밑에 글에 있긴한데, 빨리 보시라고 글 한번 더 씁니다. 나름 강의 보려고 시간 따로 뺸거라, 빨리 해결해 줬으면 좋겠습니다.영상 10초 이상 볼 수가 없어요

강의화면에서 한 20초정도 지나면 저절로 대시보드 페이지로 넘어가집니다 혹시 저랑 같은 오류 겪고계신분 있을까요윈도우10 네이버웨일 브라우저 사용중입니다

이렇게 돼요

모듈이 없다고 나오는데 버전이 맞지 않아서 그런건가요?    

안녕하세요 강사님 바닐라 자바스크립트로 프로젝트를 진행할때 class를 이용해서 이를테면, export default class SearchFormView extends View { constructor(){ super(qs("#search-form-view")) this.resetElement = qs("[type=reset]", this.element) this.showResetButton(false) console.log(this.element, "111") } showResetButton(visible = true){ this.resetElement.style.display = visible ? "block" : "none" } }와 같이 필요한 속성을 객체의 형태로 저장하고class를 통해 만들어낸 객체에서 필요한 속성을 꺼내는 방식으로 프로그래밍을 진행하셨는데이렇게 코딩을 해야하는 이유가 무엇인가요?직관적으로 와닿지가 않아서 그렇습니다 ㅠㅠ

선생님, 교재 117쪽df.sum(axis=1)로 한거....>>>>>>>>>> 방향으로 계산한 값 아닌가요? 그런데 3 8850 4 7950  이런식으로 어떻게 나오나요?ㅜㅜ도저히 공부하다가 이해가 안되서요!

수업에서 Next.js에서는 클라이언트에 import 되는 서버 컴포넌트를 자동으로 클라이언트 컴포넌트로 변경해주는 동작을 한다. 라고 하셨는데요. 공식문서나 구글 문서를 아무리 찾아봐도 관련 언급이 없던데요. 혹시 출처를 알수 있을까요? 언제 업데이트 된건지 확인해보고 싶어서요

안녕하세요, 호돌님. Windows11 Home Edition 사용 유저입니다. 강의 보면서 Vue 개발 환경 조성 부분에서 막막했는데, 커뮤에 언급하신 WSL로 구글링 하면서 npm dev 서버까지 띄웠습니다. 하루 온종일 구글링 보면서 삽질을 한거라 그냥 날리기는 아깝고 제 방식이 저같은 분들께 도움이 좀 되었으면 해서 정리한 내용 올립니다. https://blog.naver.com/hellom0501/223652563722 다만 WSL의 특성상 윈도우와 마운트 된 파티션에서의 빌드나 npm 작업은 엄청난 속도 저하가 발생합니다.딱히 개선점은 없는 것 같고, WSL2를 WSL1으로 다운 그레이드하면 나아질 것이라고 해서 수정해봤는데 체감되진 않네요.아니면 아예 WSL 내부에서 개발 환경을 구축하고 작업을 하는 수 밖에 없는 것 같습니다. 좋은 강의 감사합니다.

6.5 에러핸들링 24:04 (with-searchbar) 레이아웃을 살리기위해 error.tsx를 app/book/[id] 로 옮겨도 <Searchbar />가 보이지 않는 현상이 있습니다. 그리고 영상에서도 app/book/[id] 가 에러인 상황임에도 검색바 레이아웃이 보이는 장면이 없어서 헷갈리는 것 같습니다!

안녕하세요 쓰레드 배분 강의 소스 코드부터 현재 강의까지, 서버가 정상적으로 동작하지 않는 현상이 있어 확인 요청드립니다.DBThreadJob 메서드에서 _executeQueue가 비어 있을 때 루프가 무한히 반복되면서 CPU를 과도하게 점유하는 문제가 있는 것 같습니다. 저는 macOS에서 서버를 실행 중인데, Windows와의 CPU 스케줄링 차이로 인해 발생하는 문제로 추측됩니다. 확인해주시면 감사하겠습니다!

로그인 로그아웃까지는 되는데 포스트 부분이 화면이 안뜹니다. html 문제인가요?아니면 JS 문제인가요? 제가 작성한 코드를 올리고 싶은데 올릴 수 있는 방법이 있을까요? 여기에는 파일도 올릴 수 없고 이미지도 안올라가져서 어떻게 질문을 해야할지 모르겠어요

안녕하세요 배열관련 알고리즘 문제를 풀다가 다른 사람들이 풀어놓은 정답이 이해가 가지 않아서 몇 글자 적어봅니다.배열의 데이터 값의 두배인 배열을 만들라는 내용의 알고리즘 이였습니다!블로그에서 찾아보려고 해도 다들 복붙은 해놨는데 설명이 없더라구요. 제가 이해가 안되는 부분이function solution(numbers) { return numbers.reduce((a,b)=>[...a,b*2],[]) }어떻게 화살표 함수 안에 [...a,b*2]이런 식이 들어갈 수있는지 궁금하고, 일반함수로 표현하면 어떻게 표현하는지 궁금합니다.

안녕하세요 애니메이션 작업 하실때 시간 나누어 주는거 기준이 있나요 ?? 한개당 5초씩 잡아 주는게 좋은가요 ?

https://www.inflearn.com/course/following-c-supplement#reviews 여기에 보면 인프런 따배씨를 들으면 무료로 홍정모의 따라하며 배우는 C언어 (부록) 을 들을 수 있다고 되었는데, 어떻게 하면 수강권을 받을 수 있을까요?

추가 문제 1번WITH transaction_data AS ( SELECT 111 AS user_id, 1001 AS item_id, 719200 AS actual_price, '01/08/2024 12:00:00' AS transaction_date UNION ALL SELECT 111, 2002, 89000, '01/10/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 189, 2002, 89000, '01/12/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 156, 3002, 459000, '01/15/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 121, 1001, 719200, '01/18/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 156, 2001, 90300, '01/25/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 145, 3001, 399000, '01/26/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 189, 1002, 607200, '01/28/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 111, 3001, 399000, '02/05/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 178, 1002, 759000, '02/07/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 121, 2002, 62300, '02/08/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 156, 1001, 899000, '02/10/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 190, 2001, 90300, '02/11/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 189, 2001, 90300, '02/14/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 111, 1002, 759000, '02/15/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 156, 3001, 299250, '02/20/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 189, 3002, 344250, '02/25/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 111, 2001, 90300, '02/28/2024 12:00:00' ), user_info AS ( SELECT 111 AS user_id, 'Seoul' AS city, 28 AS age, 'Female' AS gender UNION ALL SELECT 121, 'Busan', 35, 'Male' UNION ALL SELECT 145, 'Incheon', 42, 'Female' UNION ALL SELECT 156, 'Seoul', 31, 'Male' UNION ALL SELECT 178, 'Daegu', 25, 'Female' UNION ALL SELECT 189, 'Seoul', 39, 'Male' UNION ALL SELECT 190, 'Busan', 29, 'Female' ), item_info AS ( SELECT 1001 AS item_id, 'Electronics' AS category, 'Smartphone' AS item_name, 899000 AS list_price UNION ALL SELECT 1002 AS item_id, 'Electronics' AS category, 'Tablet' AS item_name, 759000 AS list_price UNION ALL SELECT 2001 AS item_id, 'Fashion' AS category, 'Sneakers' AS item_name, 129000 AS list_price UNION ALL SELECT 2002 AS item_id, 'Fashion' AS category, 'Backpack' AS item_name, 89000 AS list_price UNION ALL SELECT 3001 AS item_id, 'Home' AS category, 'Coffee Machine' AS item_name, 399000 AS list_price UNION ALL SELECT 3002 AS item_id, 'Home' AS category, 'Air Purifier' AS item_name, 459000 AS list_price ) # 1번 문제(15분) -- - 주차별 각 카테고리별 평균 할인율이 가장 높았던 기간과 할인율을 구하는 쿼리를 작성해주세요 -- - 단, 날짜 데이터를 YYYY-MM-DD 23:59:39 이런 형태로 변경해주세요 , real_base as ( select * from ( select *, avg(diff_price) as avg_price, from( SELECT transaction_date, category, list_price, (list_price - actual_price) as diff_price FROM item_info as item left join transaction_data trans_date on item.item_id = trans_date.item_id ) as base group by all ) as base2 ) ## 주차별 평균 할인율 가장 높은 기간 --> 2024-01-08 ~ 2024-01-18 -- select -- FORMAT_TIMESTAMP('%Y-%m-%d 23:59:39', PARSE_TIMESTAMP('%m/%d/%Y %H:%M:%S', transaction_date)) AS formatted_date, -- avg_price -- from real_base -- group by -- 1,2 -- order by -- 2 desc ## 카테고리별 평균 할인율이 가장 높았던 기간 select *, round((max_price / list_price) * 100, 2) as `할인율` from ( select distinct FORMAT_TIMESTAMP('%Y-%m-%d 23:59:39', PARSE_TIMESTAMP('%m/%d/%Y %H:%M:%S', transaction_date)) AS formatted_date, category, max(avg_price) as max_price, list_price from real_base group by all order by 3 desc ) as avg_price_table order by 5 desc ## 할인율이 가장 높았던 주차 -- 01/25/2024 -- 02/08/2024 -- 02/11/2024 -- 02/14/2024 -- 02/28/2024 -- select -- transaction_date, -- round((diff_price / list_price) * 100, 2) as `할인율` -- -- transaction_date, -- -- safe_divide(diff_price, list_price) -- from real_base -- group by -- 1,2 -- order by -- 2 desc ## 할인율이 높았던 카테고리 -- Fashion -- select -- category, -- round((diff_price / list_price) * 100, 2) as `할인율` -- -- transaction_date, -- -- safe_divide(diff_price, list_price) -- from real_base -- group by all -- order by -- 2 desc 2번WITH transaction_data AS ( SELECT 111 AS user_id, 1001 AS item_id, 719200 AS actual_price, '01/08/2024 12:00:00' AS transaction_date UNION ALL SELECT 111, 2002, 89000, '01/10/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 189, 2002, 89000, '01/12/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 156, 3002, 459000, '01/15/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 121, 1001, 719200, '01/18/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 156, 2001, 90300, '01/25/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 145, 3001, 399000, '01/26/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 189, 1002, 607200, '01/28/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 111, 3001, 399000, '02/05/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 178, 1002, 759000, '02/07/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 121, 2002, 62300, '02/08/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 156, 1001, 899000, '02/10/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 190, 2001, 90300, '02/11/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 189, 2001, 90300, '02/14/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 111, 1002, 759000, '02/15/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 156, 3001, 299250, '02/20/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 189, 3002, 344250, '02/25/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 111, 2001, 90300, '02/28/2024 12:00:00' ), user_info AS ( SELECT 111 AS user_id, 'Seoul' AS city, 28 AS age, 'Female' AS gender UNION ALL SELECT 121, 'Busan', 35, 'Male' UNION ALL SELECT 145, 'Incheon', 42, 'Female' UNION ALL SELECT 156, 'Seoul', 31, 'Male' UNION ALL SELECT 178, 'Daegu', 25, 'Female' UNION ALL SELECT 189, 'Seoul', 39, 'Male' UNION ALL SELECT 190, 'Busan', 29, 'Female' ), item_info AS ( SELECT 1001 AS item_id, 'Electronics' AS category, 'Smartphone' AS item_name, 899000 AS list_price UNION ALL SELECT 1002 AS item_id, 'Electronics' AS category, 'Tablet' AS item_name, 759000 AS list_price UNION ALL SELECT 2001 AS item_id, 'Fashion' AS category, 'Sneakers' AS item_name, 129000 AS list_price UNION ALL SELECT 2002 AS item_id, 'Fashion' AS category, 'Backpack' AS item_name, 89000 AS list_price UNION ALL SELECT 3001 AS item_id, 'Home' AS category, 'Coffee Machine' AS item_name, 399000 AS list_price UNION ALL SELECT 3002 AS item_id, 'Home' AS category, 'Air Purifier' AS item_name, 459000 AS list_price ) # 2번 문제(10분) 1610 -- - 2024년 1월에 가장 많은 매출을 기록한 카테고리를 구하는 쿼리를 작성해주세요 -- 날짜 테이블 -- 아이템 테이블 활용 -- 기간에 필터링 걸기 -- 카테고리 -- 매출 -- 카테고리별 구매가 -- 구매가의 합 = 매출 ## 카테고리별 구매가 , category_price as ( select item_date.transaction_date, item.category, item_date.actual_price from item_info as item left join transaction_data as item_date on item.item_id = item_date.item_id group by all ) ## 매출 | 카테고리별 구매가의 합 , `매출_테이블` as ( select *, sum(actual_price) over(partition by category) as `매출` from category_price ) ## 카테고리별 매출에 1월 필터링 select * from `매출_테이블` where transaction_date between '01/08/2024' and '01/28/2024' 3번WITH transaction_data AS ( SELECT 111 AS user_id, 1001 AS item_id, 719200 AS actual_price, '01/08/2024 12:00:00' AS transaction_date UNION ALL SELECT 111, 2002, 89000, '01/10/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 189, 2002, 89000, '01/12/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 156, 3002, 459000, '01/15/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 121, 1001, 719200, '01/18/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 156, 2001, 90300, '01/25/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 145, 3001, 399000, '01/26/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 189, 1002, 607200, '01/28/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 111, 3001, 399000, '02/05/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 178, 1002, 759000, '02/07/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 121, 2002, 62300, '02/08/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 156, 1001, 899000, '02/10/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 190, 2001, 90300, '02/11/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 189, 2001, 90300, '02/14/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 111, 1002, 759000, '02/15/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 156, 3001, 299250, '02/20/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 189, 3002, 344250, '02/25/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 111, 2001, 90300, '02/28/2024 12:00:00' ), user_info AS ( SELECT 111 AS user_id, 'Seoul' AS city, 28 AS age, 'Female' AS gender UNION ALL SELECT 121, 'Busan', 35, 'Male' UNION ALL SELECT 145, 'Incheon', 42, 'Female' UNION ALL SELECT 156, 'Seoul', 31, 'Male' UNION ALL SELECT 178, 'Daegu', 25, 'Female' UNION ALL SELECT 189, 'Seoul', 39, 'Male' UNION ALL SELECT 190, 'Busan', 29, 'Female' ), item_info AS ( SELECT 1001 AS item_id, 'Electronics' AS category, 'Smartphone' AS item_name, 899000 AS list_price UNION ALL SELECT 1002 AS item_id, 'Electronics' AS category, 'Tablet' AS item_name, 759000 AS list_price UNION ALL SELECT 2001 AS item_id, 'Fashion' AS category, 'Sneakers' AS item_name, 129000 AS list_price UNION ALL SELECT 2002 AS item_id, 'Fashion' AS category, 'Backpack' AS item_name, 89000 AS list_price UNION ALL SELECT 3001 AS item_id, 'Home' AS category, 'Coffee Machine' AS item_name, 399000 AS list_price UNION ALL SELECT 3002 AS item_id, 'Home' AS category, 'Air Purifier' AS item_name, 459000 AS list_price ) # 3번 문제(10분) 1646 -- - 유저별 총 구매 금액이 200만원 이상인 유저들이 가장 많이 구매한 카테고리를 찾는 쿼리를 작성해주세요 -- 유저별 총 구매 금액 -- 유저 | 총 구매금액 -- 유저별 | 구매금액 -- 구매금액 합산 = 총 구매금액 , `유저별_총구매금액` as ( select user_id, `총 구매금액` from ( select user_id, sum(actual_price) over(partition by user_id) as `총 구매금액` from ( SELECT user_id, actual_price, FROM transaction_data group by all ) as base1 ) base2 group by 1,2 ) -- 200만원 이상 필터링 , `200만원 이상 필터링` as ( select * from `유저별_총구매금액` where `총 구매금액` >= 2000000 ) ## 유저들이 가장 많이 구매한 카테고리 -- 유저 | 카테고리 | 구매 -- 구매가가 있는 카테고리 수를 세면 어떨까? -- 카테고리별 카운트? select category, `카테고리별카운트` from ( select *, sum(`카테고리수`) over(partition by category) as `카테고리별카운트` from ( select user_id, category, count(category) over(partition by user_id) as `카테고리수` from ( select td2.user_id, item2.category, td2.actual_price from transaction_data as td2 left join item_info as item2 on td2.item_id = item2.item_id ) b_base ) as b_base2 ) as b_base3 group by 1,2 order by 2 desc

유저 상태 new user# User Status 정의 -- "우리 서비스를 이용하는 유저들의 주차별 상태가 어떻게 되나?" /* 1. New User: 해당 주차에 처음 방문한 유저 2. Current User: 지난주에도 방문했고 이번 주에도 방문한 유저 3. Resurrected User: 지난주에는 없었는데 이번주에 다시 방문한 유저 (첫 방문은 아님) 4. Dormant User: 지난주까지는 있었는데 이번주에 방문하지 않은 유저 */ # New User: 해당 주차에 처음 방문한 유저 -- '유저의 첫 방문 주'와 '유저별 이벤트 발생주'가 같은지 확인 -- 같으면, 1 -- 아니면 0 ## '유저의 첫 방문 주' with user_first_visit as ( select user_pseudo_id, date_trunc(min(event_date), week(monday)) as first_visit_date from `advanced.app_logs` where event_date between '2022-08-01' and '2022-12-31' group by 1 ) ## '유저의 모든 방문 주' , user_event_week as ( select distinct user_pseudo_id, date_trunc(event_date, week(monday)) as visit_date from `advanced.app_logs` where event_date between '2022-08-01' and '2022-12-31' ) ## 첫 방문 주와 모든 방문 주 중 같은 데이터가 있다면 '방문(=1)' , new_user_table as ( select ufv.user_pseudo_id, ufv.first_visit_date, uew.visit_date, if(ufv.first_visit_date = uew.visit_date, 1, 0) as new_user from user_first_visit as ufv inner join user_event_week as uew on ufv.user_pseudo_id = uew.user_pseudo_id group by 1,2,3 ) select first_visit_date as week, sum(new_user) as new_user_count from new_user_table group by 1 order by 1  current user# User Status 정의 -- "우리 서비스를 이용하는 유저들의 주차별 상태가 어떻게 되나?" /* 1. New User: 해당 주차에 처음 방문한 유저 2. Current User: 지난주에도 방문했고 이번 주에도 방문한 유저 3. Resurrected User: 지난주에는 없었는데 이번주에 다시 방문한 유저 (첫 방문은 아님) 4. Dormant User: 지난주까지는 있었는데 이번주에 방문하지 않은 유저 */ -- Current User: 지난주에도 방문했고 이번 주에도 방문한 유저 -- 유저별 모든 방문 주 구하기 -- 모든 방문주 - 전주 방문 데이터 = 1 --> current user ## 유저별 모든 방문 주 구하기 with user_visits as ( select user_pseudo_id, date_trunc((event_date), week(monday)) as visit_date from `advanced.app_logs` where event_date between '2022-08-01' and '2022-12-31' group by 1,2 ) ## 유저의 전주 방문 데이터 , prev_user_table as ( select user_pseudo_id, visit_date, lag(visit_date) over(partition by user_pseudo_id order by visit_date) as previous_visit_user from user_visits ) ## 모든 방문주 - 전주 방문 데이터 = 1 --> current user select visit_date as week, count(distinct user_pseudo_id) as current_user_cnt from( select distinct user_pseudo_id, visit_date, date_diff(visit_date, previous_visit_user, week) = 1 as current_user from prev_user_table ) as base where current_user is not null group by 1 order by 1  resurrected user# User Status 정의 -- "우리 서비스를 이용하는 유저들의 주차별 상태가 어떻게 되나?" /* 1. New User: 해당 주차에 처음 방문한 유저 2. Current User: 지난주에도 방문했고 이번 주에도 방문한 유저 3. Resurrected User: 지난주에는 없었는데 이번주에 다시 방문한 유저 (첫 방문은 아님) 4. Dormant User: 지난주까지는 있었는데 이번주에 방문하지 않은 유저 */ # Resurrected User: 지난주에는 없었는데 이번주에 다시 방문한 유저 (첫 방문은 아님) ## 유저별 모든 방문 주 구하기 with user_visits as ( select user_pseudo_id, date_trunc((event_date), week(monday)) as visit_date from `advanced.app_logs` where event_date between '2022-08-01' and '2022-12-31' group by 1,2 ) ## 유저의 전주 방문 데이터 , prev_user_table as ( select user_pseudo_id, visit_date, lag(visit_date) over(partition by user_pseudo_id order by visit_date) as previous_visit_user from user_visits ) ## (첫 방문이 아님) + (모든 방문 주 데이터 - 이전 방문주 > 1) = Resurrected User -- 첫 방문이 아닌 유저 : 'previous_visit_user is not null' -- 첫 방문이었으면 previous_visit_user가 null이었을테니깐. select visit_date as week, count(user_status) as Resurrected_User from ( select user_pseudo_id, visit_date, previous_visit_user, case when previous_visit_user is not null and date_diff(visit_date, previous_visit_user, week) > 1 then 'Resurrected_User' else null end as user_status from prev_user_table ) as Resurrected_User where user_status is not null group by 1 order by 1 dormant user# User Status 정의 -- "우리 서비스를 이용하는 유저들의 주차별 상태가 어떻게 되나?" /* 1. New User: 해당 주차에 처음 방문한 유저 2. Current User: 지난주에도 방문했고 이번 주에도 방문한 유저 3. Resurrected User: 지난주에는 없었는데 이번주에 다시 방문한 유저 (첫 방문은 아님) 4. Dormant User: 지난주까지는 있었는데 이번주에 방문하지 않은 유저 */ # Dormant User: 지난주까지는 있었는데 이번주에 방문하지 않은 유저 ## 모든 방문 데이터 with base as ( select user_pseudo_id, date_trunc((event_date), week(monday)) as visit_date from `advanced.app_logs` where event_date between '2022-08-01' and '2022-12-31' group by 1,2 ) ## 유저의 다음 방문주 데이터= , next_visit_date_table as ( select *, lead(visit_date) over(partition by user_pseudo_id order by visit_date) as next_visit_date from base ) ## Dormant User -- Dormant User? -- 다음주 방문 데이터가 null 이거나, -- next_visit_date > 1 week가 아닌 유저 , Dormant_User_table as ( select *, case when next_visit_date is null or date_diff(next_visit_date, visit_date, week) > 1 then 'Dormant_User' else null end as Dormant_User_data from next_visit_date_table ) select visit_date as week, count(Dormant_User_data) as Dormant_User_data_cnt from Dormant_User_table group by 1 order by 1  

[종합 느낀점]1. 날짜 데이터 변환 함수, 날짜 데이터로 추출 하는 함수 등 문제 풀 때 사용하는 함수를 까먹어 애를 먹었습니다.2. 테이블 조인시 첫 테이블을 잘못 선택하면, 쿼리가 길어지고 꼬인다는 것을 느꼈습니다.3. 지표가 어떤 지표느냐에 따라 해석 방법이 달라진 점도 알게 됐습니다. [문제 풀이 소요 시간]1번 문제 : 30분2번 문제 : 12분3번 문제 : 12분  정답이면서도 확장성 있는 쿼리를 작성하다가는 영원히 못풀겠더라고요..그래서 최대한 쿼리 작성을 마무리 짓는데 초점을 뒀습니다.. ㅠㅠ   [new_users]위와 같은 시각화 결과가 나왔습니다.눈에 띄는 데이터로는 두 가지가 있습니다:1. 10월 new users 상승 상승 추정 이유: 1. 새로운 마케팅 전략 시행(시기가 추석 근처이니깐 추석을 기념해서 배달앱 쿠폰 지급?)2. 12월 new users 하락 하락 추정 이유: 1. 연말 모임으로 인한 배달 수요 감소 (사실 감소세는 10월달에 고점을 찍은 이후 쭉 하락세이지만, 그 이유를 단정짓지는 못하겠습니다..)   [Current User]위와 같은 시각화 결과가 나왔습니다.눈에 띄는 데이터로는 세가지가 있습니다:1. 9월 중순 이후 Current User 상승 상승 추정 이유: 1. 새로운 마케팅 전략 시행(시기가 추석 근처이니깐 추석을 기념해서 배달앱 쿠폰 지급?)2. 12월까지 꾸준한 상승 상승 추정 이유: 1. 기존 유저의 긍정적인 경험이 이어져서 서비스에 잔류 2. 마케팅으로 유입된 신규 유저도 긍정적인 경험을 해서 서비스에 잔류3. 12월 Current User 하락 하락 추정 이유: 1. 연말 모임으로 인한 배달 수요 감소 [Resurrected User]'Current User' 해석과 비슷할 거 같습니다.  [Dormant User]1. 9월 -> 10월 급격한 상승 상승 추정 이유: 1. 앞선 이유과 같음. 추석 관련 이벤트 실시. 2. 그러나 계속 상승이 이어지지 않은 점을 고민해 봐야 함.2. 10월 -> 11월 말 유지 유지 추정 이유: 1. 마케팅으로 긍정적인 경험을 한 기존·신규 유저 잔류 2. 하지만 입소문이 나서 계속 상승하지는 않음. 3. 일부 유저만 잔류하고, 나머지 신규 유입 유저는 이벤트만 맛보고 이탈.3. 12월 급격한 상승 상승 추정 이유: 1. 연말에 배달 수요가 감소할 것을 예측해 새로운 마케팅 전략 실시  주차별 리텐션# 리텐션 정의 -- "우리 서비스를 이용한 사람들이 현재는 얼마큼 이용하고 있을까?" /* 1. 무슨 데이터가 필요할까? - 유저 - 날짜 왜 이런 데이터가 필요할까? 이에 대한 답변: '사람들'이니깐, '유저'를 인식할 수 있는 데이터가 필요하다. '현재'이니깐, '시간'을 인식할 수 있는 데이터가 필요하다. ## 1. 유저별 첫 방문 주 구하기*/ with first_visit_table as ( select user_pseudo_id, date_trunc(min(event_date), week(monday)) as first_visit_date from `advanced.app_logs` where event_date between '2022-08-01' and '2022-12-31' group by 1 ) /*2. 처음 이벤트를 발생 시킨 주는? - 무슨 데이터가 필요할까? 1. 첫 이벤트 발생 날짜 2. 유저 - 왜 이런 데이터가 필요할까? 이에 대한 답변: '이벤트'는 주체가 있어야 발동 되는 거니깐 '유저' 데이터가 필요하다. 또 이벤트 발생이란 결과에는 '날짜'라는 개념도 포함 되어 있기 때문에, '날짜' 데이터가 필요하다. 그중에서도 '처음 이벤트를 발생한 주'의 데이터가 필요하다. 3. 유저가 이벤트를 실행한 주는? - 무슨 데이터가 필요할까? 1. 유저 2. 이벤트 이름(선택) 3. 이벤트 발생 날짜 + 중복제거 왜? 목적이 모든 유저의 리텐션이기 때문에. 중복 제거를 하지 않으면, 모든 유저가 발생시킨 모든 이벤트가 보이기 때문에 가독성이 안 좋기 때문에. - 왜 이런 데이터가 필요할까? 이에 대한 답변: 처음 이벤트를 발생시킨 날짜와 비교하기 위해서 ## 2. 유저별 이벤트 발생 주 구하기*/ , user_event as ( select distinct user_pseudo_id, date_trunc(event_date, week(monday)) as user_event_week from `advanced.app_logs` where event_date between '2022-08-01' and '2022-12-31' ) /*4. '유저가 이벤트 실행한 주 - 유저가 처음 방문한 주' - 무슨 데이터가 필요할까? 1. 유저 2. 첫 이벤트 발생 날짜 3. 이벤트 발생 날짜 4. (이벤트 발생 날짜 - 첫 이벤트 발생 날짜) - 왜 이런 데이터가 필요할까? 이에 대한 답변: 처음 이벤트를 발생시킨 날짜와 비교하기 위해서 ## 3. 유저별 이벤트 발생주와 첫 방문주 차이 구하기*/ , diff_week_table as ( select fvt.user_pseudo_id, fvt.first_visit_date, ue.user_event_week, date_diff(ue.user_event_week, fvt.first_visit_date, week(monday)) as diff_week from first_visit_table as fvt left join user_event as ue on fvt.user_pseudo_id = ue.user_pseudo_id order by 2, 4 ) /*5. 주차별 유저수 구하기 - 왜 위와 같은 생각을 했는가? 이에 대한 답변: 주차수에 따른 유저수를 알아야만 첫 주차에 비해 얼마큼 유저가 이벤트를 발생시키지 않았는지 알 수 있으니깐. - 무슨 데이터가 필요한가? 이에 대한 답변: 1. 이벤트 발생 차이 주 2. 중복 없는 유저 수 ## 4. 주차별 유저수 구하기*/ , unique_user_cnt_table as ( select diff_week, count(distinct user_pseudo_id) as unique_user_cnt from diff_week_table group by 1 order by 1 ) /*6. 모든 행에 첫 주 유저수 적용하기 - 왜 위와 같은 생각을 했는가? 이에 대한 답변: 첫 주 유저수로 주차마다 달라지는 유저수를 나누면, 리텐션을 구할 수 있기 때문에. - 무슨 데이터가 필요한가? 이에 대한 답변: 1. 이벤트 발생 차이주 2. 주차별 중복 없는 유저수 3. 모든 행에 적용하는 첫 주 유저수 ## 5. 모든 행에 첫 주 유저수 적용하기*/ , first_visit_week_data_table as ( select *, first_value(unique_user_cnt) over(order by unique_user_cnt desc) AS first_visit_week_data from unique_user_cnt_table order by 1 ) ## 6. 리텐션 구하기 | 주차별 유저수 / 첫 주 유저수 select *, round(safe_divide(unique_user_cnt, first_visit_week_data), 2) as retention_rate from first_visit_week_data_table

안녕하세요 강사님 강의는 단일 페이지에 대해서 mvc 패턴을 잡을 때하나의 페이지를 대상으로 controller views helpers.js, main.js, storage.js, Store.js를 만드셨는데 여러개의 페이지가 연결된 상황에서 여러 페이지를 동시에 작업하는 경우.. 폴더 구조가 어떻게 되는 건지 궁금합니다. 그러니깐.. 하나의 helpers, 하나의 storage, 하나의 Store.js를 만들고 거기 안에 여러 페이지에서 쓰는 로직들을 다 때려박는건지 아니면 각각의 페이지에 대해서 폴더를 만들고 helpers, storage, Store 같은 것을 각각 다 따로 만드는건지 현업에서 프로젝트는 어떻게 진행하는건지 궁금합니다!

안드로이드 SDK 셋업에서 아래와 같은 오류가 발생합니다. 해당 오류가 있어서 그런지, SDK Platforms 목록에서 Android API 34 등의 API 항목들이 표시되고 있지 않습니다.

섹선1에 한글 파일을 불러올 때마다 뜨는 팝업 조치하고 있는데컴퓨터\HKEY_CURRENT_USER\SOFTWARE\HNC\HwpAutomation\Modules 이 레지스트리 경로가 없습니다..ㅠ저희 기관은 한글 2014를 아직 사용하고 있는데 이전 버전이라서 없는 걸까요?