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BigQuery(SQL) 활용편(퍼널 분석, 리텐션 분석)

빠짝스터디 1주차 ARRAY, STRUCT 연습 문제/ PIVOT 연습문제/ 퍼널 쿼리

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1. ARRAY, STRUCT

 

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

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

 

2) array_exercises테이블에서 각 영화(title)별로 배우(actor)와 배역(character)을 보여주세요.배우와 배역은 별도의 컬럼으로 나와야합니다

SELECT 
  title,
  actor.actor,
  actor.character
  -- actors,
  -- actors[SAFE_OFFSET(0)].actor AS actor,
  -- actors[SAFE_OFFSET(1)].character AS 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 표시 되어야 합니다

SELECT 
  title, 
  -- actors, 
  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 AS key,
  -- event_param.value AS value,
  event_param.value.string_value AS string_value,
  event_param.value.int_value AS int_value
FROM advanced.app_logs
CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS event_param
WHERE event_date = '2022-08-01'

 

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, sum_of_amount, 0)) AS user_1,
  SUM(IF(user_id = 2, sum_of_amount, 0)) AS user_2,
  SUM(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
  )
GROUP BY order_date
ORDER BY order_date

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 
  advanced.orders
GROUP BY order_date
ORDER BY order_date


 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   user_id
ORDER BY   user_id



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   user_id
ORDER BY   user_id



4) user_id = 32888이 카트 추가하기(click_cart)를 누를때 어떤 음식(food_id)을 담았나요?
SELECT 
  event_date, 
  event_timestamp,
  event_name, 
  user_id,
  user_pseudo_id,
  MAX(IF(param.key = 'firebase_screen', param.value.string_value, null)) AS firebase_screen,
  MAX(IF(param.key = 'food_id', param.value.int_value, null)) AS food_id
FROM advanced.app_logs
CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS param
WHERE 
  user_id = 32888
  and event_name = 'click_cart'
GROUP BY ALL
ORDER BY event_date 

 

3. 퍼널

WITH base AS (
  SELECT
    event_date,
    event_timestamp,
    event_name,
    user_id,
    user_pseudo_id,
    platform,
    -- event_param
    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
  CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS event_param
  WHERE
    -- event_date = "2022-08-01" # 적은 데이터로 쿼리를 작성하기 위해 만들어둔 조건
    event_date BETWEEN "2022-08-01" AND "2022-08-18"
  GROUP BY ALL
), filter_event_and_concat_event_and_screen AS (
  -- (1) event_name + screen (필요한 이벤트만 WHERE 조건에 걸어서 사용)
  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")
), 
funnel 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
  )

SELECT 
  event_date,
  MAX(IF(funnel.event_name_with_screen = 'screen_view-welcome', cnt, null)) as `screen_view-welcome`,
  MAX(IF(funnel.event_name_with_screen = 'screen_view-home', cnt, null)) as `screen_view-home`,
  MAX(IF(funnel.event_name_with_screen = 'screen_view-food_category', cnt, null)) as `screen_view-food_category`,
  MAX(IF(funnel.event_name_with_screen = 'screen_view-restaurant', cnt, null)) as `screen_view-restaurant`,
  MAX(IF(funnel.event_name_with_screen = 'screen_view-cart', cnt, null)) as `screen_view-cart`,
  MAX(IF(funnel.event_name_with_screen = 'click_payment-cart', cnt, null)) as `click_payment-cart`
FROM funnel 
GROUP BY ALL
ORDER BY event_date

 

 

답변 1

0

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 이윤우님.

BigQuery와 관련된 다양한 연습 문제를 해결하시면서 ARRAY, STRUCT, PIVOT, 그리고 퍼널 쿼리 작성에 대해 깊이 있는 학습을 진행 중이시군요. 이를 통해 데이터 분석의 핵심 요소를 더욱 잘 이해할 수 있을 것입니다.

이와 관련하여 유사한 질문과 답변을 볼 수 있는 링크를 아래에 첨부합니다. 이 자료들이 도움이 될 수 있기를 바랍니다.

  1. 퍼널 SQL 작성 시 발생할 수 있는 실수와 해결 방법

    • 이 게시물에서는 퍼널 SQL 작성 시 주의해야 할 부분들과 일반적인 실수, 그리고 이를 해결하기 위한 방법을 다루고 있습니다.
  2. 구글 스프레드시트와 데이터 로그 설계

    • 데이터 로그 설계 시 고려해야 할 요소에 대한 논의가 포함되어 있습니다. 퍼널 분석에서도 데이터 로그는 핵심적인 부분 중 하나입니다.
  3. 퍼널 분석 단계에서의 추가적인 궁금증 해결

    • 퍼널별 사용자 세션에 대한 분석을 진행하면서 겪을 수 있는 다양한 상황과 이를 극복하기 위한 방법을 설명하고 있습니다.

ARRAY와 STRUCT를 활용하면 복잡한 데이터 구조를 보다 유연하게 다룰 수 있으며, PIVOT을 응용하면 데이터의 시각화를 통해 더 나은 인사이트를 얻을 수 있습니다. 퍼널 분석에서는 사용자의 행동을 단계별로 추적하여 중요한 결정을 내리는 데 큰 역할을 합니다.

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.

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