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김성호

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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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UNNEST

1) array_exercises 테이블에서 각 영화(title)별로 장르를(genres) unnest 해서 보여주세요

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

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

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

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

SELECT 
  title, 
  actor_info.actor,
  actor_info.character,
  genre,
FROM advanced.array_exercises
CROSS JOIN UNNEST(actors) AS actor_info
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,
  params.key AS key,
  params.value.string_value AS string_value,
  params.value.int_value AS int_value,
FROM advanced.app_logs
CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS params
ORDER BY event_date;

 

PIVOT

1) orders 테이블에서 유저(user_id)별로 주문금액(amount)의 합계를 PIVOT 해주세요 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 advanced.orders
GROUP BY order_date
ORDER BY order_date ASC

2) orders 테이블에서 날짜(order_date)별로 유저들의 주문금액(amount)의 합계를 PIVOT 해주세요. user_id를 행으로, order_date를 열으로 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 행으로, order_date를 열로 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 = 32888 이 카트 추가하기 (click_cart)를 누를 때 어떤 음식(food_id)을 담았나요?

WITH base AS (
SELECT 
	event_date,
	event_name,
	user_pseudo_id,
	event_timestamp,
	user_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,
  MAX(IF(param.key = "session_id", param.value.string_value, NULL)) AS session_id
FROM advanced.app_logs
CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS param
WHERE event_date = "2022-08-01"
GROUP BY ALL
)
SELECT 
	select_date,
	COUNT(user_id) AS user_cnt
FROM base
WHERE 
	event_name = "click_cart" 
GROUP 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

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 김성호님.

BigQuery와 관련한 다양한 작업, 특히 ARRAY, STRUCT, PIVOT와 같은 데이터를 다루는 방법을 학습하고 계신 것 같습니다. 이를 통해 퍼널 분석까지 진행하시는 과정이 매우 인상적입니다. UNNEST, CROSS JOIN, PIVOT 등 다양한 SQL 기능을 사용해 주신 부분이 잘 드러납니다.

궁금한 점들을 해결하시기 위해 다음의 유사한 사례와 질문 링크를 참조하실 수 있습니다:

각각의 링크를 참고하시면서 SQL의 구조와 패턴을 익히고, 필요한 경우 적용해보세요. 데이터 처리의 유연성을 높이는 데 큰 도움이 될 것입니다.

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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