작성
·
22
0
1.ARRAY, STRUCT 연습문제
/*
UNNEST를 사용하는 이유 : 중첩된 데이터를 평평하게 만들어 집계 및 분석을 쉽게 하기 위해
UNNEST된 결과를 사용하여 분석을 실행 : 1.프로그래밍 언어 선호도, 2.지역별 언어 선호도
분석을 통해 Action Itme을 도출 : 프로그래밍 강좌를 제공한다면 선호하는 언어 순으로 영상 제작 등
*/
SELECT
name,
pref_lang,
hometown
FROM example_data
CROSS JOIN UNNEST(preferred_language) AS pref_lang;
# UNNEST란 장바구니(배열)에 있는 과일(배열의 값)을 모두 다 꺼내는 것
/*
연습문제 1
UNNEST된 결과를 사용하여 분석을 실행 : 1.영화 장르 선호도
분석을 통해 Action Itme을 도출 : 영화 제작사라면 어떤 장르가 선호되는 것을 보고 영화 제작
*/
SELECT
title,
genre
FROM advanced.array_exercises
CROSS JOIN UNNEST(genres) AS genre;
/*
연습문제 2
UNNEST된 결과를 사용하여 분석을 실행 : X
분석을 통해 Action Itme을 도출 : X
*/
SELECT
title,
actor.actor,
actor.character
FROM advanced.array_exercises
CROSS JOIN UNNEST(actors) AS actor
/*
연습문제 3
UNNEST된 결과를 사용하여 분석을 실행 : 1.배우의 영화 장르 선호도
분석을 통해 Action Itme을 도출 : 영화 제작시 배우의 장르 선호도 확인 후
*/
SELECT
title,
actor.actor,
actor.character,
genre
FROM advanced.array_exercises ,UNNEST(actors) AS actor, UNNEST(genres) AS genre
/*
연습문제 4
*/
WITH base AS (
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,
event_param.value.int_value
FROM advanced.app_logs AS al
CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS event_param
WHERE
1=1
AND event_date = '2022-08-01'
)
SELECT
event_date,
event_name,
COUNT(DISTINCT user_id) AS cnt
FROM base
GROUP BY
ALL
ORDER BY
cnt DESC
2.PIVOT 연습문제
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,
#Amount의 합
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;
SELECT
order_id,
order_date,
user_id,
IF(order_date = '2023-05-01', amount, NULL) AS `2023-05-01`,
IF(order_date = '2023-05-02', amount, NULL) AS `2023-05-02`,
IF(order_date = '2023-05-03', amount, NULL) AS `2023-05-03`,
IF(order_date = '2023-05-04', amount, NULL) AS `2023-05-04`,
IF(order_date = '2023-05-05', amount, NULL) AS `2023-05-05`
FROM advanced.orders;
SELECT
user_id,
# amount 대신 1이라고 표시. IF 문 안에 TRUE 일 때의 값이 항상 특정 컬럼이 아니라 1이라고 할 수도 있음(유무에 따라서)
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;
WITH base AS (
SELECT
# * EXCEPT(event_params), # * EXCEPT(컬럼) : 컬럼을 제외하고 모두 다 보여줘!
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_id2,
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
event_date,
COUNT(user_id) AS user_cnt
FROM base
WHERE
event_name = "click_cart"
GROUP BY
event_date
3.퍼널 분석 연습문제
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
1=1
AND 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")
)
#일자별로 퍼널별 유저 수 쿼리
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
답변 1
0
안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. DataPirate님.
BigQuery를 활용한 ARRAY, STRUCT, PIVOT 및 퍼널 분석 과제에 관해 여러 연습문제를 잘 풀어주셨네요. UNNEST 함수를 통해 중첩 데이터를 해제하고 PIVOT을 사용하여 데이터를 변환하며 퍼널 분석까지 시도하셨습니다. 이러한 과정은 실제 데이터 분석을 수행하는 데 매우 중요한 접근 방식입니다.
유사한 주제나 관련 질문들에 대한 답변을 찾고 계신다면, 다음의 링크들을 참고하시면 좋을 것 같습니다. 이 게시물들은 UNNEST, PIVOT, 그리고 퍼널 분석에 관한 다양한 예시와 해결책을 제공합니다.
구글 스프레드시트 사용 시 데이터 로그 설계에 대한 질문
이외에도 퍼널 분석이나 PIVOT 연습문제를 해결하는 데 도움이 되는 다양한 질문과 답변들이 있으니, 추가적으로 확인해 보시는 것도 좋을 것 같습니다.
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.