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(1) array_exercises 테이블에서 각 영화(title)별로 장르(genres)를 UNNEST해서 보여주세요.
SELECT
title,
genre
FROM advanced.array_exercises AS ae
CROSS JOIN UNNEST(genres) AS genre
*UNNEST(ARRAY_Column) = UNNEST(배열)
(2) array_exercises 테이블에서 각 영화(title)별로 배우(actor)와 배역(character)을 보여주세요.
배우와 배역은 별도의 컬럼으로 나와야 합니다.
SELECT
title,
actor.actor,
actor.character
FROM advanced.array_exercises AS ae
CROSS JOIN UNNEST(actors) AS actor
(3) array_exercises 테이블에서 각 영화(title)별로 배우(actor)와 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 AS ae
, UNNEST(actors) AS actor
, UNNEST(genres) AS genre
*연속해서 CROSS JOIN UNNEST 사용 가능
(4) 앱 로그 데이터(app_logs)의 배열을 풀어주세요.
SELECT
user_id,
event_date,
event_name,
user_pseudo_id,
event_param.key AS key,
event_param.value.string_value AS string_value,
event_param.value.int_value AS int_value
FROM advanced.app_logs
, UNNEST(event_params) AS event_param
-- WHERE
-- event_date = "2022-08-01"
*실습 시, 파티션 사용 필요
(1) orders 테이블에서 유저(user_id)별로 주문 금액(amount)의 합계를 PIVOT 해주세요.
날짜(order_date)를 행(row)으로, user_id를 열(column)으로 만들어야 합니다.
SELECT
order_date,
MAX(IF(user_id = 1, sum_of_amount, 0)) AS user_1,
MAX(IF(user_id = 2, sum_of_amount, 0)) AS user_2,
MAX(IF(user_id = 3, sum_of_amount, 0)) AS user_3
FROM (
SELECT
order_date,
user_id,
SUM(amount) AS sum_of_amount
FROM advanced.orders
GROUP BY order_date, user_id
ORDER BY order_date
)
GROUP BY order_date
ORDER BY order_date
*첫번째 풀이 내 집계 함수 사용 시, GROUP BY 잊지않기
*ctrl+d 사용
(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,
MAX(IF(order_date = '2023-05-01', amount, 0)) AS `2023-05-01`,
MAX(IF(order_date = '2023-05-02', amount, 0)) AS `2023-05-02`,
MAX(IF(order_date = '2023-05-03', amount, 0)) AS `2023-05-03`,
MAX(IF(order_date = '2023-05-04', amount, 0)) AS `2023-05-04`,
MAX(IF(order_date = '2023-05-05', amount, 0)) AS `2023-05-05`,
FROM advanced.orders
GROUP BY user_id
ORDER BY user_id
(3) orders 테이블에서 사용자(user_id)별, 날짜(order_date)별로 주문이 있다면 1, 없다면 0으로 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 user_id
ORDER BY user_id
(4) user_id = 32888이 카트 추가하기(click_cart)를 누를 때 어떤 음식(food_id)을 담았나요?
WITH base AS (
SELECT
event_date,
event_timestamp,
event_name,
user_id,
user_pseudo_id,
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,
MAX(IF(event_param.key = 'session_id', event_param.value.string_value, null)) AS session_id
FROM advanced.app_logs
, UNNEST(event_params) AS event_param
GROUP BY ALL
)
SELECT
food_id
FROM base
WHERE
user_id = 32888
AND event_name = 'click_cart'
GROUP BY food_id
(1) 각 퍼널의 유저 수를 집계
데이터 : 2022-08-01 ~ 2022-08-18
WITH base AS(
SELECT
event_date,
event_timestamp,
event_name,
user_id,
user_pseudo_id,
platform,
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,
MAX(IF(event_param.key = "session_id", event_param.value.int_value, NULL)) AS session_id
FROM `advanced.app_logs`
CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS event_param
GROUP BY ALL
), filter_event_and_concat_event_and_screen AS(
SELECT
* EXCEPT(event_name, firebase_screen),
CONCAT(event_name, "-", firebase_screen) AS event_name_with_screen,
DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), "Asia/Seoul") AS event_datetime
FROM base
WHERE
event_date BETWEEN "2022-08-01" AND "2022-08-18"
AND
event_name IN ("screen_view", "click_payment")
AND
firebase_screen IN ("welcome", "home", "food_category", "restaurant", "cart")
)
SELECT
event_date,
event_name_with_screen,
CASE
WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-welcome' THEN 1
WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-home' THEN 2
WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-food_category' THEN 3
WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-restaurant' THEN 4
WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-cart' THEN 5
WHEN event_name_with_screen = 'click_payment-cart' THEN 6
ELSE NULL
END AS step_number,
COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS cnt
FROM filter_event_and_concat_event_and_screen
GROUP BY ALL
HAVING step_number IS NOT NULL
ORDER BY event_date, step_number
답변 1
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. wlswn6913님.
BigQuery를 활용한 ARRAY, STRUCT, PIVOT, 그리고 퍼널 분석 문제를 연습하신 것에 대해 설명드리겠습니다. 이 문제들은 데이터 분석의 기본기를 다지기에 좋은 연습 문제들입니다.
ARRAY 및 STRUCT 사용법: ARRAY와 STRUCT를 UNNEST를 통해 펼쳐서 데이터를 조회할 수 있습니다. 이를 통해 여러 중첩 데이터를 평탄화하여 분석할 수 있게 됩니다.
PIVOT 사용법: 데이터를 변형하여 조회할 수 있는 PIVOT문의 활용은 데이터 분석에서 매우 유용합니다. user_id나 날짜를 기준으로 특정 변수를 열이나 행으로 변환해 원하는 형태의 집계를 도출할 수 있습니다.
퍼널 분석: 이벤트의 진행 흐름을 분석하여 사용자 행동의 전환을 이해할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 화면에서 다른 화면으로 유입된 사용자의 수를 집계하여 사용자의 행동 경로를 파악할 수 있습니다.
각 문제의 해답 코드는 정확하므로 따라서 수행하시면 될 것 같습니다. 아래는 해당 내용과 유사한 질문들을 해결한 사례입니다.
구글 스프레드시트 사용 시 데이터 로그 설계에 대한 질문
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.