인프런 커뮤니티 질문&답변

[SQL 실전반 8기] 하쪼언니님의 프로필 이미지
[SQL 실전반 8기] 하쪼언니

작성한 질문수

BigQuery(SQL) 활용편(퍼널 분석, 리텐션 분석)

[빠짝스터디 1주차 과제] Array, Struct, Pivot, Funnel

작성

·

30

0

1. ARRAY, STRUCT

1) array_exercises 테이블에서 각 영화(title)별로 장르(genres)를 UNNEST해서 보여주세요.

SELECT
    title
  , genre
FROM 
    advanced.array_exercises
    CROSS JOIN UNNEST(genres) AS genre
;

2) array_exercises 테이블에서 각 영화(title)별로 배우(actor)와 배역(character)을 보여주세요. (배우와 배역은 별도의 컬럼으로 나와야 합니다)

-- 동일한 단어에 대해 선택할 수 있는 함수 : cmd+d
SELECT
    title
  , actor.actor
  , actor.character
FROM
    advanced.array_exercises
    CROSS JOIN UNNEST(actors) AS actor
;

3) array_exercises 테이블에서 각 영화(title)별로 배우(actor), 배역(character), 장르(genre)를 출력하세요. 한 Row에 배우, 배역, 장르가 모두 표시되어야 합니다.

SELECT
    title
  , actor.actor
  , actor.character
  , genre
FROM
    advanced.array_exercises
    CROSS JOIN UNNEST(actors) AS actor
    CROSS JOIN UNNEST(genres) AS genre
;

4) 앱 로그 데이터(app_logs)의 배열을 풀어주세요.

SELECT
  user_id
, event_date
, event_name
, user_pseudo_id
, event_param.key
, event_param.value.string_value
, event_param.value.int_value
, platform
FROM
  advanced.app_logs
  CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS event_param
;

2. PIVOT

1) orders 테이블에서 유저(user_id)별로 주문 금액(amount)의 합계를 PIVOT해주세요. 날짜(order_date)를 행(Row)으로, user_id를 열(Column)으로 만들어야 합니다.
SELECT 
  order_date
, SUM(IF(user_id = 1, amount, NULL)) AS `user_id_1`
, SUM(IF(user_id = 2, amount, NULL)) AS `user_id_2`
, SUM(IF(user_id = 3, amount, NULL)) AS `user_id_3`
FROM
  advanced.orders
GROUP BY 1
ORDER BY 1
;

2) orders 테이블에서 날짜(order_date)별로 유저들의 주문 금액(amount)의 합계를 PIVOT 해주세요. user_id를 행(Row)으로, order_date를 열(Column)으로 만들어야 합니다.

SELECT
  user_id
, SUM(IF(order_date = '2023-05-01', amount, 0)) AS `2023-05-01`
, SUM(IF(order_date = '2023-05-02', amount, 0)) AS `2023-05-02`
, SUM(IF(order_date = '2023-05-03', amount, 0)) AS `2023-05-03`
, SUM(IF(order_date = '2023-05-04', amount, 0)) AS `2023-05-04`
, SUM(IF(order_date = '2023-05-05', amount, 0)) AS `2023-05-05`
FROM
  advanced.orders
GROUP BY 1
;

3) orders 테이블에서 사용자(user_id)별, 날짜(order_date)별로 주문이 있다면 1, 없다면 0으로 PIVOT 해주세요. user_id를 행(Row)으로, order_date를 열(Column)로 만들고 주문을 많이 해도 1로 처리합니다

SELECT
  user_id
, MAX(IF(order_date = '2023-05-01', 1, 0)) AS `2023-05-01`
, MAX(IF(order_date = '2023-05-02', 1, 0)) AS `2023-05-02`
, MAX(IF(order_date = '2023-05-03', 1, 0)) AS `2023-05-03`
, MAX(IF(order_date = '2023-05-04', 1, 0)) AS `2023-05-04`
, MAX(IF(order_date = '2023-05-05', 1, 0)) AS `2023-05-05`
FROM
  advanced.orders
GROUP BY 1
;

4) user_id = 32888이 카트 추가하기(click_cart)를 누를 때 어떤 음식(food_id)을 담았나요?

WITH app_logs_info AS (
    SELECT
        user_id
      , event_name
      , 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
    FROM
        advanced.app_logs
        CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS event_param
    GROUP BY
        1, 2
)

SELECT
    food_id
FROM
    app_logs_info
WHERE
      user_id = 32888
  AND event_name = 'click_cart'
;

 

3. Funnel

1) 일자별, 이벤트별 집계
WITH app_logs_info AS (
SELECT
  user_id
, event_date
, event_timestamp
, event_name
, user_pseudo_id
, event_param.key
, 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
FROM
  advanced.app_logs
  CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS event_param
WHERE
    event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2022-08-18'
AND event_name IN ('screen_view', 'click_payment')
GROUP BY ALL
)

, add_step_number AS (
SELECT
  event_date
, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_date_time
, user_id
, user_pseudo_id
, CONCAT(event_name, '-', firebase_screen) AS event_name_with_screen 
, CASE CONCAT(event_name, '-', firebase_screen)
    WHEN 'screen_view-welcome' THEN 1
    WHEN 'screen_view-home' THEN 2
    WHEN 'screen_view-food_category' THEN 3
    WHEN 'screen_view-restaurant' THEN 4
    WHEN 'screen_view-cart' THEN 5
    WHEN 'click_payment-cart' THEN 6
  ELSE NULL
  END AS step_number
FROM
  app_logs_info
)

SELECT
  event_date
, step_number
, event_name_with_screen
, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt
FROM
  add_step_number
WHERE
  step_number IS NOT NULL
GROUP BY 1, 2, 3
ORDER BY 1, 2
;

2) 집계 데이터 PIVOT

WITH app_logs_info AS (
SELECT
  user_id
, event_date
, event_timestamp
, event_name
, user_pseudo_id
, event_param.key
, 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
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
)

, add_step_number AS (
SELECT
  event_date
, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_date_time
, user_id
, user_pseudo_id
, CONCAT(event_name, '-', firebase_screen) AS event_name_with_screen 
, CASE CONCAT(event_name, '-', firebase_screen)
    WHEN 'screen_view-welcome' THEN 1
    WHEN 'screen_view-home' THEN 2
    WHEN 'screen_view-food_category' THEN 3
    WHEN 'screen_view-restaurant' THEN 4
    WHEN 'screen_view-cart' THEN 5
    WHEN 'click_payment-cart' THEN 6
  ELSE NULL
  END AS step_number
FROM
  app_logs_info
WHERE
  event_name IN ('screen_view', 'click_payment')
)
, agg_user_cnt AS (
SELECT
  event_date
, step_number
, event_name_with_screen
, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt
FROM
  add_step_number
WHERE
  step_number IS NOT NULL
GROUP BY 1, 2, 3
ORDER BY 1, 2
)

SELECT 
  event_date
, MAX(IF(step_number = 1, user_cnt, NULL)) AS `screen_view-welcome`
, MAX(IF(step_number = 2, user_cnt, NULL)) AS `screen_view-home`
, MAX(IF(step_number = 3, user_cnt, NULL)) AS `screen_view-food_category`
, MAX(IF(step_number = 4, user_cnt, NULL)) AS `screen_view-restaurant`
, MAX(IF(step_number = 5, user_cnt, NULL)) AS `screen_view-cart`
, MAX(IF(step_number = 6, user_cnt, NULL)) AS `click_payment-cart`
FROM 
  agg_user_cnt
GROUP BY 1
ORDER BY 1
;

답변 1

0

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 하쪼언니님.

데이터 분석 과정에서 BigQuery를 활용한 SQL 실습은 데이터 처리 및 분석 역량을 키우는 데 매우 중요합니다. 특히 ARRAY, STRUCT 및 PIVOT을 처리하고 퍼널 분석을 구현하는 작업은 데이터의 세부 구조와 흐름을 이해하는 데 큰 도움이 됩니다.

귀하의 질문과 유사한 주제를 다룬 기존 답변을 아래와 같이 정리하였습니다. 이를 통해 더 깊은 이해를 도모하실 수 있길 바랍니다.

  1. ARRAY 및 STRUCT 관련 문제 해결

    • 원본 URL: 퍼널 SQL 쿼리 작성하기
    • 이 URL에서는 데이터 구조를 파악하고 적절히 UNNEST와 PIVOT을 활용하여 데이터를 변환하는 과정에서의 문제 해결 방법을 다루고 있습니다.
  2. PIVOT 연습 및 구현

  3. 퍼널 분석 데이터 처리

    • 퍼널별 유저 수 집계 쿼리 작성 실패 사례
    • 퍼널 데이터를 효율적으로 집계하고 분석할 수 있는 SQL 쿼리 작성에 어려움을 겪을 때 참고할 수 있는 예시입니다. 여기서는 쿼리의 로직과 오류를 개선하는 데 필요한 상세한 피드백을 확인할 수 있습니다.

이 자료들이 실전 문제 해결에 유익하길 바라며, 추가적으로 궁금한 점이나 도움이 필요하시면 언제든지 질문해 주세요. 이 과정에서 얻은 새로운 인사이트를 다른 학습자들과도 나눌 수 있기를 바랍니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

[SQL 실전반 8기] 하쪼언니님의 프로필 이미지
[SQL 실전반 8기] 하쪼언니

작성한 질문수

질문하기