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array_exercises 테이블에서 각 영화(title)별로 장르(genres)를 UNNEST해서 보여주세요
SELECT
title,
genre
FROM `plucky-catfish-394207.advanced.array_exercises`
, unnest(genres) as genre
ORDER BY 1
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 `plucky-catfish-394207.advanced.array_exercises`
, unnest(genres) as genre
ORDER BY 1
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,
genre,
FROM `plucky-catfish-394207.advanced.array_exercises`
, unnest(genres) as genre
, unnest(actors) as actors
ORDER BY 1
앱 로그 데이터(app_logs)의 배열을 풀어주세요
SELECT
user_id,
event_date,
event_name,
user_pseudo_id,
ep.key,
ep.value.string_value,
ep.value.int_value
FROM `plucky-catfish-394207.advanced.array_exercises`
, unnest(event_params) as ep
ORDER BY 2
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, 0) as user_1,
SUM(IF(user_id = 2, amount, 0) as user_2,
SUM(IF(user_id = 3, amount, 0) as user_3,
FROM `plucky-catfish-394207.advanced.array_exercises`
, unnest(event_params) as ep
GROUP BY 1
ORDER BY 1
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 `plucky-catfish-394207.advanced.array_exercises`
, unnest(event_params) as ep
GROUP BY 1
ORDER BY 1
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,
SUM(IF(order_date = '2023-05-01', amount > 0, 1, 0) as `2023-05-01`,
SUM(IF(order_date = '2023-05-02', amount > 0, 1, 0) as `2023-05-02`,
SUM(IF(order_date = '2023-05-03', amount > 0, 1, 0) as `2023-05-03`,
SUM(IF(order_date = '2023-05-04', amount > 0, 1, 0) as `2023-05-04`,
SUM(IF(order_date = '2023-05-05', amount > 0, 1, 0) as `2023-05-05`,
FROM `plucky-catfish-394207.advanced.array_exercises`
, unnest(event_params) as ep
GROUP BY 1
ORDER BY 1
user_id = 32888이 카트 추가하기(click_cart)를 누를때 어떤 음식(food_id)을 담았나요?
SELECT
event_date,
event_name,
event_timestamp,
user_id,
user_pseudo_id,
MAX(IF(ep.key = 'firebase_screen', ep.value.string_value, NULL)) as firebase_screen,
MAX(IF(ep.key = 'food_id', ep.value.int_value, NULL)) as food_id,
MAX(IF(ep.key = 'session_id', ep.value.int_value, NULL)) as session_id,
FROM `plucky-catfish-394207.advanced.array_exercises`
, unnest(event_params) as ep
WHERE event_date = '2022-08-01'
AND user_id = 32888
GROUP BY 1, 2, 3, 4, 5
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 = "session_id", event_param.value.string_value, NULL)) AS session_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
), filter_event_and_concat_event_and_screen AS (
SELECT
* EXCEPT(event_name, firebase_screen, event_timestamp),
CONCAT(event_name, "-", firebase_screen) AS event_name_with_screen,
DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_datetime
FROM base
WHERE
event_name IN ("screen_view", "click_payment")
), add_step_number AS (
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
답변 1
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. sddyyy1004님.
BigQuery에서의 다양한 쿼리 작성은 데이터를 이해하고 가공하는 데 중요한 역할을 합니다. 질문하신 퍼널 분석, ARRAY와 STRUCT, 그리고 PIVOT에 대한 쿼리 작성은 데이터 분석에서 필수적인 부분입니다.
작업하신 쿼리와 비슷한 주제를 다룬 기존의 질문과 답변은 아래의 링크에서 확인하실 수 있습니다. 특히 애리 길의 사용, 구조 분해, PIVOT 등을 다룬 예제들이 있습니다.
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.