88,000원
월 17,600원
5개월 할부 시
중급자를 위해 준비한
[데이터 분석, 데이터베이스] 강의입니다.
다양한 실전 데이터 분석 사례를 SQL을 통해 구현해 나가면서 데이터 분석 능력과 SQL 활용 능력을 동시에 향상 시킬 수 있습니다.
✍️
이런 걸
배워요!
이런 걸
배워요!
매출, 주문, 웹로그 분석등의 실전 서비스 분석 사례
RFM, DAU/MAU, 이탈율, 잔존율, 전환 퍼널 등 분석을 위한 핵심 지표들을 이해하고 이를 SQL로 구현
조인, Group by, Window 함수의 활용과 실무 적용 기법
원하는 분석 결과를 SQL을 통해서 자유자재로 도출할 수 있는 능력
실무와 유사한 실습 데이터 기반에서 SQL 데이터 분석 핵심 역량 강화
분석 데이터의 차트 시각화
실전 데이터 분석과 함께 배우는 SQL 활용!
앞서가는 데이터 전문가가 될 수 있어요 🏃♂️
SQL 실력 + 실전 분석 능력을 한번에!
뛰어난 SQL 실력과 회사 업무와 서비스를 이해하는 역량을 동시에 갖춘 데이터 전문가를 찾는 수요는 나날이 늘어가고 있습니다. 때문에 데이터 분석가, 데이터 사이언티스트, 분석 개발자, 데이터 엔지니어들에게 우수한 SQL 실력 그리고 상품과 서비스를 개선시킬 수 있는 분석 결과를 도출하고, 이를 지원할 수 있는 역량을 갖추는 것은 매우 중요한 경쟁력입니다.
'다양한 사례로 익히는 SQL 데이터 분석' 강의는 ✅
SQL은 실전에서 어려운 문제를 풀어나가면서 실력을 키워야 합니다. 하지만 그동안의 강의와 책에서 접했던 SQL은 실전에서 사용하는 SQL과 많은 괴리가 있었습니다.
이번 강의에서는 기존의 강의나 책에서는 볼 수 없었던, 실전 분석에서 사용되는 SQL 쿼리로 이론과 실습 강의를 가득 채웠습니다. 또한 매출 분석, 주문 분석 등의 도메인 관련 내용뿐만 아니라, Google Analytics와 그로스 해킹 영역에서 활용되는 여러 분석 지표들을 난이도 높은 SQL을 통해서 구현하면서 분석 역량과 SQL 실력을 동시에 향상시킬 수 있도록 구성하였습니다.
이 강의를 듣고 나면 📜
실제 업무에 활용되는 많은 분석 지표들을 SQL로 구현해 나가는 본 강의를 마치시게 되면, 원하는 분석 결과를 자유자재로 도출할 수 있는 SQL 능력자로 거듭나게 될 것입니다.
또한 본 강의를 통해 익힌 여러 분석 사례들은 업무 및 서비스의 성장을 위해 어떻게 지표를 설계하고, 분석을 수행해야 하는지를 이해할 수 있게 만들어 드릴 것입니다.
선수 과정을 확인해주세요!
아쉽게도, 본 강의는 '데이터 분석 SQL Fundamentals' 강의를 수강하신 분들을 대상으로 합니다.
데이터 분석 SQL Fundamentals 강의를 수강하진 않았지만, SQL 실무 경험이 있으시다면, 해당 강의 커리큘럼을 살펴 보신 후 섹션 0의 '강의 소개' 영상과 '데이터 분석 SQL Fundamentals 미 수강자를 위한 강의 선택 가이드' 영상을 반드시 참조하시어 본인의 실력에 맞는 강의인지 확인 후 강의 수강 결정을 부탁드립니다.
'데이터 분석 SQL Fundamentals' 미 수강시 본 강의 컨텐츠들의 내용 이해에 어려움이 있을 수 있음을 사전 공지 드립니다.
이 강의의 특징 ✨
다양한 유형의 핵심 분석 지표 설명 +
SQL 쿼리로 분석 지표를 구현할 수 있는 실습
업계에서 쓰이는 다양한 유형의 매출 분석, 교차 판매, RFM 등의 주문 분석을 위한 핵심 지표뿐만 아니라 Google Analytics 및 그로스 해킹 영역에서 잘 활용되는 DAU/WAU/MAU, 고착도, 채널별 분석, 진입 페이지/종료 페이지 분석, 이탈율, 잔존율, 전환 퍼널 분석들을 상세하게 설명드립니다.
실전 데이터셋 기반의 난이도 있는 SQL 실습:
여러분의 SQL 실력을 최고로 향상시켜드립니다!
토이 데이터가 아닌 실습용 구글 애널리틱스 데이터 세트에서 난이도 있는 SQL를 구현해봅니다. 적극적인 구현 능력 향상을 위해 라이브 코딩으로 대부분의 실습 수업을 구성하였습니다. 학습을 마치면 원하는 분석 결과를 자유자재로 도출할 수 있는 SQL 능력자로 거듭나시게 될 것입니다.
복잡한 로직에 대한 자세하고 꼼꼼한 설명
어렵고 긴 SQL 쿼리를 쉽게 이해할 수 있도록 개별적인 처리 로직을 자세한 그림과 도표를 통해 하나씩 풀어서 설명해드립니다. 이 강의를 통해 아무리 복잡한 SQL이더라도 차근차근 풀어 이해하고 응용해 나가는 능력을 얻으실 수 있을 것입니다.
직관적인 이해를 돕는 차트 시각화 구현 실습
분석한 SQL 결과를 차트로 시각화해 직관적으로 분석 결과를 이해할 수 있습니다. 또한 분석 결과를 어떤 차트로 시각화해야 보다 효율적으로 결과를 전달할 수 있는지 배울 수 있게 됩니다. (시각화 코드는 파이썬의 Plotly를 이용해 구현합니다.)
실습 환경을
확인해보세요 💻
실습 환경 DBMS로는 PostgreSQL을, SQL Editor는 DBeaver를 사용합니다.
PostgreSQL은 오픈소스 DBMS로 무료로 제공되며, 안정성과 성능, 그리고 무엇보다도 풍부한 SQL 지원 기능을 가지고 있습니다. Ansi SQL 규격을 만족시키면서도 다양한 SQL 함수 그리고 Analytic에 대한 기능을 갖추고 있어서 온라인 뿐만 아니라 분석용 DBMS로도 많이 활용되고 있습니다.
DBeaver 커뮤니티 버전은 무료이지만 웬만한 상용 SQL Editor보다 뛰어난 기능과 빠른 성능 그리고 안정성을 가지고 있습니다. DBeaver는 PostgreSQL뿐만 아니라 MySQL, Oracle 등 다양한 DBMS를 지원합니다.
이밖에 차트 시각화를 위해서 주피터 노트북과 Plotly를 사용합니다.
실습 환경은 윈도우즈 환경을 기반으로 영상이 제작되었지만, Mac 환경에서도 문제없이 수행될 수 있습니다.
📢 강의 자료 다운로드 안내
- 강의 교재(PDF), 실습용 SQL 코드 및 데이터는 섹션 0: 강의 소개와 실습 환경 구성의 [강의교재 및 실습 데이터와 실습자료] 수업에서 다운로드 받으실 수 있습니다.
이런 분들께 추천드려요!
🎓
학습 대상은
누구일까요?
학습 대상은
누구일까요?
SQL을 이용하여 분석 업무를 수행하는 분
다양한 실전 데이터 분석 사례를 경험하고자 하시는 분
SQL 활용 능력을 크게 향상 시키고자 하시는 분
SQL을 활용하는 데이터 사이언티스트 및 데이터 분석가
SQL 기반에서 데이터 가공/추출/정제를 수행하여 분석 또는 마트용 테이블을 생성해야 하는 데이터 엔지니어
📚
선수 지식,
필요할까요?
선수 지식,
필요할까요?
데이터 분석 SQL Fundamentals 강의 이해 필요
안녕하세요
권 철민 입니다.
권 철민 입니다.
(전) 엔코아 컨설팅
(전) 한국 오라클
AI 프리랜서 컨설턴트
파이썬 머신러닝 완벽 가이드 저자
커리큘럼
총 91 개
˙ 15시간 10분의 수업
이 강의는 영상, 수업 노트, 첨부 파일이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. 강의 소개 및 실습 환경 구축
8 강
∙ 40분
섹션 1. 시각화 개요
6 강
∙ 51분
아나콘다 다운로드 설치 및 Plotly 설치하기
미리보기
10:45
파이썬 Postgresql 드라이버 psycopg2 설치하기
미리보기
01:59
<공지>sqlalchemy 버전 업그레이드에 따른 실습 환경 변경
09:04
시각화 - PostgreSQL과 Pandas 연계하기
미리보기
11:44
시각화 - Plotly 개요와 시각화 차트 유형 소개
미리보기
10:42
Plotly 시각화 실습
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07:45
섹션 2. 매출 분석 - 01
13 강
∙ 1시간 52분
매출 분석을 위한 North Wind 상거래 데이터 세트 소개 - 01
09:33
매출 분석을 위한 North Wind 상거래 데이터 세트 소개 - 02
06:08
매출 분석 소개
미리보기
01:39
일/주/월/분기별 매출액 및 주문건수를 SQL로 구하기
미리보기
11:24
일/주/월/분기별 매출액 및 주문건수 시각화 하기
미리보기
08:43
월단위 카테고리별 매출액과 주문건수 및 전체매출액 대비 비율 SQL로 구하기
미리보기
13:02
상품별 매출액과 상품 카테고리 매출액 대비 비율, 해당 상품 카테고리에서 상품의 매출순위 SQL로 구하기
10:20
월단위 카테고리별 매출액 시각화 및 트리맵으로 카테고리별 매출액 시각화 하기
09:02
동년도 월별 누적 매출 및 동일 분기 월별 누적 매출 SQL로 구하고 시각화 하기
07:50
이동 평균 매출 SQL로 구하기
09:41
가중 이동 평균 매출 SQL 로직 설명
11:38
가중 이동 평균 매출 SQL로 구하기
09:13
이동 평균 매출 시각화 하기
04:12
섹션 3. 매출 분석 - 02
7 강
∙ 59분
작년 대비 동월 매출 비교 SQL로 구하기
13:42
작년 대비 동월 매출 비교 시각화 하기
04:47
카테고리별 기준 월 대비 매출 비율 추이 SQL로 구하기
10:46
카테고리별 기준 월 대비 매출 비율 추이 시각화 하기
03:25
매출 Z 차트의 이해
08:49
매출 Z 차트 SQL로 구하기
13:38
매출 Z 차트 시각화 하기
04:13
섹션 4. 주문 분석
11 강
∙ 1시간 47분
주문 분석 소개
02:07
이전 주문이후 현 주문까지 걸린 기간의 구간별 히스토그램 SQL로 구하고 시각화 하기
미리보기
16:24
월별 사용자 평균 주문 건수 SQL로 구하기
06:42
주문 분석을 위한 Google Analytics 실습 데이터 세트 설명
06:40
교차판매(Cross Selling) 연관 상품 추출 SQL 로직 이해
12:28
주문별 고객별 연관 상품 추출 SQL로 구하기 - 01
09:39
주문별 고객별 연관 상품 추출 SQL로 구하기 - 02
08:04
RFM 분석의 이해
07:31
RFM 분석 SQL 수행하기 - 01
21:59
RFM 분석 SQL 수행하기 - 02
07:24
RFM 등급별 건수 트리맵 시각화
08:25
섹션 5. 웹사이트 접속 및 사용 분석 - 01
12 강
∙ 2시간 17분
웹 사이트 접속 및 사용 분석 개요
03:40
Session의 이해
10:01
웹사이트 접속 및 사용 분석을 위한 GA 데이터 세트 설명
09:38
일별 고유 사용자및 세션 건수와 사용자별 평균 세션 건수 SQL로 구하고 시각화 하기
11:20
DAU, WAU, MAU의 이해
11:21
DAU, WAU, MAU를 SQL로 구하기 - 01
15:16
DAU, WAU, MAU를 SQL로 구하기 - 02
15:49
DAU 기반 테이블 daily_acquisition의 변경사항 공지
02:26
고착도(Stickiness)를 SQL로 구하고 시각화 하기
13:39
사용자별 월별 세션 접속 횟수의 구간별 분포 집계 SQL로 구하기 - 01
09:42
사용자별 월별 세션 접속 횟수의 구간별 분포 집계 SQL 구하고 시각화 하기 - 02
14:44
사용자 첫 세션 접속후 두번째 세션까지 걸리는 시간 분포 SQL로 구하기
19:30
섹션 6. 웹사이트 접속 및 사용 분석 - 02
6 강
∙ 1시간 14분
MAU를 신규 사용자와 재방문 사용자로 분류하여 SQL로 구하기
미리보기
11:50
UTM_SOURCE와 UTM_MEDIUM 그리고 채널 그룹핑의 이해
15:39
채널별로 MAU를 신규 사용자, 재방문 사용자로 나누고, 채널별 비율 SQL로 구하기
14:55
채널별 고유/주문 사용자 건수와 매출 금액 및 비율 SQL로 구하기 - 01
11:02
채널별 고유/주문 사용자 건수와 매출 금액 및 비율 SQL로 구하기 - 02
14:09
채널별 고유/주문 사용자 건수와 매출 금액 및 비율 시각화
06:50
섹션 7. 웹사이트 퍼포먼스 분석 - 01
14 강
∙ 2시간 27분
웹사이트 퍼포먼스 분석 개요
미리보기
03:17
웹사이트 퍼포먼스_분석을 위한 GA 세션히트 데이터 개요
06:28
조회(Hit)수가 가장 많은 상위 5개 페이지 및 세션당 페이지 조회수 평균 및 4분위 SQL로 구하기
미리보기
12:58
과거 30일간 일별 페이지 조회수 및 30일 평균 일별 페이지 조회수 SQL로 구하기
11:41
과거 30일간 페이지별 조회수와 순페이지(세션 고유 페이지) 조회수 SQL로 구하기
13:05
페이지별 평균 페이지 머문 시간 SQL 및 페이지/순페이지 건수, 평균 머문 시간 함께 구하기
16:38
진입 페이지(Landing Page)와 종료 페이지(Exit Page) SQL로 구하기
16:12
이탈율(Bounce Rate)을 SQL로 구하기
10:24
페이지별 이탈율 이해
08:05
페이지별 이탈율 SQL로 구하기 - 01
13:06
페이지별 이탈율 SQL로 구하기 - 02
06:13
채널별 이탈율 및 채널별+페이지별 이탈율 SQL로 구하기
08:12
페이지별 종료율(Exit Rate)의 이해
08:28
페이지별 종료율(Exit Rate) SQL로 구하기
12:16
섹션 8. 웹사이트 퍼포먼스 분석 - 02
14 강
∙ 3시간
잔존율(Retention Rate)의 이해
13:44
잔존율 계산 SQL 로직의 이해
08:32
일주일간 일별 잔존율 SQL로 구하기
18:10
주별 잔존율 및 특정 채널별 잔존율 SQL로 구하기
10:55
채널별 잔존율 및 총 잔존율 SQL로 구하기
09:30
일자별, 월별 세션의 매출 전환율과 매출액 SQL로 구하기 - 01
12:14
일자별, 월별 세션의 매출 전환율과 매출액 SQL로 구하기 - 02
16:27
채널별 월별 세션의 매출 전환율과 매출액 구하기
20:44
일별 매출 전환율과 매출액 및 채널별 월별 매출 전환율 시각화
05:33
전환 퍼널 분석의 이해
12:13
전환 퍼널 SQL 로직의 이해
09:29
전환 퍼널 SQL로 구하기
15:38
채널별 전환 퍼널 SQL로 구하기
16:29
전환 퍼널 및 채널별 전환 퍼널 시각화
10:36
강의 게시일 : 2022년 05월 02일
(마지막 업데이트일 : 2023년 07월 31일)
수강평
총 24개
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다.
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24개의 수강평
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실전적인 사례가 듬뿍 담긴 훌륭한 SQL강의입니다. 늘 실전 분석 경험이 없어서 실력 향상에 어려움이 많았는데, 본 강의가 큰 도움이 되었습니다.
2022-06-26
강의 정말 유익하네요 많이 배워 갑니다 감사합니다!!!
2022-05-16
정말 최고의 SQL 데이터 분석 강의 중 하나라고 단언할 수 있을 것 같습니다.
기본적인 SQL 문법을 배웠지만, 뭔가 애매한 SQL 실력을 다양한 실전 사례를 통해 확실하게 향상 시키고 싶으신 분들에게 강력 강력 추천합니다.
강사님의 훌륭한 강의력과 매우 알찬 강의 내용 덕분에 SQL에 대해 새롭게 눈을 뜬 것 같은 기분이며, 강의를 들으시면서 실습도 꾸준히 병행하신다면 무조건 실력이 향상될 수 밖에 없을 정도로 퀄리티가 높은 강의입니다.
또한 강의 중 궁금한 부분에 대해서도 친절하게 답변해주셔서 두 배로 좋았습니다. 정말 추천합니다. 감사합니다.
2022-08-08
존경합니다. 감사합니다. 사랑합니다. 제 랜선 사수이십니다.
2022-05-03
작년 이맘때 데이터 엔지니어 신입으로 입사하며
강사님의 SQL 파운데이션 + 데이터 분석 강의를 둘 다 보겠다는 패기로 동시에 구매했던 1인 입니다
'난 이쪽 분야에 재능이 없나.. 강의를 볼 때는 이해는 되는데.. 정작 업무에서는 왜 이리 감이 안 잡히지' 라고 하며 SQL 파운데이션만 복습 하며 이리치이고 저리 치이고 1년이 지나 꼴에 조금 익숙해 졌는지 어제부터 강사님의 sql 데이터 분석 강의를 시작 하였습니다
이동평균이니 가중평균이니 역시..초보자인 저의 입장에서는 쉽지가 않네요 ㅎㅎ
무제한이라 정말 너무 다행이네요 ..ㅎㅎ
다른 데이터 분석 SQL 강의는 보지 못하였지만 해당 강의 역시 가장 쉽게 잘 설명해 주셧을거라 믿고
천천히 꾸준히 완강 하겠습니다
하나의 바램이라면
매출과 같은 비즈니스 회계, 통계 모든 것이 낯서니 BI 분석가가 원하는 방향대로 ETL 하여 데이터를 쌓는대도 너무 큰 어려움이 있네요 ㅎㅎ
누구나 볼 수 있는 sql 파운데이션 수준 정도의 처럼 회계, 통계학, 공학수학등 이 나온다면 너무 행복할거 같습니다
이런 질 좋은 강의를 낮은 값에 제공해 주셔서 너무 감사합니다 항상 응원합니다!
2023-09-07
