📚 오늘의 학습 제품/카테고리 매출 지표 분석 1️⃣ 전체 제품 매출 순위 및 매출 비율 2️⃣ 카테고리별 제품 내출 순위 및 매출 비율 📌 임시 테이블 cte_products_sale 📌 ✅ orders : 주문번호, 고객번호, 주문일, 연, 월, 일, 분기 ✅ order_details : 제품번호 판매단가, 수량, 할인율, 매출액 ✅ categories : 카테고리ID, 카테고리명 ✅ products : 제품ID, 제품명, 마스터단가, 단종여부 ✅ suppliers : 공급자ID, 공급자명, 국가, 도시 with cte_products_sale as( select o.order_id , o.customer_id , o.order_date , to_char(order_date, 'YYYY') as ye..
📚 오늘의 학습 1. SQL에서 복잡한 데이터셋을 다룰 경우 복잡한 데이터셋의 문제점 가독성↓ 재사용성↓ 유지보수성↓ 실수↑ 2. 임시테이블 temporary table 📌 임시 테이블 tmp_order_details 생성 📌 ✅ 주문번호, 고객번호, 주문일, 연, 월, 일, 제품번호, 제품단가, 수량, 할인율, 매출액 create temporary table tmp_order_details as select o.order_id , customer_id , order_date , to_char(order_date, 'YYYY') as year , to_char(order_date, 'mm') as month , to_char(order_date, 'dd') as day , to_char(order_dat..
📚 오늘의 학습 1. 기본 select 구문 - 칼럼 추출 (distinct / count / order by / limit) ✅ customer 테이블에서 전체 데이터 가져오기 select * from customers c ; ✅ customer 테이블에서 country 데이터만 가져오기 select country from customers c ; ✅ customer 테이블에서 country 데이터의 고유값만 가져오기 select distinct(country) from customers c ; ✅ customer 테이블에서 country 데이터의 고유값 개수 가져오기 select count(distinct(country)) from customers c ; ✅ customer 테이블에서 country..
📚 오늘의 학습 SQL 데이터 분석 ① 분석 목적 설정 ② 지표 설정 및 분석 계획 ③ 데이터 추출/정제/가공/분석 -> BI 도구, Python, R, 스프레드시트 ④ 리포트 작성 및 발표 데이터 분석의 다양한 분야와 목적 마케팅, 영업, 유통, 제품 개발, 사용자 경험 설계, 고객 지원, 인적 관리 등 고객의 행동 및 특성 이해, 견적, 성과 예측, 예산 절약, 리스크 관리, 제품 개발, 마케팅 최적화, 이상거래 탐지 등 거의 모든 분야에서 다양한 목적으로 데이터 분석 활용 조직마다 특성, 분석목적이 다르고 데이터도 제각각 → 조직이 속한 산업 분야의 도메인 지식과 데이터의 특성을 이해하는 것이 중요 지표 설정 및 분석 계획 · 분석 업무는 질문에서 시작한다. → 지난달에 비해 신규 고객이 얼마나 많..
💡 Domain 3 : Exploring and Analyzing Data 3.1 Format view for presentation 양수 음수가 모두 포함된 필드가 있을 때, 기본으로 두 개의 색상 범위가 사용된다 : diverging palette *reversed : 색 반전 색상 컨테이너 펜 : Toggle the highlighting on/off Tooltip font 변경 Click on Worksheet in the Menu bar, select Tooltip, and then use the italics option Click on Format in the Menu bar, choose Font, and then edit the Tooltip options to italicize the ..
📊 태블로 오답노트 2.2 Organize data and apply filters 2.2.1 Create groups by using marks, headers, and the data pane View에서 묶을 차원 선택 > right click > Group > 별칭 수정 Right click Field > create > Group > 묶을 차원 선택 > Group Group이 만들어지면 하나의 Field로 만들어짐 A method for combining values of a dimension and a measure 2.2.2 Create sets by using marks and the data pane using only 1 dimension 동적 집합(default) / 고정 집합 집합 ..