WHERE절이 GROUP BY 집계 이전에 실행되기 때문에 집계함수를 사용할 수 없다라고 하셨는데 WHERE절이 그룹화와 집계함수 이전에 실행된다는 말인가요? 아니면 GROUP BY절 이전에 WHERE절이 실행된다는 말인가요??

강의 자료는 어디서 찾을 수 있나요?다운로드 받아 인쇄후 교육 받으려 합니다.

리텐션 분석 과제 노션 문서에 정리해서 공유드립니다~문서 링크 

이 방법이 맞는지는 모르겠는데 맞다면여기서 어떻게 해야되는지 모르겠네요

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 상승했다가 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 많음을 확인하였고 이는, 해당 기간이 첫 주문 후 4주가 지난 사람들의 재주문 건수가 많았을 것이라는 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 DESC세 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 존재했습니다(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 것이라고 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.

안녕하세요 강의 잘 듣고 있습니다!jpa를 사용해서 프로젝트를 진행하면 쿼리 메서드를 사용할텐데 select * <- 이걸로 넓은 범위를 조회할텐데jpql로 다 작성해주어야 하나요?jpa로 프로젝트 진행할때 팁이나 검색 키워드 추천해주세요!

SELECT provider FROM items JOIN ranking on ranking.item_code = items.item_code 여기서 items 위치를 메인 테이블ranking 위치를 서브 테이블이라고 칭할게요! 메인테이블과 서브테이블을 어떤걸로 해야할지 항상 헷갈려요기본적으로 보고 싶은 컬럼인 provider가 원래 속한 테이블을 메인에 두려고는 하는데 예제 풀어주시는 걸 보면 아닌 경우도 있어서요! 어차피 테이블을 조인하는거니까 하나의 테이블이 되면 뭐가 메인이 되어도 상관이 없지않나 싶은데..메인 테이블 지정하는 기준이 있나요??

--질문--말씀하신것처럼 DB실행을 하니 ORA-00901 CREATE명령어가 부족합니다 라고 뜨면서 insert가 되지 않습니다.테이블도 데이터도 생성되지 않습니다..ㅠㅠ

안녕하세요, 카일님! 수업 잘 듣고 있습니다!문제 해설 보기 전 혼자 풀었을 때, 저는 아래와 같이 쿼리를 작성했어요. 서브쿼리 안에 필요한 컬럼만 넣고 보면서 쓰는 게 편하더라고요. 제 쿼리로 쓰면 데이터를 더 많이 처리하게 되는 건지 궁금해서 질문합니다!  

 Weekly 리텐션 분석#Weekly 리텐션 with base as ( select distinct 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" ), retain_base as ( select user_pseudo_id, event_week, first_week, date_diff(event_week, first_week, week) as diff_of_week from ( select distinct user_pseudo_id, date_trunc(event_date, week(monday)) as event_week, date_trunc(min(event_date) over(partition by user_pseudo_id),week(monday)) as first_week, -- 유저의 첫 접속 주차 from base ) ) select diff_of_week, user_cnt, first_value(user_cnt) over(order by diff_of_week) as first_user_cnt from ( select diff_of_week, count(distinct user_pseudo_id) as user_cnt from retain_base group by diff_of_week ) order by diff_of_week Montly 리텐션 분석#Montly 리텐션 with base as ( select distinct 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" ), retain_base as ( select user_pseudo_id, event_month, first_month, date_diff(event_month, first_month, month) as diff_of_month from ( select distinct user_pseudo_id, date_trunc(event_date, month) as event_month, date_trunc(min(event_date) over(partition by user_pseudo_id),month) as first_month, -- 유저의 첫 접속 주차 from base ) ), month_retain as ( select diff_of_month, user_cnt, first_value(user_cnt) over(order by diff_of_month) as first_user_cnt from ( select diff_of_month, count(distinct user_pseudo_id) as user_cnt from retain_base group by diff_of_month ) ) select diff_of_month, user_cnt, first_user_cnt, round(safe_divide(user_cnt, first_user_cnt),3) as retention_rate from month_retain order by diff_of_month 위클리랑 먼슬리 리텐션 쿼리 작성했습니다~ 

MacOS 사용 중이고 SQL Server 연결 단계에 있습니다.정보를 모두 입력하고 Test Connection를 진행하면 아래와 같은 오류가 발생합니다.Login failed for user 'sa'. ClientConnectionId:84cea481-fc20-4d02-bc91-0957b3d6bde8해결 방법이 있을까요?

문제풀이를 해가던 도중마지막 ROWS BETWEEN을 이용한 5가지 AMOUNT의 AVG를 구할때 소수점이 나오는데SELECT절에 적힌 WINDOW 함수 쿼리를ROUND, FLOOR 을 사용해서 감싸줘도 작동은 하지만 소수점이 사라지지 않는데 혹시 그 이유가 뭔가요???

노랭이 문제 유형 분석 노션은제공받을 수 없는건가요?만약 제공받을 수 있다면 권한 신청은 어떻게 해야할까요?

안녕하세요 공부하다가 쿼리에 추가해보고 싶은게 생겨서 질문드립니다!예2: 서브카테코리가 '여성신발'인 상품중 할인가격이 가장 높은 상품의 할인가격 가져오기이 문제에 정석 답변이라면 MAX(dis_price) 컬럼만 도출될텐데요! 앞에다가 해당 상품명 title을 추가해서 총 두 개의 컬럼이 나오게끔 만들어보려다가 막혀서 질문드립니다.원래는 99000짜리 하나만 나와야하는데밑에 쿼리로 하니까 여러개가 나와서요 ㅠㅠ 여러개가 나온 이유는 알거같아요 타이틀을 그룹바이해서 그 그룹별로 제일 높은 가격이 도출된 것 같은데 그건 제가 원하는 답은 아니어서요! 맥스 디스 프라이스를 가진 아이템코드의 타이틀을 어떻게 해야 효과적으로 도출할 수 있나요?SELECT title, MAX(dis_price) FROM items JOIN ranking on items.item_code = ranking.item_code WHERE sub_category = "여성신발" group by title;

모든열을 선택하는 키워드* 해서 강의보고 작성하였는데 table not found라는 에럭 ㅏ뜹니다

해당파일을 실행하려고 하지만 데이터베이스도 아니고 프로젝트도 아니라고 뜨네요. 혹시 파일 실행을 제가 잘못하고 있는걸까요?

안녕하세요, 강의 감사합니다. leetcode 나 다른 코딩 테스트 플랫폼에서 응답시간을 짧게 하기 위해 create index 를 사용하는걸 지원하나요? 현재 leetcode 에서 create index 쪽이 계속 syntax error 가 나길래 혹시 막아둔건지 궁금합니다.

안녕하세요, 질문드립니다!  week. date. 값31 2024-08-02 A31 2024-08-03 A32 2024-08-07 B32 2024-08-08 C 위와 같이 주차별로 쌓여있는 테이블에서 현재 주차가 32주차라고 가정하면32주차의 값을 가져오는게 아니라 저번주 차의 값을 가져오고싶습니다. 원래 대로라면 32주차 (B 값 1개) 가 분모가 되겠지만31주차 (A 값 2개) 로 가져오고 싶습니다ㅠ 방법이 있을까요

안녕하세요, 저는 맥 m1 유저입니다. 위와 같은 부분에서 Test connection시 계속 오류가 발생합니다. 오류 내용은 아래와 같습니다. 도커 생성도 정상적으로 되었고, Database 이름도 xe로 변경했는데 무엇이 문제인지 모르겠습니다. ㅠㅠ혹시 해결 방법을 아시나요?

강사님이 도움 주셔서 잘 해결했습니다