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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
;
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'
;
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
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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.
ARRAY 및 STRUCT 관련 문제 해결
PIVOT 연습 및 구현
퍼널 분석 데이터 처리
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.