안녕하세요, 로그를 분석해서 글로 작성해보았습니다.혹시 가능하시다면 한번 보시고 개선하면 좋을 점을 알려주시면 공부를 이어가는 데 많은 도움이 될 것 같습니다!🙇‍♂노션 페이지 링크 남깁니다.https://www.notion.so/inflearn-app_logs-24eceb39ae70805f81abfee9aa86ebc2?source=copy_link고민되었던 부분장황하게 이것저것 설명은 했지만, 결국 도출한 결론은 '결제 경험이 있는 사용자의 재방문을 발생시켜서 결제 건수를 높여보자 ' 입니다. 재방문 사용자가 유입되도록 하고 행동을 지켜보자는 것인데,, 이러한 액션이 특별히 효과적일 것이라는 것을 로그로부터 미리 확인할 수 있는 방법이 있을까요..?구체적으로 어떤 집단에 액션을 수행하자는 결론을 도출하고 싶었는데 잘 되지 않은 것 같습니다

weekly retention 구하기 과제 해 봤습니다. 처음에 알려주신대로 두 가지 방법 1) EXTRACT 과 2) DATA_TRUNC 을 써서 각각 해 봤는데 일을 자르는 기준이 달라서 그런지 첫 데이터는 값이 같은데 1주가 차이나는 시점부터 데이터들의 값이 미세하게 차이가 나더라구요.그리고 차이를 계산할 때도 INT 타입이라 DIFF_DATE 대신 그냥 컬럼끼리 빼는 방법으로 계산해야 됐습니다. 만약 이게 동일 년도 내에서만 해야하는 분석이라면 어떤 방법이 더 좋은지 궁금합니다. 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 `advance.app_logs` WHERE event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2022-11-03' ) , first_week_data AS( SELECT *, MIN(week_date) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id) AS first_week FROM ( SELECT user_pseudo_id, event_date, -- DATETIME_TRUNC(DATE(event_date), WEEK(MONDAY)) AS week_date, EXTRACT(WEEK FROM event_date) AS week_date FROM base ) ), week_diff_data AS ( SELECT *, -- DATE_DIFF(week_date, first_week, WEEK) AS week_diff (week_date-first_week) AS week_diff FROM first_week_data ), first_week_value_data AS( SELECT *, FIRST_VALUE(user_cnt) OVER (ORDER BY week_diff) AS first_week_value FROM( SELECT week_diff, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt, FROM week_diff_data GROUP BY ALL) ORDER BY week_diff ) SELECT *, ROUND(SAFE_DIVIDE(user_cnt, first_week_value),3) AS retention FROM first_week_value_data

SELECT TIMESTAMP(DATETIME(CURRENT_TIMESTAMP(), 'Asia/Seoul')), CURRENT_TIMESTAMP() 위와 같이 쿼리를 실행시키면 2025-08-12 02:15:03.434744 UTC 2025-08-11 17:15:03.434744 UTC아래와 같이 출력됩니다.  저는 이를 보고 TIMESTAMP 값이 서울 시간대로 설정이 되어 있더라도 그게 출력 결과물만 보고는 판단할 수 없는건가? 라는 생각을 하게 됐습니다. 위와 같이 어느 지역의 시간대가 반영됐는지가 timestamp값에 UTC+9와 같은 방식으로 반영되있지 않다면 어떻게 저희가 그걸 판단할 수 있나요? train_pokemon 테이블의 catch_datetime 변수(필드)도 서울 시간대(UTC+9)인지, UTC+0인 시간대인지 판단할 수 없는 거 아닌가요?  감사합니다.   

안녕하세요.수업 잘 듣고 있습니다. 말씀 해 주신대로 풀이 보기 전에 풀어보고 다시 영상보고하니 재미도 있고 실력도 빨리 느는 것 같아요. 감사합니다! 1-9 강의에서 주신 피벗 쿼리 작성해 봤습니다! WITH funnel_base AS ( 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, MAX(IF(params.key="firebase_screen",params.value.string_value,NULL))AS firebase_screen, MAX(IF(params.key="session_id",params.value.string_value,NULL))AS session_id, -- MAX(IF(params.key="food_id",params.value.int_value,NULL))AS food_id FROM `advance.app_logs` CROSS JOIN UNNEST (event_params) AS params WHERE event_date BETWEEN "2022-08-01" AND "2022-08-18" GROUP BY ALL ), filter_event AS ( -- event_name+screen 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_timestamp FROM funnel_base WHERE event_name IN ('screen_view', 'click_payment') ), funnel_step AS ( SELECT event_date, filter_event.event_name_with_screen, CASE WHEN filter_event.event_name_with_screen = 'screen_view-welcome' THEN 1 WHEN filter_event.event_name_with_screen = 'screen_view-home' THEN 2 WHEN filter_event.event_name_with_screen = 'screen_view-food_category' THEN 3 WHEN filter_event.event_name_with_screen = 'screen_view-restaurant' THEN 4 WHEN filter_event.event_name_with_screen = 'screen_view-cart' THEN 5 WHEN filter_event.event_name_with_screen = 'click_payment-cart' THEN 6 ELSE NULL END AS step_number, COUNT(user_pseudo_id) AS cnt FROM filter_event WHERE event_date BETWEEN "2022-08-01" AND "2022-08-15" GROUP BY ALL HAVING step_number IS NOT NULL) --3. event_name_with_screen 컬럼으로, 일자별로 count SELECT event_date, SUM(IF(funnel_step.event_name_with_screen = "screen_view-welcome", cnt, null)) AS `screen_view-welcome`, SUM(IF(funnel_step.event_name_with_screen = "screen_view-home", cnt, null)) AS `screen_view-home`, SUM(IF(funnel_step.event_name_with_screen = "screen_view-food_category", cnt, null)) AS `screen_view-food_category`, SUM(IF(funnel_step.event_name_with_screen = "screen_view-restaurant", cnt, null)) AS `screen_view-restaurant`, SUM(IF(funnel_step.event_name_with_screen = "screen_view-cart", cnt, null)) AS `screen_view-cart`, SUM(IF(funnel_step.event_name_with_screen = "click_payment-cart", cnt, null)) AS `click_payment-cart` FROM funnel_step GROUP BY ALL ORDER BY event_date

안녕하세요, 수업 잘 듣고 있습니다. 실습 하려고 데이터셋 로드 하는 도중에 문제가 발생해서 혼자 해결해 보고자 했는데 잘 되지 않아 문의 드립니다. 어떤 강의를 들으면서 발생했나요?BigQuery (활용편) 어떤 문제가 생겼나요?강의대로 데이터 로드한 후 테이블 파티션 기준으로 나눠 새로운 테이블을 생성했지만 컬럼 명은 생성이 되었는데 테이블 내용 전체가 비어있습니다. 어떤 시도를 해보셨나요? 문제 해결을 위해 ARRAY+STRUCT형태가 아닌 다른 컬럼들만 뽑아 새로운 테이블을 생성했을 때는 제대로 새 테이블이 생성 됐는데 event_params 컬럼을 포함시키면 데이터 전체가 딸려오지 않았습니다. 위 그림처럼요, 어떤 쿼리를 사용했나요?환경이 어떻게 되나요?(윈도우, 맥 중 택1, 크롬 같은 웹브라우저 환경)맥입니다. 혼자 해결해보려고 했지만 강의 속도가 너무 지연되는 것 같아 문의 드립니다!  

안녕하세요 카일님! 초기창업팀에서 데이터분석 업무를 하고 있는 경험이 부족한 초보입니다.대시보드를 저희 제휴사나 다른 사람들과 공유할 일이 많아서 시각화 도구 선택을 공유가 쉽고 조작이 쉬운 루커 스튜디오로 사용하려고 하는데, Tableau나 Power BI 가 더 좋은 선택일까요??Tableau 는 가격이 비싼편이고, viewer 마다 결제를 해야되어서 제휴사가 늘어나면 계속해서 seat 를 구매해야 되는 어려움이 있는거 같아요.PowerBI 는 빅쿼리와 연동했을때, 데이터 양이 많은 경우 잘 안될수도 있다고 들었는데 확실히는 모르겠습니다.빅쿼리에는 20만건 정도의 공고데이터, 그리고 posthog라는 mixpanel 같은 트래킹 툴에서 생기는 이벤트와 persons 모델을 저장해두고 있습니다. 3개월 정도 모인 데이터인데 약 300기가 정도 되는거 같습니다.(앞으로 계속 적재될 예정)GCP 크레딧이 있어서 구글내에서는 비용 걱정없이 여러가지 도입하는데 무리는 없는 상황입니다.시각화 도구 사용에 있어서 공유하기 쉽고, 자유도는 높으면서 가격은 그렇게 비싸진 않은 도구 혹시 있을까요??- 추가적으로 질문이 하나 더 있는데, posthog 나 mixpanel 데이터를 Bigquery 에 가져와서 데이터 분석을 하는거는 실무적으로 좋은 방법일까요?mixpanel 내에서 만들 수 없는 대시보드가 있어서 그걸 위해 가져오는 이유도 있고, 추천 시스템이나 혹은 ML을 할 일이 생기는 경우도 있어서 bigquery에도 적재되게끔 했는데 너무 overkill 은 아닐지 고민이 되네요ㅠ

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" ), first_week_and_diff AS( SELECT *, DATE_DIFF(event_week, first_week, WEEK) AS diff_of_week 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_count 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 ), division_before AS( SELECT *, FIRST_VALUE(user_cnt) OVER(ORDER BY diff_of_week) AS first FROM user_count ) SELECT *, ROUND(SAFE_DIVIDE(user_cnt, first),2) AS retention_rate FROM division_before

안녕하세요! 11번 문제에서 GROUP BY를 필수로 사용해야 하는 이유가 궁금합니다. 11번 : pokemon 테이블 중 type2가 있으면서 가장 많은 수의 type1이 무엇인지에 대한 문제입니다.저 같은 경우 GROUP BY를 빼고 SELECT type1 FROM pokemon.basic WHERE type2 IS NOT NULL ORDER BY type1 DESC LIMIT 1; 이렇게 쿼리를 짰는데, 답은 똑같이 나와서, GROUP BY를 사용하신 이유, 이 문제에서 GROUP BY를 사용해야 하는 이유가 궁금합니다.

강의 다 듣고, 마지막에 주신 계산하기 좋은 형태로 만드는 피벗테이블을 만들어 보았습니다. 코드에 대한 피드백이 있으시다면 알려주세요! 감사합니다.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.string_value, NULL)) AS session_id FROM advanced.app_logs CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS event_param WHERE event_date between "2022-08-01" and "2022-08-18" 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 base WHERE event_name IN ("screen_view", "click_payment") ), pivot1 AS( 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 filter_event_and_concat_event_and_screen GROUP BY ALL HAVING step_number IS NOT NULL ORDER BY event_date, step_number ASC ) # 피벗 한번 더 돌려서 계산 쉽게 할 수 있는 테이블 형태 만들기 SELECT event_date, MAX(IF(event_name_with_screen = 'screen_view-welcome', cnt, NULL)) AS `screen_view-welcome`, MAX(IF(event_name_with_screen = 'screen_view-home', cnt, NULL)) AS `screen_view-home`, MAX(IF(event_name_with_screen = 'screen_view-food_category', cnt, NULL)) AS `screen_view-food_category`, MAX(IF(event_name_with_screen = 'screen_view-restaurant', cnt, NULL)) AS `screen_view-restaurant`, MAX(IF(event_name_with_screen = 'screen_view-cart', cnt, NULL)) AS `screen_view-cart`, MAX(IF(event_name_with_screen = 'click_payment-cart', cnt, NULL)) AS `click_payment-cart` FROM pivot1 GROUP BY event_date ORDER BY 1;

# WEEKLY Retention 쿼리 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" ),first_week_and_diff AS ( SELECT *, DATE_DIFF(event_week, first_week, WEEK) AS diff_of_week 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_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 ) SELECT *, ROUND(SAFE_DIVIDE(user_cnt, first_week_user_cnt),3) AS retention_rate FROM( SELECT diff_of_week, user_cnt, FIRST_VALUE(user_cnt) OVER(ORDER BY diff_of_week) AS first_week_user_cnt FROM user_counts ) # Monthly Retention 쿼리 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" ),first_month_and_diff AS ( SELECT *, DATE_DIFF(event_month, first_month, MONTH) AS diff_of_month FROM ( SELECT DISTINCT user_pseudo_id, DATE_TRUNC(MIN(event_date) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id), MONTH) AS first_month, DATE_TRUNC(event_date, MONTH) AS event_month FROM base ) ), user_counts AS ( SELECT diff_of_month, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt FROM first_month_and_diff GROUP BY diff_of_month ORDER BY diff_of_month ) SELECT *, ROUND(SAFE_DIVIDE(user_cnt, first_month_user_cnt),3) AS retention_rate FROM( SELECT diff_of_month, user_cnt, FIRST_VALUE(user_cnt) OVER(ORDER BY diff_of_month) AS first_month_user_cnt FROM user_counts )

카일스쿨님 안녕하세요, 사용자 VoC 나 SNS 등의 정성 데이터를 모아서 분석하는 방법이 있을까요?데이터 분석 관련해서는 아직 기초적인 지식도 없다보니 정성 데이터는 어떤 방법으로 분석하는지, 어떤 방법이 가장 효과적일지 궁금합니다!(정성 데이터를 분석해서 문제 정의의 근거로 사용하려는 목적입니다. SQL 초급 강의는 아직 수강 전입니다 🥹)  

안녕하세요!현재도 최종과제 피드백을 해주시는지 잘 모르겠으나,, 피드백 받아보고 싶어서, 최종 과제 제출해보겠습니다!3번 문제에서는 특히 생각처럼 인사이트가 안나와서 어려웠습니다.. ㅎㅎhttps://www.notion.so/Foodie-express-SQL-223249eb444480eca214ed420d3699a4?source=copy_link

초반에는 그러지 않았던 것 같은데,갑자기 쿼리 결과 창에 가장 우측 컬럼이 넓게 출력되어서 나옵니다.(사진에서 wineer_id, win_ratio, incheon_cnt)그래서 결과를 볼 때 한눈에 들어오지 않고, 수동으로 폭 조절을 해줘야 해서 번거롭네요.혹시 따로 폭을 조정하는 설정이 있을까요?검색으로 해결 방법을 찾을 수 없어 질문드립니다. 특정 쿼리에서만 그런게 아니라는 걸 보여드리기 위해 여러장 첨부합니다!   

질문을 남겨주실 때 아래 부분을 같이 남겨주시면 더 빠르게 상황을 파악하고 답변드릴 수 있어요 🙂어떤 강의를 들으면서 발생했나요? 1-6 PIVOT 예시 문제 풀이어떤 문제가 생겼나요? 강의에서 사용하신 쿼리 그대로 입력했는데 추출되는 결과가 다릅니다. 왜 인지 이유를 모르겠습니다ㅠ어떤 시도를 해보셨나요?잘못입력한 쿼리가 있는지 확인해봤는데 어떤 것이 문제인지 잘 모르겠습니다.어떤 쿼리를 사용했나요?#앱 로그 데이터 PIVOT SELECT event_date, event_timestamp, event_name, user_id, user_pseudo_id, MAX(IF(param.key = "firebase_screen", param.value.string_value, NULL)) AS firebase_screen, --MAX(IF(param.key = "food_id", param.value.string_value, NULL)) AS food_id, MAX(IF(param.key = "food_id", param.value.int_value, NULL)) AS food_id2, 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 LIMIT 100환경이 어떻게 되나요?(윈도우, 맥 중 택1, 크롬 같은 웹브라우저 환경) 크롬결과값선생님께서 입력하신 쿼리와 무슨 차이가 있는건가요?데이터가 표출되는 정렬이 달라서 이렇게 나오는 것인지 강의 영상 내 결과에서는 food_id2 컬럼의 값이 모두 채워져있는데 저는 NULL로 나옵니다. 왜인지 모르겠습니다 ㅠ 

   파일 형식이 맞지 않는건지파일이 열리지 않아서, 속성 클릭 > 연결프로그램을 '메모장'으로 수정하니 깨져서 보이지가 않는데어떻게 해결하면 될까요?파일을 아예 지우고 다시 다운 받아도똑같고, 이전에 무슨 파일 형식이였는지모르겠어서 대처가 되지 않아요... 

안녕하세요!강의 6-5 데이터 검증 결과 예시 문제를 보고 잠깐 멈춰서 풀고 선생님 강의 풀이를 참고했는데요, 검증 과정자체는 저도 특정한 id를 두고 맞는지 우선 확인한 다음 전체 쿼리를 짜는 식으로 했습니다. 제가 짠 쿼리가 이런식이었는데, 결과 자체는 동일하게 나온것 같습니다. 근데 선생님 풀이를 보니 처음엔 조금은 길어보인다고 생각했지만 확실히 실무에서는 선생님처럼 접근하는게 누가봐도 명시적으로 알기 쉽겠다 생각이 들더라구요. 저는 너무 문제 푸는데에만 집중했던 쿼리인것 같다라는 생각을 했구요...선생님처럼 접근하는게 실무적으론 더 맞는 방식이죠?

battle 스키마 조건 복사붙여넣기용 자료 어디서 찾아요?

안녕하세요. 아래 코드를 작성하고 돌려보니 아래와 같이 결과가 나옵니다.SELECT trainer_id, pokemon_id, status, COUNTIF(status = 'Released'), COUNT(pokemon_id) FROM basic.trainer_pokemon WHERE trainer_id = 17 GROUP BY trainer_id, pokemon_id, status즉 예상되는 COUNTIF() 함수의 결과는 3,COUNT() 함수의 결과는 12 입니다.그러나 아래와 같은 코드를 돌려 집계한 결과, 다른 결과가 나옵니다.SELECT trainer_id, COUNTIF(status = 'Released'), COUNT(pokemon_id) FROM basic.trainer_pokemon WHERE trainer_id = 17 GROUP BY trainer_id ;왜 이런 문제가 발생하는지 모르겠습니다 ㅠ

섹션11 매출 대시보드 구성하기에서첫번째 강의와 두번째 강의 사이에 강의 영상이 누락된게 있는 것 같습니다. 두번째 강의의 시작부에 강사님이 저번시간에 테마까지 변경해봤다고 하셨는데 첫번째 강의엔 테마 변경 강의 내용이 없습니다.이전에도 같은 내용의 질문을 누렸고, 검토해보겠다는 답변을 주셨는데 다시 들어가보니 아직도 동일하게 누락되어 있어 다시 질문드립니다. 빨리 완강하고 싶습니다ㅠ

질문을 남겨주실 때 아래 부분을 같이 남겨주시면 더 빠르게 상황을 파악하고 답변드릴 수 있어요 🙂어떤 강의를 들으면서 발생했나요?어떤 문제가 생겼나요?어떤 시도를 해보셨나요? 어떤 쿼리를 사용했나요?환경이 어떻게 되나요?(윈도우, 맥 중 택1, 크롬 같은 웹브라우저 환경)배운 것을 토대로 분석해보았는데, 홈페이지에 올렸습니다링크