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데이터 사이언스 데이터 분석

이커머스 데이터로 시작하는 첫 데이터 분석 프로젝트 대시보드

8명이 수강하고 있어요.

30%

23,100원

33,000원
지식공유자: 땃지
총 82개 수업 (5시간 34분)
수강기한: 
무제한
수료증: 발급
난이도: 
입문
-
초급
-
중급이상
지식공유자 답변이 제공되는 강의입니다
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초급자를 위해 준비한
[데이터 분석, 기획 · 전략 · PM] 강의입니다.

빅쿼리와 루커스튜디오로 데이터 분석 포트폴리오를 만들어봐요! 실무 가장 많이 쓰이는 이커머스 데이터로 준비했습니다.

✍️
이런 걸
배워요!
빅쿼리 SQL
루커 스튜디오를 이용한 데이터 시각화

이런 분들께 추천드려요!

🎓
학습 대상은
누구일까요?
데이터 분석 프로젝트 경험이 필요한 분들
SQL은 배웠는데 뭘 해야 할지 모르겠는 분들
📚
선수 지식,
필요할까요?
없습니다!

안녕하세요
땃지 입니다.
땃지의 썸네일

안녕하세요. 따지기 좋아하는 데이터 분석가 땃지 입니다.

Email: coddat.g@gmail.com

LinkedIn: http://www.linkedin.com/in/ddatg

커리큘럼 총 82 개 ˙ 5시간 34분의 수업
이 강의는 영상, 수업 노트, 첨부 파일이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 2. SELECT, FROM, JOIN으로 기본 조회하기
실습 쿼리
[질문] "우리 쇼핑몰 최근 매출이 얼마나 되요?" 미리보기 00:36 SELECT, FROM으로 하는 테이블 조회 미리보기 01:31
Orders 테이블 리뷰 01:32
Bigquery 테이블 이름 의미 02:05
[실습] 주문 정보 테이블 탐색(SELECT, FROM, DISTINCT, ORDER BY, LIMIT) 미리보기 05:24
다른 테이블을 합치는 JOIN 02:04
[실습] JOIN으로 상품 정보 테이블 합치기 05:46
산술 연산자로 수치 연산 하기 01:13
[실습] 산술 연산자로 수치 연산하기 04:44
[실습] 산술 연산자로 주문별 매출 구하기 02:15
섹션 3. 집계 함수로 데이터 요약하기
실습 쿼리
데이터를 요약하는 집계 함수 01:58
[실습] 집계 함수 예제 05:33
[실습] 주문별 매출 집계하기 03:03
섹션 4. 질문 쪼개기, 문제 정의하기
문제 정의하기 02:50
섹션 5. WHERE로 필터링하기
데이터를 필터링 하는 WHERE 01:51
부울 표현식 - 예, 아니오로 대답할 수 있는 질문 던지기 03:49
AND, OR로 질문 결합하고 NOT으로 전환하기 04:23
[실습] 부울 표현식 08:34
비교 연산자, BETWEEN 이용해 기간 설정하기 03:54
[실습] 비교 연산자 or BETWEEN 이용해 기간 설정하기 10:50
문제 발생! 환불, 취소 거래는 제외해야 한다고? 00:50
환불, 취소 거래 제외하기1 - NOT과 AND를 이용해 직관적으로 00:40
[실습] 환불, 취소거래 제외하기1 - NOT, AND 03:14
환불, 취소 거래 제외하기2 - 드모르간 법칙, IN으로 간소화까지 07:53
[실습] 환불, 취소 거래 제외하기2 - 드모르간 법칙, IN으로 간소화까지 07:48
섹션 6. GROUP BY 하고 집계하기
[질문] "남자와 여자 중 어느 쪽이 매출에 더 많이 기여 했을까요?" 02:30
GROUP BY 이해하기 04:55
[노트] 구글 드라이브 데이터세트 링크
[실습] GROUP BY 이해하기 05:13
[실습] 남자와 여자로 그루핑하고 매출 합계 구하기 02:40
[질문] "최근 구매가 가장 많았던 연령대를 알고 싶어요." 02:22
CASE WHEN으로 연령대 그루핑하고 매출 합계 구하기 03:31
데이터를 그루핑 하는 이유 04:22
[실습] CASE WHEN으로 연령대 그루핑하고 매출 합계 구하기 06:53
[질문] "최근 매출 추이가 어떻게 되죠?" 01:48
날짜별 집계로 매출 추이 보기 04:59
[실습] 날짜별 집계로 매출 추이 보기 06:34
[실습] 매출 추이 보기 - 주차별, 월별 02:40
섹션 7. INNER JOIN, CROSS JOIN, OUTER JOIN
[질문] "가입하고 한번도 결제하지 않은 고객들이 얼마나 있을까요?" 00:48
INNER JOIN, OUTER JOIN, CROSS JOIN 몽땅 정리 06:12
[실습] OUTER JOIN으로 매출이 없는 고객 찾기(작은 데이터세트) 10:49
[실습] OUTER JOIN으로 매출이 없는 고객 찾기 09:28
섹션 8. 윈도우 함수로 이동 합계 구하기, 스무딩 하기
일, 주, 월 시간 구분과 이동 집계 03:35
윈도우 함수1 - OVER clause 이론(PARTITION BY, ORDER BY, BETWEEN) 10:43
윈도우 함수2 - 예시 데이터로 집계해보기 06:39
[실습] 예시 데이터에 윈도우 함수 활용해보기 09:55
[실습] SUM OVER로 7, 28일 매출 이동 합계 구하기 05:15
[실습] AVG OVER로 일 매출 데이터 스무딩하기 02:49
[실습] SUM OVER를 이용해 비율 계산하기 06:38
섹션 9. 순위 함수를 이용해 매출 순위 매기기
[질문] "가장 많이 팔린 브랜드를 알고 싶어요.. 가장 적게 팔린 브랜드도요!" 02:16
ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK에 대한 이해 03:39
[실습] RANK, DENSE_RANK, ROW_NUMBER 사용해보기 06:32
[실습] 브랜드별 매출 계산하기 04:14
[실습] ORDER BY와 LIMIT를 이용해 Top5, Bottom5 상품 추출하기 05:39
[실습] 순위 함수를 이용해 Top5, Bottom5 하나의 쿼리로 추출하기 06:44
섹션 10. 매출 대시보드 구성하기
매출 대시보드 리뷰 02:28
보고서 생성하고 데이터 소스 연결하기 06:04
스코어 카드 만들기 08:29
매개변수로 기간 컨트롤 하기 08:50
시계열 차트 추가하기 06:01
차트 데이터 분석 03:12
섹션 11. 사용자 분석 대시보드 구성하기
사용자 분석 대시보드 리뷰 02:28
사용자 연령, 성별 매출 비율 막대 차트 추가하기 06:38
원형 그래프를 이용해 성별 매출 기여도 분석하기 01:47
막대 차트로 Top5 유입 채널의 매출 비율 분석하기 03:56
막대 차트로 매출 Top5 국가 분석하기 02:09
풍선 지도 차트로 지역별 매출 비중 시각화하기 01:37
섹션 12. 상품 대시보드 구성하기
상품 대시보드 리뷰 01:21
막대 그래프로 top5 매출 브랜드 분석하기 03:55
막대 그래프로 top5 카테고리 분석하기 02:03
트리맵으로 카테고리별 매출 비중 시각화하기 02:16
섹션 13. 정리하기
수업 정리 02:11
강의 게시일 : 2024년 05월 14일 (마지막 업데이트일 : 2024년 05월 19일)
수강평
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다.
아직 평가를 충분히 받지 못한 강의 입니다.
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!😄️️