 객체가 자식 객체가 되는건가요?
미해결
BigQuery(SQL) 활용편(퍼널 분석, 리텐션 분석)
1번 with base as ( select user_pseudo_id, DATE_TRUNC(MIN(event_date) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id), WEEK(MONDAY)) as event_first_week, DATE_TRUNC(event_date,WEEK(monday)) as event_week, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') as event_time from advanced.app_logs ) , diff_date_tbl as ( select user_pseudo_id, event_first_week, event_week, DATE_DIFF(event_week, event_first_week, WEEK) as diff_date from base order by diff_date ) , user_counts as ( select event_first_week, diff_date, count(distinct user_pseudo_id) as user_count from diff_date_tbl group by all order by diff_date ) select * , ROUND(SAFE_DIVIDE(user_count, first_user_count), 2) as retention_rate from ( select * , FIRST_VALUE(user_count) OVER (PARTITION BY event_first_week ORDER BY diff_date) as first_user_count from user_counts ) 2번 with base as ( select user_pseudo_id, MIN(event_date) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id) as event_first_day, event_date, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') as event_time from advanced.app_logs ) , period as ( select user_pseudo_id, event_date, LAG(event_date) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_date) as before_event_date from base GROUP BY ALL ORDER BY user_pseudo_id ) -- 평균주기 구하기 SELECT AVG(diff_day) as avg_diff_period FROM ( select *, DATE_DIFF(event_date, before_event_date, DAY ) as diff_day from period ) -- 접속 주기 분포도 확인 SELECT diff_day, COUNT(distinct user_pseudo_id) as user_count FROM ( select *, DATE_DIFF(event_date, before_event_date, DAY ) as diff_day from period ) GROUP BY ALL ORDER BY diff_day 1) new 유저 = (최근월 - 1)월 = 첫접속일자(event_first_month) 2) current 유저 = (최근월 -1)월 , (최근월 -2)월 모두 활동 o 3) dormant 유저 = (최근월 - 1)월 , (최근월 -2)월 모두 활동 x 4) resurrected 유저 = (최근월 -2)월 활동 x, (최근월 -1)월 에는 활동 with base as ( select user_pseudo_id, event_date, DATE_TRUNC(event_date, MONTH) as event_month from advanced.app_logs order by 1 ) , min_max_month as ( SELECT *, MIN(event_month) over (partition by user_pseudo_id order by event_month) as first_month, MAX(DATE_TRUNC(event_date, MONTH)) OVER () as lastest_month from base ) , filter_month as ( SELECT user_pseudo_id, first_month, lastest_month, COUNT(CASE WHEN event_month = DATE_SUB(lastest_month, INTERVAL 1 MONTH) THEN 1 END) AS previous_1_lastest_month, COUNT(CASE WHEN event_month = DATE_SUB(lastest_month, INTERVAL 2 MONTH) THEN 1 END) AS previous_2_lastest_month FROM min_max_month group by ALL ) , user_classification as ( SELECT *, CASE WHEN first_month = DATE_SUB(lastest_month, INTERVAL 1 MONTH ) THEN 'New' WHEN previous_1_lastest_month > 0 and previous_2_lastest_month >= 0 THEN 'Current' WHEN previous_1_lastest_month = 0 and previous_2_lastest_month = 0 THEN 'Dormant' WHEN previous_1_lastest_month = 0 and previous_2_lastest_month > 0 THEN 'Resurrected' ELSE 'Others' END AS user_category FROM filter_month ) select user_category, count(distinct user_pseudo_id) from user_classification group by all 4번 WITH base AS ( SELECT user_pseudo_id , first_value(datetime(timestamp_micros(event_timestamp), 'Asia/Seoul')) over(partition by user_pseudo_id order by event_timestamp) as first_visit , last_value(datetime(timestamp_micros(event_timestamp), 'Asia/Seoul')) over(partition by user_pseudo_id order by event_timestamp) as last_visit , datetime(timestamp_micros(event_timestamp), 'Asia/Seoul') as event_datetime , date_trunc(datetime(timestamp_micros(event_timestamp), 'Asia/Seoul'), day) as event_date , date_trunc(datetime(timestamp_micros(event_timestamp), 'Asia/Seoul'), week(monday)) as event_week , date_trunc(datetime(timestamp_micros(event_timestamp), 'Asia/Seoul'), month) as event_month , event_name FROM advanced.app_logs ), click_payment AS ( SELECT DISTINCT user_pseudo_id , min(event_week) over(partition by user_pseudo_id) as first_week , event_week as week_date FROM base WHERE event_name = 'click_payment' ), diff_week AS ( SELECT first_week, date_diff(week_date, first_week, week) as week_diff, count(distinct user_pseudo_id) as users_cnt FROM click_payment GROUP BY ALL ) SELECT first_week , week_diff , users_cnt , safe_divide(users_cnt, first_value(users_cnt) over(partition by first_week order by week_diff)) as retention_rate FROM diff_week order by 1, 2 ;
미해결
BigQuery(SQL) 활용편(퍼널 분석, 리텐션 분석)
노션 링크로 과제 업로드 합니다. 과제 풀이 노션 링크 : [인프런 빅쿼리 빠짝스터디 3주차] 리텐션 분석
미해결
BigQuery(SQL) 활용편(퍼널 분석, 리텐션 분석)
과제풀이를 노션에 하여서 노션링크 업로드 하여 제출합니다 노션링크: https://canyon-king-6a2.notion.site/3-13ce4e3151278004b5abe5e38e5268b8?pvs=4
미해결
김영한의 실전 자바 - 고급 2편, I/O, 네트워크, 리플렉션
고급2편 내용 먼저 들으려는데 멀티스레드 동시성 이거 무조건 들어야 고급 2편 들을 수 잇을까요?
미해결
김영한의 실전 자바 - 기본편
[질문 내용] 자식 클래스에서 부모 클래스를 상속받아 변수를 새로 재정의 할 때 왜 변수에는 @Override 어노테이션을 사용 할 수 없는 건가요? 생각해보니까 메소드 오버라이딩은 있어도 자식클래스에서 부모클래스의 동일한 변수는 왜 재정의가 안되는 거죠?
미해결
나도코딩의 자바 기본편 - 풀코스 (20시간)
갑자기 모든 강의가 재생이 안됩니다ㅠㅠ
미해결
실습으로 손에 잡히는 SQLD(2과목)
안녕하십니까 DBeaver 접속 후 오라클로 선택 및 username과 password에 소문자로 작성하였으나 Test Connection 진행시에 ORA-01017 에러가 발생하여 질문 올렸습니다.
미해결
Slack 클론 코딩[실시간 채팅 with React]
강좌보면서 proxy 설정하고 back 폴더 npm run dev, alecture 폴더 npm run build 했는데 회원가입 버튼을 누르니 콘솔창에 시간차로 계속 Access to XMLHttpRequest at ' https://sleact.nodebird.com/api/users ' from origin ' http://localhost:3095 ' has been blocked by CORS policy: No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource. app.js:2 GET https://sleact.nodebird.com/api/users net::ERR_FAILED 200 (OK) (익명) @ app.js:2 e.exports @ app.js:2 e.exports @ app.js:2 l.request @ app.js:2 r.forEach.l.<computed> @ app.js:2 (익명) @ app.js:2 r.Z @ 678.js:1 (익명) @ app.js:2 (익명) @ app.js:2 (익명) @ app.js:2 (익명) @ app.js:2 o @ app.js:2 (익명) @ app.js:2 (익명) @ app.js:2 D @ app.js:2 [신규] Edge에서 Copilot을 사용하여 콘솔 오류 설명: 클릭 오류를 설명합니다. 자세한 정보 다시 표시 안 함 signup:1 Access to XMLHttpRequest at ' https://sleact.nodebird.com/api/users ' from origin ' http://localhost:3095 ' has been blocked by CORS policy: No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource. app.js:2 GET https://sleact.nodebird.com/api/users net::ERR_FAILED 200 (OK) (익명) @ app.js:2 e.exports @ app.js:2 e.exports @ app.js:2 l.request @ app.js:2 r.forEach.l.<computed> @ app.js:2 (익명) @ app.js:2 r.Z @ 678.js:1 (익명) @ app.js:2 (익명) @ app.js:2 (익명) @ app.js:2 (익명) @ app.js:2 o @ app.js:2 (익명) @ app.js:2 setTimeout onErrorRetry @ app.js:2 (익명) @ app.js:2 (익명) @ app.js:2 (익명) @ app.js:2 u @ app.js:2 Promise.then c @ app.js:2 (익명) @ app.js:2 o @ app.js:2 (익명) @ app.js:2 (익명) @ app.js:2 D @ app.js:2 signup:1 Access to XMLHttpRequest at ' https://sleact.nodebird.com/api/users ' from origin ' http://localhost:3095 ' has been blocked by CORS policy: Response to preflight request doesn't pass access control check: No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource. 319.js:1 undefined app.js:2 POST https://sleact.nodebird.com/api/users net::ERR_FAILED라는 오류가 발생합니다. copilot을 실행시켜보니 Access-Control-Allow-Origin과 Origin이 같아야하는데 Access-Control-Allow-Origin 부분이 누락되었다고 나옵니다. 네트워크 200번대는 실행에는 성공한거라고 들었는데... 도움주시면 감사하겠습니다! 제 webpack.config.ts 첨부하겠습니다. import path from 'path'; //import ReactRefreshWebpackPlugin from '@pmmmwh/react-refresh-webpack-plugin'; import webpack, { Configuration as WebpackConfiguration } from "webpack"; import { Configuration as WebpackDevServerConfiguration } from "webpack-dev-server"; //import { BundleAnalyzerPlugin } from 'webpack-bundle-analyzer'; interface Configuration extends WebpackConfiguration { devServer?: WebpackDevServerConfiguration; } import ForkTsCheckerWebpackPlugin from 'fork-ts-checker-webpack-plugin'; const isDevelopment = process.env.NODE_ENV !== 'production'; const config: Configuration = { name: 'sleact', mode: isDevelopment ? 'development' : 'production', devtool: !isDevelopment ? 'hidden-source-map' : 'eval', resolve: { extensions: ['.js', '.jsx', '.ts', '.tsx', '.json'], alias: { '@hooks': path.resolve(__dirname, 'hooks'), '@components': path.resolve(__dirname, 'components'), '@layouts': path.resolve(__dirname, 'layouts'), '@pages': path.resolve(__dirname, 'pages'), '@utils': path.resolve(__dirname, 'utils'), '@typings': path.resolve(__dirname, 'typings'), }, }, entry: { app: './client', }, module: { rules: [ { test: /\.tsx?$/, loader: 'babel-loader', options: { presets: [ [ '@babel/preset-env', { targets: { browsers: ['IE 10'] }, debug: isDevelopment, }, ], '@babel/preset-react', '@babel/preset-typescript', ], env: { development: { plugins: [require.resolve('react-refresh/babel')], }, }, }, exclude: path.join(__dirname, 'node_modules'), }, { test: /\.css?$/, use: ['style-loader', 'css-loader'], }, ], }, plugins: [ // new ForkTsCheckerWebpackPlugin({ // async: false, // // eslint: { // // files: "./src/**/*", // // }, // }), new webpack.EnvironmentPlugin({ NODE_ENV: isDevelopment ? 'development' : 'production' }), ], output: { path: path.join(__dirname, 'dist'), filename: '[name].js', publicPath: '/dist/', }, devServer: { historyApiFallback: true, // react router port: 3090, devMiddleware: { publicPath: '/dist/' }, static: { directory: path.resolve(__dirname) }, proxy: { '/api/': { target: 'http://localhost:3095', changeOrigin: true, }, }, }, }; if (isDevelopment && config.plugins) { // config.plugins.push(new webpack.HotModuleReplacementPlugin()); // // config.plugins.push(new ReactRefreshWebpackPlugin()); // // config.plugins.push(new BundleAnalyzerPlugin({ analyzerMode: 'server', openAnalyzer: true })); } if (!isDevelopment && config.plugins) { // config.plugins.push(new webpack.LoaderOptionsPlugin({ minimize: true })); // // config.plugins.push(new BundleAnalyzerPlugin({ analyzerMode: 'static' })); } export default config;
미해결
실습으로 손에 잡히는 SQLD(2과목)
안녕하십니까 선생님 yml 관련 질문있어서 글 작성했습니다. 경로를 계속 못찾는것 같은데 혹시 어느 부분이 잘못된건지 알 수 있을까요? 현재 경로 : C:\Users\USER-PC\Desktop\sqld\docker-compose.yml
미해결
BigQuery(SQL) 활용편(퍼널 분석, 리텐션 분석)
과제 풀이를 노션에 작성하여, 노션 링크 업로드 합니다. 과제 풀이 노션 링크 : https://sapphire-lotus-719.notion.site/3-1-3-13571425e28d8056afe1c68dd7efaa6e?pvs=4
미해결
김영한의 실전 자바 - 중급 2편
인텔리제이에서 java-mid2 폴더를 열면 파일들이 안보이는데 SDK 오류 같습니다. 어떤 버전의 SDK 써야 오류 안나나요? 지금은 Eclipse Termurin 21.0.4 -aarch64 설정되어 있네요
미해결
실전! 스프링 부트와 JPA 활용1 - 웹 애플리케이션 개발
@ManyToOne(fetch = FetchType.LAZY) @JoinColumn(name = "user_id") private User createUser; @ManyToOne(fetch = FetchType.LAZY) @JoinColumn(name = "user_id") private User lastModifyUser; DB 한 테이블에 글 등록 유저 정보와 마지막 수정 유저 정보를 넣도록 설계했는데 아래와 같이 안되면 이럴때는 보통 설계를 어떻게 하나요?? Caused by: org.hibernate.MappingException : Column 'user_id' is duplicated in mapping for entity 'study.factory.domain.Order' (use '@Column(insertable=false, updatable=false)' when mapping multiple properties to the same column)
미해결
BigQuery(SQL) 활용편(퍼널 분석, 리텐션 분석)
✅ 연습문제 (1) weekly retention --1) weekly retention WITH base AS ( -- 날짜 데이터 전처리 -- DATE도 실제 날짜와 일치하지 않을 수 있으니, 다시 확인하기 -- DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(timestamp데이터),'대륙/국가') 기억하고 사용하기 SELECT DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp),'Asia/Seoul') AS event_datetime, DATE(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp),'Asia/Seoul')) AS event_date, event_name, user_pseudo_id FROM `bigquery-432401.avdanced.app_logs_temp` ) -- 일자 간 차이 구하기 , cal_week AS ( SELECT DISTINCT user_pseudo_id, -- 최초일(week 단위로) 구하기 DATE_TRUNC(MIN(event_date) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id), WEEK(MONDAY)) AS first_week, -- 원본 날짜 데이터에서 주차 데이터로 구하기 DATE_TRUNC(event_date, WEEK(MONDAY)) AS event_week FROM base ), cal_diff AS ( -- 주차데이터간 차이 구하기 SELECT *, DATE_DIFF(event_week, first_week,WEEK) AS diff_week FROM cal_week ), user_count AS ( -- 주차별 user 수 구하기 SELECT diff_week, COUNT(distinct user_pseudo_id) as user_cnt FROM cal_diff GROUP BY diff_week ) -- 출력 SELECT *, ROUND(SAFE_DIVIDE(user_cnt, first_week_user_cnt),2) AS retention_rate FROM ( SELECT diff_week, user_cnt, FIRST_VALUE(user_cnt) OVER(ORDER BY diff_week) AS first_week_user_cnt FROM user_count ) 아직 익숙하지 않아서 중간중간 다시 코드 보고 작성했다. 점점 더 익숙해지길! (2) Retain User WITH base AS ( -- 날짜 데이터 전처리 -- DATE도 실제 날짜와 일치하지 않을 수 있으니, 다시 확인하기 -- DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(timestamp데이터),'대륙/국가') 기억하고 사용하기 SELECT DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp),'Asia/Seoul') AS event_datetime, DATE(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp),'Asia/Seoul')) AS event_date, event_name, user_pseudo_id FROM `bigquery-432401.avdanced.app_logs_temp` WHERE event_date BETWEEN "2022-08-01" AND "2022-11-03" ) , cal_diff AS ( -- 날짜데이터 간 차이 구하기 SELECT *, DATE_DIFF("2022-11-03", event_date,DAY) AS diff_date FROM base ), user_type AS ( -- user type 구하기 -- 0. 해당없음 -- 1. new : 첫번째 접속 --2. current : 최근 30일내에 접속 -- 3. resurrected : 30일 이상 활동이 없고, 최근 7일 이내 다시 접속한 사용자 -- 4. dormant : 최근 60일 간 접속기록 없음 SELECT *, CASE -- 첫 번째 접속 => 'new' WHEN diff_date = FIRST_VALUE(diff_date) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_date) THEN 'new' -- 최근 30일 내에 접속한 사용자 => 'current' WHEN diff_date <= 30 THEN 'current' -- 30일 이상 활동이 없고, 최근 7일 이내 다시 접속한 사용자 => 'resurrected' WHEN diff_date > 30 AND diff_date <= 37 THEN 'resurrected' -- 60일 이상 접속하지 않은 사용자 => 'dormant' WHEN diff_date > 60 THEN 'dormant' ELSE 'none' END AS type FROM cal_diff GROUP BY all ORDER BY user_pseudo_id,diff_date ) SELECT * FROM user_type 나름 user를 나눈다고 나눴는데, 잘 못 나눠진 느낌이 든다! 현업에는 어떻게 나눌지 궁금하다 (3) 어떤 user가 많은가? WITH base AS ( -- 날짜 데이터 전처리 SELECT DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp),'Asia/Seoul') AS event_datetime, DATE(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp),'Asia/Seoul')) AS event_date, event_name, user_pseudo_id FROM `bigquery-432401.avdanced.app_logs_temp` WHERE event_date BETWEEN "2022-08-01" AND "2022-11-03" ), cal_diff AS ( -- 날짜데이터 간 차이 구하기 SELECT *, DATE_DIFF("2022-11-03", event_date, DAY) AS diff_date FROM base ), user_type AS ( -- user type 구하기 SELECT distinct user_pseudo_id, CASE WHEN diff_date = FIRST_VALUE(diff_date) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_date) THEN 'new' WHEN diff_date <= 30 THEN 'current' WHEN diff_date > 30 AND diff_date <= 37 THEN 'resurrected' WHEN diff_date > 60 THEN 'dormant' ELSE 'none' END AS type FROM cal_diff ), cal_cnt AS ( -- 각 type별 사용자 수 계산 SELECT type, COUNT(user_pseudo_id) AS user_cnt FROM user_type GROUP BY type ) SELECT type, user_cnt, ROUND(user_cnt * 100.0 / (SELECT COUNT(*) FROM user_type), 2) AS ratio FROM cal_cnt ORDER BY ratio DESC new인 사용자가 69.87 %로 전체의 대다수를 차지한다. 그다음이 최근에 7일 내에 접속한 유저가 21.83%, resurrected : 30일 이상 활동이 없고, 최근 7일 이내 다시 접속한 사용자가 2.59%, 최근 60일 간 접속기록 없는 사용자가 1.25%를 차지하였다. 2022-11-03일 기준 "2022-08-01" 에서 "2022-11-03" 기간 동안 서비스를 이용하는 대다수의 사람들은 신규 가입자들이 많다는 것을 알 수 있다. 또한, current User가 많은 것으로 보아, 최근 7일이내에 서비스를 사용한 사람들의 비율이 두번째로 높다. 현재 신규이용자의 수가 대다수를 차지함으로 이 신규 사용자를 current user로 전환하기 위한 전략을 고안해야 할 것으로 보인다. none이 resurrected, dormant보다 많은데, type을 나누는 기준을 수정하면 더 효율적이게 나눌 수 있지 않을까 생각된다. (4) core event를 click_payment로 놓았을 때 Weekly retention WITH base AS ( SELECT event_name, user_pseudo_id, DATE(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul')) AS event_date, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_time FROM `bigquery-432401.avdanced.app_logs_temp` WHERE event_name = "click_payment" ), week_diff AS ( SELECT *, DATE_DIFF(event_week, first_week, WEEK) AS diff FROM ( SELECT DISTINCT user_pseudo_id, 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 base ) ), user_counts AS ( SELECT diff, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt FROM week_diff GROUP BY diff ) SELECT *, ROUND(SAFE_DIVIDE(user_cnt, first_week_user_cnt), 2) AS retention_rate FROM ( SELECT diff, user_cnt, FIRST_VALUE(user_cnt) OVER(ORDER BY diff ASC) AS first_week_user_cnt FROM user_counts ) 1주차 이후로 사용자의 수가 급감. 2주차 부터는 계속 0.01을 유지. 15주차부터 24주차까지는 0 retention rate를 유지. 사용자가 1주차 이후로 대거 이탈함을 볼 수 있음. 15주차부터 0.01에서 0.0으로 감소. 1주차에 이벤트 혹은 서비스 런칭으로 사용자수가 급격히 증가하였으나, 서비스 경험이 사용자에게 매력적으로 다가오지 못하여 바로 그 다음주부터 급격하게 감소하는 것을 볼 수 있음. 따라서, core_event에 대한 근본적인 개선이 필요할 것으로 보임. ✅ 배운점 및 느낀점 리텐션 분석에 대한 전반적인 지식을 얻을 수 있었다. 아직, 데이터에서 리텐션 분석을 하는 것이 익숙치 않아 학습을 더 해야 할 것 같다. user type을 나누는 부분에서 더 짜임새 있는? 기준이 뭔지, 현업에서는 어떤 기준으로 사용자를 나누는지 궁금하다! 고객을 분석하기 위해서는 어떤 부분을 더 봐야하는 지 아직 크게 감이 없는데, 다른 레퍼런스를 보는 것이 필요할 것 같다는 생각이 들었다
해결됨
한 입 크기로 잘라 먹는 리액트(React.js) : 기초부터 실전까지
따라서 하고 있었는데 다음 그림과 같이 invalid Date 라는 값이 떠서 관련 질문 드립니다. 강의 몇번 돌려보면서 오타가 있나 봤는데 도저히 모르겠어서 질문 드립니다... // App.jsx import "./App.css"; import { Routes, Route, Link, useNavigate } from "react-router-dom"; import Home from "./pages/Home"; import Diary from "./pages/Diary"; import New from "./pages/New"; import Edit from "./pages/Edit"; import Notfound from "./pages/Notfound"; import { useReducer, useRef, createContext } from "react"; const mockData = [ { id: 1, createdDate: new Date("2024-11-13").getTime(), emotionId: 1, content: "1번 일기 내용", }, { id: 2, createdDate: new Date("2024-11-10").getTime(), emotionId: 2, content: "2번 일기 내용", }, { id: 3, createdDate: new Date("2024-10-11").getTime(), emotionId: 3, content: "3번 일기 내용", }, ]; function reducer(state, action) { switch (action.type) { case "CREATE": return [action.data, ...state]; case "UPDATE": return state.map((item) => String(item.id) === String(action.data.id) ? action.date : item ); case "DELETE": return state.filter((item) => String(item.id) !== String(action.id)); default: return state; } } export const DiaryStateContext = createContext(); export const DiaryDispatchContext = createContext(); function App() { const [data, dispatch] = useReducer(reducer, mockData); const idRef = useRef(3); const onCreate = (createdDate, emotionId, content) => { dispatch({ type: "CREATE", data: { id: idRef.current++, createdDate, emotionId, content, }, }); }; const onUpdate = (id, createdDate, emotionId, content) => { dispatch({ type: "UPDATE", data: { id, createdDate, emotionId, content, }, }); }; const onDelete = (id) => { dispatch({ type: "DELETE", id, }); }; return ( <> <DiaryStateContext.Provider value={data}> <DiaryDispatchContext.Provider value={{ onCreate, onDelete, onUpdate }}> <Routes> <Route path="/" element={<Home />} /> <Route path="/new" element={<New />} /> <Route path="/diary/:id" element={<Diary />} /> <Route path="/edit/:id" element={<Edit />} /> <Route path="*" element={<Notfound />} /> </Routes> </DiaryDispatchContext.Provider> </DiaryStateContext.Provider> </> ); } export default App; //Home.jsx import { useState, useContext } from "react"; import { DiaryStateContext } from "../App"; import DiaryList from "../components/DiaryList"; import Header from "../components/Header"; import Button from "../components/button"; const getMonthlyData = (pivotDate, data) => { const beginTime = new Date( pivotDate.getFullYear(), pivotDate.getMonth(), 1, 0, 0, 0 ).getTime(); const endTime = new Date( pivotDate.getFullYear(), pivotDate.getMonth() + 1, 0, 23, 59, 59 ).getTime(); return data.filter( (item) => beginTime <= item.createdDate && item.createdDate <= endTime ); }; const Home = () => { const data = useContext(DiaryStateContext); const [pivotDate, setPivotDate] = useState(new Date()); const monthlyData = getMonthlyData(pivotDate, data); console.log(monthlyData); const onIncreaseMonth = () => { setPivotDate(new Date(pivotDate.getFullYear(), pivotDate.getMonth() + 1)); }; const onDecreaseMonth = () => { setPivotDate(new Date(pivotDate.getFullYear(), pivotDate.getMonth() - 1)); }; return ( <div> <Header title={`${pivotDate.getFullYear()}년 ${pivotDate.getMonth() + 1}월`} leftChild={<Button onClick={onDecreaseMonth} text={"<"} />} rightChild={<Button onClick={onIncreaseMonth} text={">"} />} /> <DiaryList data={monthlyData} /> </div> ); }; export default Home; //diaryList.jsx import Button from "./button"; import "./DiaryList.css"; import DiaryItem from "./DiaryItem"; const DiaryList = ({ data }) => { return ( <div className="DiaryList"> <div className="menu_bar"> <select> <option value={"latest"}>최신순</option> <option value={"oldest"}>오래된 순</option> </select> <Button text={"새 일기 쓰기"} type={"POSITIVE"} /> </div> <div className="list_wrapper"> {data.map((item) => ( <DiaryItem key={item.id} {...item} /> ))} </div> </div> ); }; export default DiaryList; //DiaryItem.jsx import { getEmotionImage } from "../util/get-emotion-image"; import Button from "./button"; import "./DiaryItem.css"; const DiaryItem = (id, emotionId, createdDate, content) => { return ( <div className="DiaryItem"> <div className={`img_section img_section_${emotionId}`}> <img src={getEmotionImage(1)} /> </div> <div className="info_seciton"> <div className="created_date"> {new Date(createdDate).toLocaleDateString()} </div> <div className="content">{content}</div> </div> <div className="button_section"> <Button text={"수정하기"} /> </div> </div> ); }; export default DiaryItem;
미해결
김영한의 실전 자바 - 중급 1편
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] 여기에 질문 내용을 남겨주세요. private String model; private int chargeLevel; private Engine engine; public Car(String model, int chargeLevel) { this.model = model; this.chargeLevel = chargeLevel; engine = new Engine(this); } Car 를 생성하는 도중에 Engine 객체를 생성하기 위해 this 로 자기 자신을 넘겨주게 되면 어떤 순서로 객체가 만들어지는 건가요? - 초기화가 제대로 이루어지지 않은 Car 객체를 Engine에 넘겨주는 건가요? - 아니면 객체의 필드를 초기화하고 생성하기 이전에 참조 값만 생성해서 넘겨주는 건가요?
해결됨
스프링 입문 - 코드로 배우는 스프링 부트, 웹 MVC, DB 접근 기술
코드 복붙하였고 3 jpa 4 가나다로 결과가 안나옵니다
해결됨
스프링 입문 - 코드로 배우는 스프링 부트, 웹 MVC, DB 접근 기술
마지막에 회원가입이랑 회원목록 누르니 이렇게 나옵니다 h2서버 켜진상태에서 spring1 spring2있는거 확인하고 나서 run하였습니다 잘되다가 갑자기 2024-11-12T23:46:40.432+09:00 ERROR 13916 --- [hello-spring] [nio-8080-exec-3] o.a.c.c.C.[.[.[/].[dispatcherServlet] : Servlet.service() for servlet [dispatcherServlet] in context with path [] threw exception [Request processing failed: java.lang.IllegalStateException: org.springframework.jdbc.CannotGetJdbcConnectionException: Failed to obtain JDBC Connection] with root cause 가 나옵니다. 그 밑에는 org.h2.jdbc.JdbcSQLInvalidAuthorizationSpecException: Wrong user name or password [28000-224] 라고 나옵니다. 코드 복붙하였으며 구글링했는데 잘 모르겠습니다.
미해결
BigQuery(SQL) 활용편(퍼널 분석, 리텐션 분석)
1번 과제 #weekly retention WITH base AS( SELECT DISTINCT user_id, event_name, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_datetime, DATE(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_date, user_pseudo_id FROM advanced.app_logs WHERE event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2022-11-03' ) , dates AS( SELECT DISTINCT user_pseudo_id, 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 base ) , first_week_and_diff AS ( SELECT *, DATE_DIFF(event_week, first_week, week) AS diff_of_week FROM dates ) , user_counts AS ( 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 ) , first_week_user_count AS ( SELECT diff_of_week, user_cnt, FIRST_VALUE(user_cnt) OVER(ORDER BY diff_of_week) AS first_week_user_cnt FROM user_counts WHERE diff_of_week = 0 ) SELECT *, SAFE_DIVIDE(user_cnt, first_week_user_cnt) AS retain_rate FROM first_week_user_count 2번 과제 New+Current+Resurrected+Dormant User로 나누기 일단 1주일만에 리텐션이 6.8%대이니까, 신규유저의 기준을 7일로 두겠습니다. 리텐션이 반으로 떨어지는 3% 미만이 8주부터, 1% 미만이 12주부터여서 임의로 구간을 세팅하겠습니다. 이에 따라 미접속 8주차부터는 휴면 유저로 보겠습니다. 따라서 8주 뒤 다시 들어온 유저는 복귀 유저로 보겠습니다. # 신규 유저, 기존 유저, 이탈 유저, 복귀 유저로 나눈 쿼리 # 첫 event 후 7일 안 지난 유저 # event 후 7일 지났고, 마지막 접속으로부터 8주가 안 지난 유저 # event 후 7일이 지났고, 마지막 접속으로부터 8주가 지난 유저 # 첫 event 후 7일이 지났고, 마지막 접속으로부터 8주가 지났다가, 다시 event가 발생한 유저 WITH base AS( SELECT DISTINCT user_id, event_name, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_datetime, DATE(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_date, user_pseudo_id FROM advanced.app_logs WHERE event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2023-08-31' ) , dates AS ( SELECT MIN(event_date) AS first_date, MAX(event_date) AS last_date FROM base GROUP BY user_pseudo_id ) SELECT event_date, COUNT(DISTINCT CASE WHEN DATE_DIFF(event_date, first_date, DAY) < 8 THEN user_pseudo_id ELSE NULL END) AS new_user, COUNT(DISTINCT CASE WHEN DATE_DIFF(event_date, first_date, DAY) >= 8 AND DATE_DIFF(event_date, last_date, DAY) < 56 THEN user_pseudo_id ELSE NULL END) AS current_user, COUNT(DISTINCT CASE WHEN DATE_DIFF(event_date, first_date, DAY) >= 8 AND DATE_DIFF(event_date, last_date, DAY) >= 56 THEN user_pseudo_id ELSE NULL END) AS resurrected_user, COUNT(DISTINCT CASE WHEN DATE_DIFF(event_date, first_date, DAY) >= 8 END) AS dormant_user FROM dates GROUP BY event_date 2번 과제는 이렇게까진 짜보았으나 실패했습니다.. 짜보다보니 last_date가 절대로 event_date보다 +가 나올 수가 없더군요... 그래서 그냥 일반 날짜 컬럼을 붙일 수 있나...? 어떻게 해야하지? 하고 이미 짜둔 쿼리에 매몰돼서 구하질 못했네요 ㅎㅎ 혹시 이렇게 짜는 방향에 대해서 조언해주실 점이 있으시면 부탁드리겠습니다.. 3번 과제 아래와 같이 퍼널 나눴다. 획득 screen_view, click_login 활성화 click_banner, click_food_category, click_restaurant, click_food, view_recommend_extra_food, click_recommend_extra_food click_recommend_food, click_restaurant_nearby click_search, request_search 수익화 관련 click_cart click_payment 하지만 각 행동한 유저의 수를 구해보니 아래와 같았다. recommend 관련 행동을 한 유저가 오히려 더 적었다. 그래서 각 이벤트별로 유저 수를 구해보았고 #event가 click_cart일 때 weekly retention WITH base AS( SELECT DISTINCT user_id, event_name, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_datetime, DATE(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_date, user_pseudo_id FROM advanced.app_logs WHERE event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2023-08-31' AND user_pseudo_id IN (SELECT user_pseudo_id FROM advanced.app_logs WHERE event_name = 'click_cart') ) , dates AS( SELECT DISTINCT user_pseudo_id, 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 base ) , first_week_and_diff AS ( SELECT *, DATE_DIFF(event_week, first_week, week) AS diff_of_week FROM dates ) , user_counts AS ( 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 ) , first_week_user_count AS ( SELECT diff_of_week, user_cnt, FIRST_VALUE(user_cnt) OVER(ORDER BY diff_of_week) AS first_week_user_cnt FROM user_counts ) SELECT *, SAFE_DIVIDE(user_cnt, first_week_user_cnt) AS retain_rate FROM first_week_user_count 4번 과제처럼 core event를 각각 설정해보았다. 4번 과제의 결과인 click_payment 했던 유저의 리텐션이 역시 제일 좋았었다. 반면 cart를 클릭한 유저의 리텐션은 비교적 조오금 낮았고 반대로 click_search, click_recommend_food, click_restaurant_nearby를 한 유저의 리텐션이 구매자 리텐션과 유사했다. 그래서 기본 행동들에서, 고객이 더 관심 기울여하는 행동인 검색, 추천 서비스 클릭하기 등의 행동을 유도하면 어떨까.. 싶었다! 사실 10% 이상으로 다 비슷하긴 하지만 약간의 차이라도 보이는 것들을 좀 추려보았다. 4번 과제 # click_payment event를 경험한 유저들의 weekly retention WITH base AS( SELECT DISTINCT user_id, event_name, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_datetime, DATE(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_date, user_pseudo_id FROM advanced.app_logs WHERE event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2023-08-31' AND user_pseudo_id IN (SELECT user_pseudo_id FROM advanced.app_logs WHERE event_name = 'click_payment') ) , dates AS( SELECT DISTINCT user_pseudo_id, 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 base ) , first_week_and_diff AS ( SELECT *, DATE_DIFF(event_week, first_week, week) AS diff_of_week FROM dates ) , user_counts AS ( 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 ) , first_week_user_count AS ( SELECT diff_of_week, user_cnt, FIRST_VALUE(user_cnt) OVER(ORDER BY diff_of_week) AS first_week_user_cnt FROM user_counts ) SELECT *, SAFE_DIVIDE(user_cnt, first_week_user_cnt) AS retain_rate FROM first_week_user_count
