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노션 링크로 과제 업로드 합니다.과제 풀이 노션 링크 : [인프런 빅쿼리 빠짝스터디 3주차] 리텐션 분석

추가 문제 1번WITH transaction_data AS ( SELECT 111 AS user_id, 1001 AS item_id, 719200 AS actual_price, '01/08/2024 12:00:00' AS transaction_date UNION ALL SELECT 111, 2002, 89000, '01/10/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 189, 2002, 89000, '01/12/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 156, 3002, 459000, '01/15/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 121, 1001, 719200, '01/18/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 156, 2001, 90300, '01/25/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 145, 3001, 399000, '01/26/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 189, 1002, 607200, '01/28/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 111, 3001, 399000, '02/05/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 178, 1002, 759000, '02/07/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 121, 2002, 62300, '02/08/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 156, 1001, 899000, '02/10/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 190, 2001, 90300, '02/11/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 189, 2001, 90300, '02/14/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 111, 1002, 759000, '02/15/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 156, 3001, 299250, '02/20/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 189, 3002, 344250, '02/25/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 111, 2001, 90300, '02/28/2024 12:00:00' ), user_info AS ( SELECT 111 AS user_id, 'Seoul' AS city, 28 AS age, 'Female' AS gender UNION ALL SELECT 121, 'Busan', 35, 'Male' UNION ALL SELECT 145, 'Incheon', 42, 'Female' UNION ALL SELECT 156, 'Seoul', 31, 'Male' UNION ALL SELECT 178, 'Daegu', 25, 'Female' UNION ALL SELECT 189, 'Seoul', 39, 'Male' UNION ALL SELECT 190, 'Busan', 29, 'Female' ), item_info AS ( SELECT 1001 AS item_id, 'Electronics' AS category, 'Smartphone' AS item_name, 899000 AS list_price UNION ALL SELECT 1002 AS item_id, 'Electronics' AS category, 'Tablet' AS item_name, 759000 AS list_price UNION ALL SELECT 2001 AS item_id, 'Fashion' AS category, 'Sneakers' AS item_name, 129000 AS list_price UNION ALL SELECT 2002 AS item_id, 'Fashion' AS category, 'Backpack' AS item_name, 89000 AS list_price UNION ALL SELECT 3001 AS item_id, 'Home' AS category, 'Coffee Machine' AS item_name, 399000 AS list_price UNION ALL SELECT 3002 AS item_id, 'Home' AS category, 'Air Purifier' AS item_name, 459000 AS list_price ) # 1번 문제(15분) -- - 주차별 각 카테고리별 평균 할인율이 가장 높았던 기간과 할인율을 구하는 쿼리를 작성해주세요 -- - 단, 날짜 데이터를 YYYY-MM-DD 23:59:39 이런 형태로 변경해주세요 , real_base as ( select * from ( select *, avg(diff_price) as avg_price, from( SELECT transaction_date, category, list_price, (list_price - actual_price) as diff_price FROM item_info as item left join transaction_data trans_date on item.item_id = trans_date.item_id ) as base group by all ) as base2 ) ## 주차별 평균 할인율 가장 높은 기간 --> 2024-01-08 ~ 2024-01-18 -- select -- FORMAT_TIMESTAMP('%Y-%m-%d 23:59:39', PARSE_TIMESTAMP('%m/%d/%Y %H:%M:%S', transaction_date)) AS formatted_date, -- avg_price -- from real_base -- group by -- 1,2 -- order by -- 2 desc ## 카테고리별 평균 할인율이 가장 높았던 기간 select *, round((max_price / list_price) * 100, 2) as `할인율` from ( select distinct FORMAT_TIMESTAMP('%Y-%m-%d 23:59:39', PARSE_TIMESTAMP('%m/%d/%Y %H:%M:%S', transaction_date)) AS formatted_date, category, max(avg_price) as max_price, list_price from real_base group by all order by 3 desc ) as avg_price_table order by 5 desc ## 할인율이 가장 높았던 주차 -- 01/25/2024 -- 02/08/2024 -- 02/11/2024 -- 02/14/2024 -- 02/28/2024 -- select -- transaction_date, -- round((diff_price / list_price) * 100, 2) as `할인율` -- -- transaction_date, -- -- safe_divide(diff_price, list_price) -- from real_base -- group by -- 1,2 -- order by -- 2 desc ## 할인율이 높았던 카테고리 -- Fashion -- select -- category, -- round((diff_price / list_price) * 100, 2) as `할인율` -- -- transaction_date, -- -- safe_divide(diff_price, list_price) -- from real_base -- group by all -- order by -- 2 desc 2번WITH transaction_data AS ( SELECT 111 AS user_id, 1001 AS item_id, 719200 AS actual_price, '01/08/2024 12:00:00' AS transaction_date UNION ALL SELECT 111, 2002, 89000, '01/10/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 189, 2002, 89000, '01/12/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 156, 3002, 459000, '01/15/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 121, 1001, 719200, '01/18/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 156, 2001, 90300, '01/25/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 145, 3001, 399000, '01/26/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 189, 1002, 607200, '01/28/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 111, 3001, 399000, '02/05/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 178, 1002, 759000, '02/07/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 121, 2002, 62300, '02/08/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 156, 1001, 899000, '02/10/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 190, 2001, 90300, '02/11/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 189, 2001, 90300, '02/14/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 111, 1002, 759000, '02/15/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 156, 3001, 299250, '02/20/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 189, 3002, 344250, '02/25/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 111, 2001, 90300, '02/28/2024 12:00:00' ), user_info AS ( SELECT 111 AS user_id, 'Seoul' AS city, 28 AS age, 'Female' AS gender UNION ALL SELECT 121, 'Busan', 35, 'Male' UNION ALL SELECT 145, 'Incheon', 42, 'Female' UNION ALL SELECT 156, 'Seoul', 31, 'Male' UNION ALL SELECT 178, 'Daegu', 25, 'Female' UNION ALL SELECT 189, 'Seoul', 39, 'Male' UNION ALL SELECT 190, 'Busan', 29, 'Female' ), item_info AS ( SELECT 1001 AS item_id, 'Electronics' AS category, 'Smartphone' AS item_name, 899000 AS list_price UNION ALL SELECT 1002 AS item_id, 'Electronics' AS category, 'Tablet' AS item_name, 759000 AS list_price UNION ALL SELECT 2001 AS item_id, 'Fashion' AS category, 'Sneakers' AS item_name, 129000 AS list_price UNION ALL SELECT 2002 AS item_id, 'Fashion' AS category, 'Backpack' AS item_name, 89000 AS list_price UNION ALL SELECT 3001 AS item_id, 'Home' AS category, 'Coffee Machine' AS item_name, 399000 AS list_price UNION ALL SELECT 3002 AS item_id, 'Home' AS category, 'Air Purifier' AS item_name, 459000 AS list_price ) # 2번 문제(10분) 1610 -- - 2024년 1월에 가장 많은 매출을 기록한 카테고리를 구하는 쿼리를 작성해주세요 -- 날짜 테이블 -- 아이템 테이블 활용 -- 기간에 필터링 걸기 -- 카테고리 -- 매출 -- 카테고리별 구매가 -- 구매가의 합 = 매출 ## 카테고리별 구매가 , category_price as ( select item_date.transaction_date, item.category, item_date.actual_price from item_info as item left join transaction_data as item_date on item.item_id = item_date.item_id group by all ) ## 매출 | 카테고리별 구매가의 합 , `매출_테이블` as ( select *, sum(actual_price) over(partition by category) as `매출` from category_price ) ## 카테고리별 매출에 1월 필터링 select * from `매출_테이블` where transaction_date between '01/08/2024' and '01/28/2024' 3번WITH transaction_data AS ( SELECT 111 AS user_id, 1001 AS item_id, 719200 AS actual_price, '01/08/2024 12:00:00' AS transaction_date UNION ALL SELECT 111, 2002, 89000, '01/10/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 189, 2002, 89000, '01/12/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 156, 3002, 459000, '01/15/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 121, 1001, 719200, '01/18/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 156, 2001, 90300, '01/25/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 145, 3001, 399000, '01/26/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 189, 1002, 607200, '01/28/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 111, 3001, 399000, '02/05/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 178, 1002, 759000, '02/07/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 121, 2002, 62300, '02/08/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 156, 1001, 899000, '02/10/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 190, 2001, 90300, '02/11/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 189, 2001, 90300, '02/14/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 111, 1002, 759000, '02/15/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 156, 3001, 299250, '02/20/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 189, 3002, 344250, '02/25/2024 12:00:00' UNION ALL SELECT 111, 2001, 90300, '02/28/2024 12:00:00' ), user_info AS ( SELECT 111 AS user_id, 'Seoul' AS city, 28 AS age, 'Female' AS gender UNION ALL SELECT 121, 'Busan', 35, 'Male' UNION ALL SELECT 145, 'Incheon', 42, 'Female' UNION ALL SELECT 156, 'Seoul', 31, 'Male' UNION ALL SELECT 178, 'Daegu', 25, 'Female' UNION ALL SELECT 189, 'Seoul', 39, 'Male' UNION ALL SELECT 190, 'Busan', 29, 'Female' ), item_info AS ( SELECT 1001 AS item_id, 'Electronics' AS category, 'Smartphone' AS item_name, 899000 AS list_price UNION ALL SELECT 1002 AS item_id, 'Electronics' AS category, 'Tablet' AS item_name, 759000 AS list_price UNION ALL SELECT 2001 AS item_id, 'Fashion' AS category, 'Sneakers' AS item_name, 129000 AS list_price UNION ALL SELECT 2002 AS item_id, 'Fashion' AS category, 'Backpack' AS item_name, 89000 AS list_price UNION ALL SELECT 3001 AS item_id, 'Home' AS category, 'Coffee Machine' AS item_name, 399000 AS list_price UNION ALL SELECT 3002 AS item_id, 'Home' AS category, 'Air Purifier' AS item_name, 459000 AS list_price ) # 3번 문제(10분) 1646 -- - 유저별 총 구매 금액이 200만원 이상인 유저들이 가장 많이 구매한 카테고리를 찾는 쿼리를 작성해주세요 -- 유저별 총 구매 금액 -- 유저 | 총 구매금액 -- 유저별 | 구매금액 -- 구매금액 합산 = 총 구매금액 , `유저별_총구매금액` as ( select user_id, `총 구매금액` from ( select user_id, sum(actual_price) over(partition by user_id) as `총 구매금액` from ( SELECT user_id, actual_price, FROM transaction_data group by all ) as base1 ) base2 group by 1,2 ) -- 200만원 이상 필터링 , `200만원 이상 필터링` as ( select * from `유저별_총구매금액` where `총 구매금액` >= 2000000 ) ## 유저들이 가장 많이 구매한 카테고리 -- 유저 | 카테고리 | 구매 -- 구매가가 있는 카테고리 수를 세면 어떨까? -- 카테고리별 카운트? select category, `카테고리별카운트` from ( select *, sum(`카테고리수`) over(partition by category) as `카테고리별카운트` from ( select user_id, category, count(category) over(partition by user_id) as `카테고리수` from ( select td2.user_id, item2.category, td2.actual_price from transaction_data as td2 left join item_info as item2 on td2.item_id = item2.item_id ) b_base ) as b_base2 ) as b_base3 group by 1,2 order by 2 desc

유저 상태 new user# User Status 정의 -- "우리 서비스를 이용하는 유저들의 주차별 상태가 어떻게 되나?" /* 1. New User: 해당 주차에 처음 방문한 유저 2. Current User: 지난주에도 방문했고 이번 주에도 방문한 유저 3. Resurrected User: 지난주에는 없었는데 이번주에 다시 방문한 유저 (첫 방문은 아님) 4. Dormant User: 지난주까지는 있었는데 이번주에 방문하지 않은 유저 */ # New User: 해당 주차에 처음 방문한 유저 -- '유저의 첫 방문 주'와 '유저별 이벤트 발생주'가 같은지 확인 -- 같으면, 1 -- 아니면 0 ## '유저의 첫 방문 주' with user_first_visit as ( select user_pseudo_id, date_trunc(min(event_date), week(monday)) as first_visit_date from `advanced.app_logs` where event_date between '2022-08-01' and '2022-12-31' group by 1 ) ## '유저의 모든 방문 주' , user_event_week as ( select distinct user_pseudo_id, date_trunc(event_date, week(monday)) as visit_date from `advanced.app_logs` where event_date between '2022-08-01' and '2022-12-31' ) ## 첫 방문 주와 모든 방문 주 중 같은 데이터가 있다면 '방문(=1)' , new_user_table as ( select ufv.user_pseudo_id, ufv.first_visit_date, uew.visit_date, if(ufv.first_visit_date = uew.visit_date, 1, 0) as new_user from user_first_visit as ufv inner join user_event_week as uew on ufv.user_pseudo_id = uew.user_pseudo_id group by 1,2,3 ) select first_visit_date as week, sum(new_user) as new_user_count from new_user_table group by 1 order by 1  current user# User Status 정의 -- "우리 서비스를 이용하는 유저들의 주차별 상태가 어떻게 되나?" /* 1. New User: 해당 주차에 처음 방문한 유저 2. Current User: 지난주에도 방문했고 이번 주에도 방문한 유저 3. Resurrected User: 지난주에는 없었는데 이번주에 다시 방문한 유저 (첫 방문은 아님) 4. Dormant User: 지난주까지는 있었는데 이번주에 방문하지 않은 유저 */ -- Current User: 지난주에도 방문했고 이번 주에도 방문한 유저 -- 유저별 모든 방문 주 구하기 -- 모든 방문주 - 전주 방문 데이터 = 1 --> current user ## 유저별 모든 방문 주 구하기 with user_visits as ( select user_pseudo_id, date_trunc((event_date), week(monday)) as visit_date from `advanced.app_logs` where event_date between '2022-08-01' and '2022-12-31' group by 1,2 ) ## 유저의 전주 방문 데이터 , prev_user_table as ( select user_pseudo_id, visit_date, lag(visit_date) over(partition by user_pseudo_id order by visit_date) as previous_visit_user from user_visits ) ## 모든 방문주 - 전주 방문 데이터 = 1 --> current user select visit_date as week, count(distinct user_pseudo_id) as current_user_cnt from( select distinct user_pseudo_id, visit_date, date_diff(visit_date, previous_visit_user, week) = 1 as current_user from prev_user_table ) as base where current_user is not null group by 1 order by 1  resurrected user# User Status 정의 -- "우리 서비스를 이용하는 유저들의 주차별 상태가 어떻게 되나?" /* 1. New User: 해당 주차에 처음 방문한 유저 2. Current User: 지난주에도 방문했고 이번 주에도 방문한 유저 3. Resurrected User: 지난주에는 없었는데 이번주에 다시 방문한 유저 (첫 방문은 아님) 4. Dormant User: 지난주까지는 있었는데 이번주에 방문하지 않은 유저 */ # Resurrected User: 지난주에는 없었는데 이번주에 다시 방문한 유저 (첫 방문은 아님) ## 유저별 모든 방문 주 구하기 with user_visits as ( select user_pseudo_id, date_trunc((event_date), week(monday)) as visit_date from `advanced.app_logs` where event_date between '2022-08-01' and '2022-12-31' group by 1,2 ) ## 유저의 전주 방문 데이터 , prev_user_table as ( select user_pseudo_id, visit_date, lag(visit_date) over(partition by user_pseudo_id order by visit_date) as previous_visit_user from user_visits ) ## (첫 방문이 아님) + (모든 방문 주 데이터 - 이전 방문주 > 1) = Resurrected User -- 첫 방문이 아닌 유저 : 'previous_visit_user is not null' -- 첫 방문이었으면 previous_visit_user가 null이었을테니깐. select visit_date as week, count(user_status) as Resurrected_User from ( select user_pseudo_id, visit_date, previous_visit_user, case when previous_visit_user is not null and date_diff(visit_date, previous_visit_user, week) > 1 then 'Resurrected_User' else null end as user_status from prev_user_table ) as Resurrected_User where user_status is not null group by 1 order by 1 dormant user# User Status 정의 -- "우리 서비스를 이용하는 유저들의 주차별 상태가 어떻게 되나?" /* 1. New User: 해당 주차에 처음 방문한 유저 2. Current User: 지난주에도 방문했고 이번 주에도 방문한 유저 3. Resurrected User: 지난주에는 없었는데 이번주에 다시 방문한 유저 (첫 방문은 아님) 4. Dormant User: 지난주까지는 있었는데 이번주에 방문하지 않은 유저 */ # Dormant User: 지난주까지는 있었는데 이번주에 방문하지 않은 유저 ## 모든 방문 데이터 with base as ( select user_pseudo_id, date_trunc((event_date), week(monday)) as visit_date from `advanced.app_logs` where event_date between '2022-08-01' and '2022-12-31' group by 1,2 ) ## 유저의 다음 방문주 데이터= , next_visit_date_table as ( select *, lead(visit_date) over(partition by user_pseudo_id order by visit_date) as next_visit_date from base ) ## Dormant User -- Dormant User? -- 다음주 방문 데이터가 null 이거나, -- next_visit_date > 1 week가 아닌 유저 , Dormant_User_table as ( select *, case when next_visit_date is null or date_diff(next_visit_date, visit_date, week) > 1 then 'Dormant_User' else null end as Dormant_User_data from next_visit_date_table ) select visit_date as week, count(Dormant_User_data) as Dormant_User_data_cnt from Dormant_User_table group by 1 order by 1  

[종합 느낀점]1. 날짜 데이터 변환 함수, 날짜 데이터로 추출 하는 함수 등 문제 풀 때 사용하는 함수를 까먹어 애를 먹었습니다.2. 테이블 조인시 첫 테이블을 잘못 선택하면, 쿼리가 길어지고 꼬인다는 것을 느꼈습니다.3. 지표가 어떤 지표느냐에 따라 해석 방법이 달라진 점도 알게 됐습니다. [문제 풀이 소요 시간]1번 문제 : 30분2번 문제 : 12분3번 문제 : 12분  정답이면서도 확장성 있는 쿼리를 작성하다가는 영원히 못풀겠더라고요..그래서 최대한 쿼리 작성을 마무리 짓는데 초점을 뒀습니다.. ㅠㅠ   [new_users]위와 같은 시각화 결과가 나왔습니다.눈에 띄는 데이터로는 두 가지가 있습니다:1. 10월 new users 상승 상승 추정 이유: 1. 새로운 마케팅 전략 시행(시기가 추석 근처이니깐 추석을 기념해서 배달앱 쿠폰 지급?)2. 12월 new users 하락 하락 추정 이유: 1. 연말 모임으로 인한 배달 수요 감소 (사실 감소세는 10월달에 고점을 찍은 이후 쭉 하락세이지만, 그 이유를 단정짓지는 못하겠습니다..)   [Current User]위와 같은 시각화 결과가 나왔습니다.눈에 띄는 데이터로는 세가지가 있습니다:1. 9월 중순 이후 Current User 상승 상승 추정 이유: 1. 새로운 마케팅 전략 시행(시기가 추석 근처이니깐 추석을 기념해서 배달앱 쿠폰 지급?)2. 12월까지 꾸준한 상승 상승 추정 이유: 1. 기존 유저의 긍정적인 경험이 이어져서 서비스에 잔류 2. 마케팅으로 유입된 신규 유저도 긍정적인 경험을 해서 서비스에 잔류3. 12월 Current User 하락 하락 추정 이유: 1. 연말 모임으로 인한 배달 수요 감소 [Resurrected User]'Current User' 해석과 비슷할 거 같습니다.  [Dormant User]1. 9월 -> 10월 급격한 상승 상승 추정 이유: 1. 앞선 이유과 같음. 추석 관련 이벤트 실시. 2. 그러나 계속 상승이 이어지지 않은 점을 고민해 봐야 함.2. 10월 -> 11월 말 유지 유지 추정 이유: 1. 마케팅으로 긍정적인 경험을 한 기존·신규 유저 잔류 2. 하지만 입소문이 나서 계속 상승하지는 않음. 3. 일부 유저만 잔류하고, 나머지 신규 유입 유저는 이벤트만 맛보고 이탈.3. 12월 급격한 상승 상승 추정 이유: 1. 연말에 배달 수요가 감소할 것을 예측해 새로운 마케팅 전략 실시  주차별 리텐션# 리텐션 정의 -- "우리 서비스를 이용한 사람들이 현재는 얼마큼 이용하고 있을까?" /* 1. 무슨 데이터가 필요할까? - 유저 - 날짜 왜 이런 데이터가 필요할까? 이에 대한 답변: '사람들'이니깐, '유저'를 인식할 수 있는 데이터가 필요하다. '현재'이니깐, '시간'을 인식할 수 있는 데이터가 필요하다. ## 1. 유저별 첫 방문 주 구하기*/ with first_visit_table as ( select user_pseudo_id, date_trunc(min(event_date), week(monday)) as first_visit_date from `advanced.app_logs` where event_date between '2022-08-01' and '2022-12-31' group by 1 ) /*2. 처음 이벤트를 발생 시킨 주는? - 무슨 데이터가 필요할까? 1. 첫 이벤트 발생 날짜 2. 유저 - 왜 이런 데이터가 필요할까? 이에 대한 답변: '이벤트'는 주체가 있어야 발동 되는 거니깐 '유저' 데이터가 필요하다. 또 이벤트 발생이란 결과에는 '날짜'라는 개념도 포함 되어 있기 때문에, '날짜' 데이터가 필요하다. 그중에서도 '처음 이벤트를 발생한 주'의 데이터가 필요하다. 3. 유저가 이벤트를 실행한 주는? - 무슨 데이터가 필요할까? 1. 유저 2. 이벤트 이름(선택) 3. 이벤트 발생 날짜 + 중복제거 왜? 목적이 모든 유저의 리텐션이기 때문에. 중복 제거를 하지 않으면, 모든 유저가 발생시킨 모든 이벤트가 보이기 때문에 가독성이 안 좋기 때문에. - 왜 이런 데이터가 필요할까? 이에 대한 답변: 처음 이벤트를 발생시킨 날짜와 비교하기 위해서 ## 2. 유저별 이벤트 발생 주 구하기*/ , user_event as ( select distinct user_pseudo_id, date_trunc(event_date, week(monday)) as user_event_week from `advanced.app_logs` where event_date between '2022-08-01' and '2022-12-31' ) /*4. '유저가 이벤트 실행한 주 - 유저가 처음 방문한 주' - 무슨 데이터가 필요할까? 1. 유저 2. 첫 이벤트 발생 날짜 3. 이벤트 발생 날짜 4. (이벤트 발생 날짜 - 첫 이벤트 발생 날짜) - 왜 이런 데이터가 필요할까? 이에 대한 답변: 처음 이벤트를 발생시킨 날짜와 비교하기 위해서 ## 3. 유저별 이벤트 발생주와 첫 방문주 차이 구하기*/ , diff_week_table as ( select fvt.user_pseudo_id, fvt.first_visit_date, ue.user_event_week, date_diff(ue.user_event_week, fvt.first_visit_date, week(monday)) as diff_week from first_visit_table as fvt left join user_event as ue on fvt.user_pseudo_id = ue.user_pseudo_id order by 2, 4 ) /*5. 주차별 유저수 구하기 - 왜 위와 같은 생각을 했는가? 이에 대한 답변: 주차수에 따른 유저수를 알아야만 첫 주차에 비해 얼마큼 유저가 이벤트를 발생시키지 않았는지 알 수 있으니깐. - 무슨 데이터가 필요한가? 이에 대한 답변: 1. 이벤트 발생 차이 주 2. 중복 없는 유저 수 ## 4. 주차별 유저수 구하기*/ , unique_user_cnt_table as ( select diff_week, count(distinct user_pseudo_id) as unique_user_cnt from diff_week_table group by 1 order by 1 ) /*6. 모든 행에 첫 주 유저수 적용하기 - 왜 위와 같은 생각을 했는가? 이에 대한 답변: 첫 주 유저수로 주차마다 달라지는 유저수를 나누면, 리텐션을 구할 수 있기 때문에. - 무슨 데이터가 필요한가? 이에 대한 답변: 1. 이벤트 발생 차이주 2. 주차별 중복 없는 유저수 3. 모든 행에 적용하는 첫 주 유저수 ## 5. 모든 행에 첫 주 유저수 적용하기*/ , first_visit_week_data_table as ( select *, first_value(unique_user_cnt) over(order by unique_user_cnt desc) AS first_visit_week_data from unique_user_cnt_table order by 1 ) ## 6. 리텐션 구하기 | 주차별 유저수 / 첫 주 유저수 select *, round(safe_divide(unique_user_cnt, first_visit_week_data), 2) as retention_rate from first_visit_week_data_table

윈도우 함수(탐색 함수) 연습 문제윈도우 함수 연습 문제 1문제1) user들의 다음 접속 월과 다다음 접속 월을 구하는 쿼리를 작성해주세요.SELECT user_id, visit_month, LEAD(visit_month) OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS after_visit_month, LEAD(visit_month, 2) OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS after_two_visit_month FROM advanced.analytics_function_01 윈도우 함수 연습 문제 2문제2) user들의 다음 접속 월과 다다음 접속 월, 이전 접속 월을 구하는 쿼리를 작성해주세요.SELECT user_id, visit_month, LEAD(visit_month) OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS after_visit_month, LEAD(visit_month, 2) OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS after_two_visit_month, LAG(visit_month) OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS before_visit_month FROM advanced.analytics_function_01  윈도우 함수 FRAME 연습 문제-- amount_total : 전체 sum-- cumulative_sum : row 시점에 누적 sum-- cumulative_sum_by_user : 유저별 row 시점에 누적 sum-- last_5_orders_avg_amount : order_id 기준으로 정렬하고, 직전 5개의 주문의 평균 amountSELECT -- SUM(amount), SUM(amount) OVER() AS amount_total, # OVER 안에 아무것도 들어가지 않는 경우도 있구나! SUM(amount) OVER (ORDER BY order_id ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS cumulative_sum, -- SUM(amount) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY order_id ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS cumulative_sum_by_user, SUM(amount) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY order_id) AS cumulative_sum_by_user, AVG(amount) OVER (ORDER BY order_id ROWS BETWEEN 5 PRECEDING AND 1 PRECEDING) AS last_5_order_avg_amount FROM advanced.orders ORDER BY order_id  윈도우 함수 연습문제 (1번)1번사용자별 쿼리를 실행한 총 횟수를 구하는 쿼리를 작성해주세요. 단,GROUP BY를 사용해서 집계하는 것이 아닌 query_logs의 데이터의 우측에 새로운 컬럼을 만들어주세요.-- 1) 사용자별 쿼리를 실행한 총 횟수를 구하는 쿼리를 작성해주세요. 단,GROUP BY를 사용해서 집계하는 것이 아닌 query_logs의 데이터의 우측에 새로운 컬럼을 만들어주세요. -- SELECT * -- FROM advanced.query_logs SELECT user, team, query_date, COUNT(user) OVER(PARTITION BY user) AS total_query_cnt FROM advanced.query_logs ORDER BY user, query_date  윈도우 함수 연습문제 (2번~6번)주차별로 팀 내에서 쿼리를 많이 실행한 수를 구한 후, 실행한 수를 활용해 랭킹을 구해주세요. 단, 랭킹이 1등인 사람만 결과가 보이도록 해주세요.문제의 의도 : 원본 데이터 ⇒ 1 ROW 마다 데이터가 있고, 그걸 집계해서 사용. GROUP BY ⇒ 윈도우 함수WITH query_ct_by_team AS ( SELECT EXTRACT(WEEK FROM query_date) AS week_number, team, user, COUNT(user) AS query_cnt FROM advanced.query_logs GROUP BY ALL ) SELECT *, RANK() OVER (PARTITION BY week_number, team ORDER BY query_cnt DESC ) AS rk FROM query_ct_by_team WHERE 1=1 -- QUALIFY : 윈도우 함수의 조건을 설정할 때 사용 QUALIFY rk = 1 -- and week_number = 16 ORDER BY week_number, team, query_cnt DESC  (2번 문제에서 사용한 주차별 쿼리 사용) 쿼리를 실행한 시점 기준 1주 전에 쿼리 실행 수를 별도의 컬럼으로 확인할 수 있는 쿼리를 작성해주세요.WITH query_ct_by_team AS ( SELECT EXTRACT(WEEK FROM query_date) AS week_number, team, user, COUNT(user) AS query_cnt FROM advanced.query_logs GROUP BY ALL ) SELECT *, LAG(query_cnt) OVER(PARTITION BY user ORDER BY week_number) AS prev_week_query_cnt FROM query_ct_by_team ORDER BY user, week_number  시간의 흐름에 따라, 일자별로 유저가 실행한 누적 쿼리 수를 작성해주세요.WITHWITH qcnt AS( SELECT *, COUNT(user) AS query_cnt FROM advanced.query_logs GROUP BY ALL ) -- 누적 쿼리 : Frame. 과거의 시간(UNBOUNDED PRECEDING)부터 current, low까지 합쳐라 SELECT *, SUM(query_cnt) OVER(PARTITION BY user ORDER BY query_date) AS cumulative_query_cc, SUM(query_cnt) OVER(PARTITION BY user ORDER BY query_date ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW ) AS cumulative_query_cc2 -- Frame의 Default 값 : UNBOUNDED PRECEDING ~ CURRENT ROW FROM qcnt ORDER BY user, query_date SUBQUERYSELECT *, SUM(query_cnt) OVER(PARTITION BY user ORDER BY query_date) AS cumulative_query_cc, SUM(query_cnt) OVER(PARTITION BY user ORDER BY query_date ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW ) AS cumulative_query_cc2 -- Frame의 Default 값 : UNBOUNDED PRECEDING ~ CURRENT ROW FROM (SELECT *, COUNT(user) AS query_cnt FROM advanced.query_logs GROUP BY ALL) ORDER BY user, query_date cumulative_sum 비교SELECT *, SUM(query_cnt) OVER(PARTITION BY user ORDER BY query_date) AS cumulative_query_cc, SUM(query_cnt) OVER(PARTITION BY user ORDER BY query_date ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW ) AS cumulative_query_cc2 -- Frame의 Default 값 : UNBOUNDED PRECEDING ~ CURRENT ROW FROM (SELECT *, COUNT(user) AS query_cnt FROM advanced.query_logs GROUP BY ALL) -- WHERE, QUALIFY 조건 설정해서 2가지 값이 모두 같은지 비교 -- => 모두 같으면 != 연산 결과에 반환하는 값이 없을 것 QUALIFY cumulative_query_cc != cumulative_query_cc2 ORDER BY user, query_date  다음 데이터는 주문 횟수를 나타낸 데이터입니다. 만약 주문 횟수가 없으면 NULL로 기록됩니다. 이런 데이터에서 NULL값이라고 되어 있는 부분을 바로 이전 날짜의 값으로 채워주는 쿼리를 작성해주세요.LAGSELECT date, IF(number_of_orders IS NULL, LAG(number_of_orders) OVER(ORDER BY date), number_of_orders) AS number_of_orders, FROM raw_data order by date LAST_VALUE SELECT *, LAST_VALUE(number_of_orders IGNORE NULLS) OVER(ORDER BY date) AS last_value_orders FROM raw_data -- FIRST_VALUE, LAST_VALUE => NULL을 포함해서 연산 -- NULL을 제외해서 연산하고 싶으면 IGNORE NULLS를 쓰면 된다!    5번 문제에서 NULL을 채운 후, 2일 전 ~ 현재 데이터의 평균을 구하는 쿼리를 작성해주세요 (이동평균).WITH raw_data AS ( SELECT DATE '2024-05-01' AS date, 15 AS number_of_orders UNION ALL SELECT DATE '2024-05-02', 13 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-03', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-04', 16 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-05', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-06', 18 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-07', 20 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-08', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-09', 13 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-10', 14 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-11', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-12', NULL ), filled_data AS ( SELECT *, LAST_VALUE(number_of_orders IGNORE NULLS) OVER(ORDER BY date) AS last_value_orders FROM raw_data ) SELECT * EXCEPT(number_of_orders), ROUND(AVG(last_value_orders) OVER(ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW),2) AS number_of_orders FROM filled_data -- SELECT * EXCEPT(number_of_orders), -- ROUND(AVG(last_value_orders) OVER(ORDER BY date ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW),2) AS number_of_orders SELECT *, ROUND(AVG(last_value_orders) OVER(ORDER BY date ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW),2) AS moving_avg FROM filled_data   app_logs 테이블에서 Custom Session을 만들어주세요. 이전 이벤트 로그와 20초가 지나면 새로운 Session을 만들어주세요. Session은 숫자로 (1, 2, 3...) 표시해도 됩니다. 2022-08-18일의 user_pseudo_id(1997494153.8491999091)은 session_id가 4까지 나옵니다.SELECT * -- event_params가 필요하면 UNNEST => PIVOT해서 사용하면 됨 FROM advanced.app_logs WHERE event_date = "2022-08-18" AND user_pseudo_id = "1997494153.8491999091" ORDER BY event_timestamp WITH base AS ( SELECT --* event_date, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_datetime, event_name, user_id, user_pseudo_id -- event_params가 필요하면 UNNEST => PIVOT해서 사용하면 됨 FROM advanced.app_logs WHERE event_date = "2022-08-18" AND user_pseudo_id = "1997494153.8491999091" -- WHERE 조건에 이벤트를 필터링해서 계산해도 괜찮음 ), diff_data AS ( SELECT *, DATETIME_DIFF(event_datetime, prev_event_datetime, SECOND) AS second_diff # secend_diff 기반으로 새로운 세션의 시작일지, 아닐지를 판단할 수 있음 FROM ( SELECT *, LAG(event_datetime, 1) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_datetime) AS prev_event_datetime # event_datetime이랑 prev_event_datetime을 빼서 20초가 넘으면 새로운 세션으로 정의, # 20초가 넘지 않으면 기존 세션 # DATETIME_DIFF() => 차이를 구할 수 있음 FROM base ) ) SELECT * , # 누적합을 사용해서 session_number을 만들었다! SUM(session_start) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_datetime) AS session_num # session을 구할 때 쿼리가 길어질 수 있음. 하루에 접속을 여러번 하는 서비스 => session 기반이 좋을 수도 있고, 아니라고 하면 일자별 유저 집계가 나을 수도 있다. FROM ( SELECT * , CASE WHEN prev_event_datetime IS NULL THEN 1 WHEN second_diff >= 20 THEN 1 # session을 나누는 기준 초, 데이터를 탐색하면서 결정. 보통 앱 로그에서는 30초, 60초 ELSE NULL -- ELSE 0 사용 가능 END AS session_start # session이 시작됨을 알리는 session_start FROM diff_data ) ORDER BY event_datetime -- 세션 정리 -- 이전 이벤트 로그와 현재 이벤트 로그의 diff => 초나 분을 구한다 -- 그 기준을 가지고 기준보다 높으면 새로운 세션이라고 생각한다 -- 첫번째 값엔 null이 있을 수 있어서, 이 부분도 챙겨야 한다 -- 새로운 세션, session_start 값을 기반으로 누적합 => session_num이 된다!

1. 윈도우 함수 탐색 함수 연습 문제1-1) 유저의 다음 접속 월과 다다음 접속 월 구하기SELECT user_id , visit_month , LEAD(visit_month) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS lead_visit_month , LEAD(visit_month, 2) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS lead2_visit_month FROM advanced.analytics_function_01 1-2) 이전 접속월 구하기SELECT user_id , visit_month , LAG(visit_month) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS before_visit_month FROM advanced.analytics_function_01 1-3) 다음 접속 월까지의 간격 구하기SELECT * , after_visit_month - visit_month AS diff_month FROM ( SELECT user_id , visit_month , LEAD(visit_month) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS after_visit_month FROM advanced.analytics_function_01 ) 1-4) 첫번째와 마지막 방문 월 구하기SELECT user_id , visit_month , FIRST_VALUE(visit_month) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS first_visit_month , LAST_VALUE(visit_month) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS last_visit_month FROM advanced.analytics_function_01 2. 윈도우 함수 Frame 연습 문제SELECT * , SUM(amount) OVER () AS amount_total , SUM(amount) OVER (ORDER BY order_id) AS cumulative_sum , SUM(amount) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY order_id) AS user_cumulative_sum , AVG(amount) OVER (ORDER BY order_id ROWS BETWEEN 5 PRECEDING AND 1 PRECEDING) AS last_5_avg FROM advanced.orders 3. 윈도우 함수 연습 문제1-1) 사용자 별 쿼리를 실행한 총 횟수 구하기SELECT user , team , query_date , COUNT(*) OVER(PARTITION BY user) AS total_query_cnt FROM advanced.query_logs ORDER BY user, query_date. -- 검증 1-2) 주차 별로 팀 내에서 쿼리를 많이 실행한 수, 단 랭킹이 1등인 경우만 구하기SELECT week_number , team , user , query_cnt , RANK() OVER(PARTITION BY week_number, team ORDER BY query_cnt DESC) AS team_rank FROM ( SELECT EXTRACT(WEEK FROM query_date) AS week_number , team , user , COUNT(query_date) AS query_cnt FROM advanced.query_logs GROUP BY ALL ) QUALIFY team_rank=1 ORDER BY week_number 1-3) 쿼리 실행 시점 기준 1주 전 쿼리 실행 수 구하기WITH query_cnt_by_team AS ( SELECT EXTRACT(WEEK FROM query_date) AS week_number , team , user , COUNT(query_date) AS query_cnt FROM advanced.query_logs GROUP BY EXTRACT(WEEK FROM query_date) , team , user ) SELECT * , LAG(query_cnt) OVER(PARTITION BY user ORDER BY week_number) AS prev_week_query_cnt FROM query_cnt_by_team ORDER BY user 1-4) 시간의 흐름에 따라 일자 별 유저가 실행한 누적 쿼리 수 구하기WITH query_cnt_by_user AS ( SELECT user , team , query_date , COUNT(query_date) AS query_count FROM advanced.query_logs GROUP BY ALL ) SELECT user , team , query_date , query_count , SUM(query_count) OVER(PARTITION BY user ORDER BY query_date ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS cumulative_query_cnt -- , SUM(query_count) OVER(PARTITION BY user ORDER BY query_date) AS cumulative_query_cnt2 FROM query_cnt_by_user -- 검증 -- QUALIFY cumulative_query_cnt != cumulative_query_cnt2 ORDER BY user, query_date*집계 분석 함수를 사용하고 ORDER BY가 있는 경우 Frame의 디폴트 값은 UNBOUNDED PRECEDING ~ CURRENT ROW 이다. 1-5) 값이 null인 경우 직전 값으로 채우기null 값이 2번 연속 있는 경우가 있어 COALESCE를 사용했습니다.WITH raw_data AS ( SELECT DATE '2024-05-01' AS date, 15 AS number_of_orders UNION ALL SELECT DATE '2024-05-02', 13 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-03', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-04', 16 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-05', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-06', 18 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-07', 20 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-08', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-09', 13 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-10', 14 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-11', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-12', NULL ) SELECT date -- , number_of_orders , COALESCE( number_of_orders , LAG(number_of_orders, 1) OVER(ORDER BY date) , LAG(number_of_orders, 2) OVER(ORDER BY date) ) AS number_of_orders FROM raw_data 성윤님의 풀이를 보고 LAST_VALUE + IGNORE NULLS를 사용하면 연속되는 null의 수에 상관없이 직전 값을 채울 수 있어 깔끔하다는 생각이 들었습니다!SELECT * , LAST_VALUE(number_of_orders IGNORE NULLS) OVER(ORDER BY date) AS last_value_orders FROM raw_data 1-6) 같은 데이터 셋에서 1일 전 부터 현재까지의 평균 구하기SELECT * , AVG(last_value_orders) OVER(ORDER BY date ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS moving_avg FROM ( SELECT date , LAST_VALUE(number_of_orders IGNORE NULLS) OVER(ORDER BY date) AS last_value_orders FROM raw_data ) 1-7) 20초를 기준으로 세션 아이디 구하기WITH base AS ( SELECT event_date , user_pseudo_id , event_name , DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_datetime FROM advanced.app_logs WHERE user_pseudo_id='1997494153.8491999091' AND event_date="2022-08-18" ORDER BY event_timestamp ) , base_second_dff AS ( SELECT * , DATETIME_DIFF(event_datetime, before_event_datetime, SECOND) AS second_diff FROM ( SELECT * , LAG(event_datetime) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_datetime) before_event_datetime FROM base ) ) , result AS( SELECT * -- CASE 문 사용 가능 , IF(second_diff - before_second_diff > 20 OR second_diff IS NULL, 1, null) AS session_start FROM ( SELECT * , LAG(second_diff) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_datetime) AS before_second_diff FROM base_second_dff ) ) SELECT * , SUM(session_start) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_datetime) AS session_id FROM result ✔ 느낀 점프레임은 처음 보는 개념이라 초반에는 어색했지만 문제를 풀면서 익숙해질 수 있었다. 누적합을 구할 때 등 유용하게 사용할 것 같다."쿼리가 길어지는 것을 무서워하지말고 쿼리를 잘 수정할 수 있는 구조를 만들자" 일할 때에도 동료들이 수정하고 테스트하기 쉬운 구조인가?를 생각해보자.CTE의 이름을 짓는건 언제나 고민된다. 서브쿼리를 적절하게 사용하자! ✔ 새롭게 알게된 점ROW_NUMBER를 사용할 때 중복값이 있으면 순서가 보장되지 않을 수 있다. 이때는 OVER 안에서 id를 사용하자.FIRST_VALUE는 MIN과 같이 동작하지만, LAST_VALUE는 MAX가 아니다.전체 집계 값을 구하고 싶을 때에는 OVER 안에 아무것도 안 쓰면 된다.윈도우 함수에 조건을 걸고 싶을 땐 QUALIFY를 사용하자. 연속된 NULL값을 채우는 경우 LAST_VALUE와 IGNORE NULLS조합을 사용하자. 

탐색함수 연습문제문제 1.SELECT *, LEAD(visit_month) OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS next_visit_month, LEAD(visit_month, 2) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS nnext_visit_month FROM advanced.analytics_function_01문제2.SELECT *, LEAD(visit_month) OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS next_visit_month, LEAD(visit_month, 2) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS nnext_visit_month, LAG(visit_month) OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS previous_visit_month FROM advanced.analytics_function_01문제3.SELECT *, SUM(amount) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY order_date, order_id ) AS cumulative_sum_by_user문제 4.SELECT *, AVG(amount) OVER (ORDER BY order_date, order_id ROWS BETWEEN 5 PRECEDING AND 1 PRECEDING) AS last_5_orders_avg_amout 총정리 연습문제문제 1.SELECT *, COUNT(query_date) OVER (PARTITION BY user ORDER BY user) AS total_query_cnt FROM advanced.query_logs문제2.WITH table AS ( SELECT EXTRACT(WEEK FROM query_date) AS week_number, team, user, COUNT(user) AS query_cnt FROM advanced.query_logs GROUP BY ALL ) SELECT *, RANK() OVER(PARTITION BY week_number ORDER BY query_cnt) AS team_rank FROM table QUALIFY team_rank = 1문제3.WITH table AS ( SELECT EXTRACT(WEEK FROM query_date) AS week_number, team, user, COUNT(user) AS query_cnt FROM advanced.query_logs GROUP BY ALL ) SELECT *, LAG(query_cnt) OVER (PARTITION BY user ORDER BY week_number) AS prev_week_query_cnt FROM table문제4.WITH query_count_table AS ( SELECT *, COUNT(*) AS query_count FROM advanced.query_logs GROUP BY ALL ) SELECT *, SUM(query_count) OVER (PARTITION BY user ORDER BY query_date) AS cululative_query_count FROM query_count_table문제5.WITH raw_data AS ( SELECT DATE '2024-05-01' AS date, 15 AS number_of_orders UNION ALL SELECT DATE '2024-05-02', 13 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-03', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-04', 16 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-05', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-06', 18 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-07' , 20 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-08', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-09', 13 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-10', 14 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-11', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-12', NULL UNION ALL ) SELECT *, LAST_VALUE(number_of_order IGNORE NULLS) OVER (ORDER BY date) AS last_value_orders FROM raw_data문제6.WITH raw_data AS ( SELECT DATE '2024-05-01' AS date, 15 AS number_of_orders UNION ALL SELECT DATE '2024-05-02', 13 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-03', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-04', 16 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-05', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-06', 18 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-07' , 20 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-08', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-09', 13 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-10', 14 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-11', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-12', NULL ), filled_data AS ( SELECT * EXCEPT(number_of_orders), **LAST_VALUE**(number_of_orders **IGNORE NULLS**) OVER (ORDER BY date) AS number_of_orders FROM raw_data ) SELECT *, AVG(number_of_orders) OVER (ORDER BY date ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS moving_avg FROM filled_data문제 7.WITH base AS( SELECT event_date, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_datetime, event_name, user_id, user_pseudo_id FROM advanced.app_logs WHERE event_date = '2022-08-18' AND user_pseudo_id = "1997494153.8491999091" ), diff_data AS( SELECT *, #이전 이벤트 시간과 현재 이벤트시간의 간격을 SECOND 초단위로 구하기 / second_diff를 기반으로 새로운 세션의 시작일지 아닐지 판단 DATETIME_DIFF(event_datetime, prev_event_datetime, SECOND) AS second_diff FROM ( SELECT *, # 직전 이벤트 시간을 prev_event_datetime으로 만들기 LAG(event_datetime, 1) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_datetime) AS prev_event_datetime FROM base ) ) SELECT *, SUM(session_start) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_datetime) AS session_num FROM( SELECT *, CASE WHEN prev_event_datetime IS NULL THEN 1 WHEN second_diff >= 20 THEN 1 ELSE NULL END AS session_start FROM diff_data ) ORDER BY event_datetime

1. 윈도우 함수 연습문제 1번/* 1. 사용자별 쿼리를 실행한 횟수의 총합을 보여주는 쿼리를 작성하세요 단, GROUP BY를 통해 집계하는게 아니라 우측에 새로운 칼럼으로 만들어주세요 */ select user, team, query_date, count(query_date) over (partition by user) as total_query_cnt from `advanced.query_logs` order by user,query_date;2. 윈도우 함수 연습문제 2번/* 2. 주차별로 팀내에서 쿼리를 많이 실행한 수를 구한 후, 실행한 수를 활용해 랭킹을 구해주세요. 단, 팀별로 랭킹이 1위인 사람만 보여주세요 */ -- 풀이1: 서브쿼리 사용 with base as ( select extract(week from query_date) as week_number, user, team, count(query_date) as total_query_cnt from `advanced.query_logs` group by week_number, user, team ) select week_number, team, user, total_query_cnt, ranking_in_team from ( select week_number, team, user, total_query_cnt, rank() over (partition by team order by total_query_cnt desc) as ranking_in_team from base ) where ranking_in_team = 1 order by week_number, team; -- 풀이2: QUALIFY 사용 with base as ( select extract(week from query_date) as week_number, user, team, count(query_date) as total_query_cnt from `advanced.query_logs` group by week_number, user, team ) select week_number, team, user, total_query_cnt, rank() over (partition by team order by total_query_cnt desc) as ranking_in_team from base qualify ranking_in_team = 1 order by week_number, team; 3. 윈도우 함수 연습문제 3번 /* 3. (2번 문제에서 사용한 주차별 쿼리 사용) 쿼리를 실행한 시점 1주 전에 쿼리를 실행한 횟수를 별도의 칼럼으로 확인할 수 있는 쿼리를 짜주세요 */ with base as ( select extract(week from query_date) as week_number, user, team, count(query_date) as query_cnt from `advanced.query_logs` group by week_number, user, team ) select user, team, week_number, query_cnt, lag(query_cnt) over (partition by user order by week_number) as prev_week_query_cnt from base order by user, week_number;4. 윈도우 함수 연습문제 4번 /* 4. 시간의 흐름별로(일자별로) 유저가 쿼리한 횟수의 누적합을 구하세요 */ select user, team, query_date, query_count, -- 윈도우함수의 FRAME의 DEFAULT값이 ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW임 sum(query_count) over (partition by user order by query_date rows between unbounded preceding and current row) as cumulative_query_count from ( select user, team, query_date, count(query_date) as query_count from `advanced.query_logs` group by 1,2,3 ) order by user,query_date; 5. 윈도우 함수 연습문제 5번/* 5. 다음 데이터는 주문 횟수를 나타낸 테이블입니다. 만약 주문 데이터가 없으면 NULL로 기록됩니다. 이런 데이터에서 NULL값을 바로 전날의 데이터로 채워주는 쿼리를 작성하세요. */ WITH raw_data AS ( SELECT DATE '2024-05-01' AS date, 15 AS number_of_orders UNION ALL SELECT DATE '2024-05-02', 13 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-03', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-04', 16 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-05', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-06', 18 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-07', 20 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-08', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-09', 13 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-10', 14 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-11', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-12', NULL ) select date, last_value(number_of_orders ignore nulls) over (order by date) as number_of_orders from raw_data; -- 기본적으로 FIRST_VALUE, LAST_VALUE 연산시에 NULL도 포함하여 출력하지만 -- IGNORE NULLS를 사용하면 NULL 제외한 값으로 출력됨 6. 윈도우 함수 연습문제 6번 /* 6. 5번 문제에서 NULL을 채운 후, 2일 전 ~ 현재 데이터의 평균을 구하는 쿼리를 작성해주세요 */ WITH raw_data AS ( SELECT DATE '2024-05-01' AS date, 15 AS number_of_orders UNION ALL SELECT DATE '2024-05-02', 13 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-03', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-04', 16 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-05', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-06', 18 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-07', 20 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-08', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-09', 13 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-10', 14 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-11', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-12', NULL ) select date, number_of_orders, avg(number_of_orders) over (order by date rows between 2 preceding and current row) as moving_avg from ( select date, last_value(number_of_orders ignore nulls) over (order by date) as number_of_orders from raw_data )7. 윈도우 함수 연습문제 7번/* app_logs 테이블에서 커스텀세션을 만들어주세요. 이전 이벤트로그와 20초 이상 차이가 나면 새로운 세션을 만들어주세요. 세션은 숫자로(1,2,3...) 표시해도 됩니다. */ with base as ( select event_date, event_timestamp, datetime(timestamp_micros(event_timestamp),'Asia/Seoul') as event_datetime, event_name, user_id, user_pseudo_id, lag(datetime(timestamp_micros(event_timestamp),'Asia/Seoul')) over (partition by user_pseudo_id order by event_timestamp) as before_event_datetime from advanced.app_logs where event_date = '2022-08-18' ) select *, datetime_diff(event_datetime,before_event_datetime, second) as second_diff, case when datetime_diff(event_datetime,before_event_datetime, second) is null or datetime_diff(event_datetime,before_event_datetime, second) >= 20 then 1 else 0 end as session_start, sum(case when datetime_diff(event_datetime,before_event_datetime, second) >= 20 then 1 else 0 end) over (partition by user_pseudo_id order by event_datetime) + 1 as session_temp from base

[1~2번]윈도우 함수(탐색 함수) 연습 문제 1번 select *, lead(visit_month, 1) over(partition by user_id order by visit_month) as next_visit_month, lead(visit_month, 2) over(partition by user_id order by visit_month) as two_next_visit_month from `advanced.analytics_function_01 2번select *, lead(visit_month, 1) over(partition by user_id order by visit_month) as next_visit_month, lead(visit_month, 2) over(partition by user_id order by visit_month) as two_next_visit_month, lag(visit_month, 1) over(partition by user_id order by visit_month) as before_visit_month from `advanced.analytics_function_01`  [1~4번] 윈도우 함수 Frame 연습 문제  1번/* 전체 계산 할 때 왜 over()를 써야 하는지 몰랐습니다. 그러나 일반 집계 함수의 방식과 비교해보니, 사용 이유를 알게 됐습니다. 집계함수를 사용할 때 over()를 사용했다는 건 '윈도우 함수가 적용된 결과값(각 행마다 결과 값이 반환 되는 것)으로 보겠다'는 의미인 걸 알게 됐습니다. 같은 집계함수를 사용하더라도 '어떤 방식(결과를 1개 행으로만 받아볼지, 여러개 값으로 받아볼지)으로 결과 값을 받아 볼 지' 생각해 봐야 한다는 걸 알았습니다. */ select *, sum(amount) over() as amount_total from `advanced.orders` 2번/* 처음에는 누적합을 구하는 건데 왜 over() 안에 order by를 써야하는지 이해하지 못했습니다. 그러나 누적합도 "어떤 방식으로 계산할지 '계산 방식'"을 지정해 줘야 한다는 걸 알게 됐습니다. /* select *, sum(amount) over(order by order_id) as cumulative_sum from `advanced.orders` 3번select *, sum(amount) over(partition by user_id order by order_id) as cumulative_sum_by_user from `advanced.orders` 4번/* over() 안에 사용하는 order by와 over() 밖에서 사용하는 order by를 명확히 이해했습니다. 윈도우 함수에서 사용하는 order by는 '계산 순서'를 정하는 것이고, 윈도우 함수 밖에서 사용한 order by는 '눈에 보이는 정렬'을 컨트롤 한다는 걸 이해했습니다. 이해할 때 '쿼리 작동 순서'를 생각했더니, 큰 도움이 됐습니다. */ select *, avg(amount) over(order by order_id rows between 5 preceding and 1 preceding) as last_5_orders_avg_amount from `advanced.orders` order by order_id  [1~7번] 윈도우 함수 연습 문제 1번select *, count(user) over(partition by user) as total_query_cnt from `advanced.query_logs` order by query_date 2번/* - date 형식 데이터를 extract()로 주 형식으로 바꾸는 걸 알게 됐습니다 - partition by 내에 2개 이상 컬럼을 넣어도 된다는 걸 알게 됐습니다. */ with user_query_cnt as ( select extract(week from query_date) as week_number, team, user, count(user) as query_cnt from `advanced.query_logs` group by all ) select *, rank() over(partition by week_number, team order by query_cnt desc) as team_rank from user_query_cnt qualify team_rank = 1 order by 1,2 3번/* - lag()와 함께 쓰는 over() 사용법이 헷갈렸는데, 실행 후 수정하는 방향으로 쿼리를 작성해 보라고 하신 점이 인상 깊게 와닿았습니다. */ with base as ( select user, team, extract(week FROM query_date) as week_number, count(user) as query_count from advanced.query_logs group by all ) select *, lag(query_count, 1) over(partition by user order by week_number) as pre_query_cnt from base4번/* qualify cumulative_query_cnt != cumulative_query_cnt2 위 쿼리로 정합성을 체크하는 방식을 배우게 됐습니다. */ ## 4번 with query_cnt as ( select *, count(user) as query_count from advanced.query_logs group by all ) select *, sum(query_count) over(partition by user order by query_date) as cumulative_query_cnt, sum(query_count) over(partition by user order by query_date rows between unbounded preceding and current row) as cumulative_query_cnt2 from query_cnt -- qualify cumulative_query_cnt != cumulative_query_cnt2 5번/* - 4번에서 배운 정합성 체크하는 쿼리를 이용해서 컬럼 내 값이 있는지 테스트 해봤습니다. */ ## 정합성 테스트 -- select -- * -- from ( -- select -- *, -- last_value(number_of_orders) over(order by date) as last_values_order -- from raw_data -- ) as test1 -- where -- number_of_orders != last_values_order select *, last_value(number_of_orders ignore nulls) over(order by date) as last_values_order from raw_data 6번/* 처음에는 1. 평균을 구하고 2. 해당 테이블을 서브쿼리로 두고, lag(컬럼, 2)를 해야 하는줄 알았습니다. 그러나 Frame 사용 방법이 생각났고, 조건에 맞게 범위를 설정해서 문제를 해결했습니다. */ ## 6번 , base2 as ( select *, last_value(number_of_orders ignore nulls) over(order by date) as last_values_order, from raw_data ) select *, avg(last_values_order) over(order by date rows between 2 preceding and current row) as moving_avg from base2 7번/* - 타임스탬프 데이터를 다루는 다양한 방법을 알게 됐습니다. - 실무에서는 세션 기준과 보고 싶은 유저 혹은 이벤트를 지정해서 사용해도 된다는 걸 알게 됐습니다. */ with base as ( select event_date, event_timestamp, datetime(timestamp_micros(event_timestamp), 'Asia/Seoul') as event_datetime, event_name, user_id, user_pseudo_id from `advanced.app_logs` where event_date = '2022-08-18' and user_pseudo_id = '1997494153.8491999091' ) select *, sum(session_start) over(order by event_datetime) as session_id from ( select *, case when second_diff >= 20 then 1 when second_diff is null then 1 else 0 end session_start from ( select *, timestamp_diff(event_datetime, before_event_datetime, second) as second_diff from ( select *, lag(event_datetime, 1) over(partition by user_pseudo_id order by event_datetime) as before_event_datetime from base ) as base2 ) as base3 ) as base4  

1. ARRAY, STRUCT 문제1)SELECT title, genre FROM advanced.array_exercises CROSS JOIN UNNEST(genres) AS genre;2)SELECT title , actor.actor , actor.character FROM advanced.array_exercises CROSS JOIN UNNEST(actors) AS actor;3)SELECT title , actor.actor , actor.character , genre FROM advanced.array_exercises CROSS JOIN UNNEST(actors) AS actor CROSS JOIN UNNEST(genres) AS genre4)SELECT user_id , event_date , event_name , user_pseudo_id , event_param.key , event_param.value.string_value event_param.value.int_value FROM advanced.app_logs CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS event_param WHERE event_date = '2022-08-01'2. PIVOT 연습문제1)

1주차.ARRAY(배열), STRUCT(구조체) 연습문제ARRAY = 같은 타입의(숫자, 문자 등) 여러 값을 하나의 컬럼에 저장할 수 있는 자료음식 메뉴판, 음악 플레이리스트-즐겨찾기한 음악 등STRUCT = 서로 다른 타입의 여러 값을 하나의 컬럼에 저장할 수 있는 자료주소록, 영화 정보 등✅ ARRAY, STRUCT 연습문제 1# 연습문제 1번. # array_exercises 테이블에서 각 영화(title) 별로 장르(genres)를 UNNEST해서 보여주세요. SELECT title, genre FROM advanced.array_exercises CROSS JOIN UNNEST(genres) as genre✅ ARRAY, STRUCT 연습문제 2# 연습문제 2번. # array_exercises 테이블에서 각 영화(title) 별로 배우(actor)와 배역(character)을 보여주세요. # 배우와 배역은 별도의 컬럼으로 나와야합니다. SELECT title, actor.actor, actor.character FROM advanced.array_exercises CROSS JOIN UNNEST(actors) as actor✅ ARRAY, STRUCT 연습문제 3# 연습문제 3번. # array_exercises 테이블에서 각 영화(title) 별로 배우(actor), 배역(character), 장르(genres)를 출력. # 한 Row에 배우, 배역, 장르가 모두 표시되어야합니다. SELECT title, actor.actor as actor, actor.character as character, genre FROM advanced.array_exercises CROSS JOIN UNNEST(genres) as genre CROSS JOIN UNNEST(actors) as actor ORDER BY 1, 2 desc✅ ARRAY, STRUCT 연습문제 4# 연습문제 4번. # app_logs 데이터의 배열을 풀어라. # 데이터 탐색, group by 활용, 하루 사용자 집계, 어떤 이벤트가 있는지 등. WITH base AS ( SELECT event_date, event_name, evnent_parm.key AS key, evnent_parm.value.string_value AS string_value, evnent_parm.value.int_value AS int_value, user_id FROM advanced.app_logs, UNNEST(event_params) AS evnent_parm WHERE 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 click_banner, cart, food, food_category, login, payment, recommend_extra_food, recommend_food, restaurant, restaruant_nearby, search / request_search, screen_view, view_recommend_extra_food → 총 14가지의 event_name.기간 내 전체 사용자(중복 제거) → 총 49,678명, click_payment 를 실행한 이용자 총 11,467명.2022-08-01 하루 사용자 129명. 8월 한달 사용자 6,424명. 8월 한달 click_payment 810명.→ event_name을 screen_view로 설정했지만, 기간 내 전체 사용자, 0801 하루 사용자, 8월 한달 사용자의 수는 같았다(user_id 사용). screen_view는 앱에 들어오면 바로 체크가 되는 기본 단계임을 알 수 있음. 앱에 들어오고 바로 다음이 중요하다고 생각.8월 한달 간의 ‘screen_view’ 이벤트의 분포가 월초 → 월말로 증가하는 형태가 나타남. screen_view 이벤트가 월말이 될 수록 커짐. 다른 달도 확인해봐야함. → 스프레드 시트로 월별로 확인해보면 좋을듯??✅ Pivot 연습문제 1# 데이터 PIVOT 연습문제 1번. # orders 테이블에서 유저(user_id)별로 주문 금액(amount)의 합계를 PIVOT 해주세요. # 날짜(order_rate)를 행으로, user_id를 열으로 만들어야 합니다. # 기대하는 OUTPUT : order_date | user_1 | user_2 | user_3 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✅ Pivot 연습문제 2# 데이터 PIVOT 연습문제 2번. # orders 테이블에서 날짜별로 유저들의 주문 금액의 합계를 PIVOT 해주세요. # user_id 를 행으로, order_date를 열으로 만들어야합니다. # 기대하는 OUTPUT : user_id | order_date | -- `(백틱, 숫자 1 왼쪽)을 쓰면 영어 이외에도 한글도 쓸 수 있다는 점!! 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✅ Pivot 연습문제 3# 데이터 PIVOT 연습문제 3번. # orders 테이블에서 사용자별, 날짜별로 주문이 있다면 1, 없다면 0으로 PIVOT 해주세요. # user_id를 행으로, order_date를 열로 만들고 주문을 많이 해도 1로 처리 합니다. -- AMOUNT 대신에 1로 표시!! 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✅ Pivot 연습문제 4# 앱 로그 데이터 PIVOT 하기 # user_id = 32888 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 CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS event_param GROUP BY ALL ) SELECT user_id, event_date, COUNT(user_id) AS user_cnt, food_id FROM base WHERE user_id = 32888 and event_name = 'click_cart' GROUP BY ALL✅ 퍼널 분석 (Funnel) 연습문제# screen_view : welcome, home, food_category, cart, click_payment + step_number # 데이터의 기간 : 2022-08-01 ~ 2022-08-18 # 사용할 테이블 : 앱 로그 데이터, GA/firebase 데이터 -> UNNEST -> PIVOT # 기본이 되는 데이터프레임 만듬(base), 피벗으로 ARRAY 데이터 풀어줌. 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, # food_id는 null 모두 null 값으로 필요없어서 주석처리함. -- 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(e vent_params) AS event_param WHERE event_date between '2022-08-01'and '2022-08-18' GROUP BY ALL ), fliter_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') ) # step_number 만들어주는 case when 구문 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 fliter_event_and_concat_event_and_screen GROUP BY ALL HAVING step_number IS NOT NULL # having으로 6가지를 제외한 나머지 이벤트는 제외 ORDER BY 1 # 바로 위의 커리를 with문으로 감싸서 'CTE'라는 테이블을 만듬. # 집계한 데이터를 PIVOT. 일자별 각 이벤트 네임의 횟수 확인 가능. SELECT event_date, MAX(IF(event_name_with_screen ='screen_view-welcome',cnt,NULL )) as screen_view_welcome, MAX(IF(event_name_with_screen ='screen_view-home',cnt,NULL )) as screen_view_home, MAX(IF(event_name_with_screen ='screen_view-food_category',cnt,NULL )) as screen_view_food_category, MAX(IF(event_name_with_screen ='screen_view-restaurant',cnt,NULL )) as screen_view_restaurant, MAX(IF(event_name_with_screen ='screen_view-cart',cnt,NULL )) as screen_view_cart, MAX(IF(event_name_with_screen ='click_payment-cart',cnt,NULL )) as click_payment_cart, FROM CTE GROUP BY ALL ORDER BY 1

1. ARRAY, STRUCT 연습 문제1-1)ARRAY로 된 genres 컬럼을 평면화해 genre로 alias를 붙이고, title과 CROSS JOIN하였습니다.SELECT title , genre FROM advanced.array_exercises CROSS JOIN UNNEST(genres) AS genre 1-2)배우와 배역은 actor컬럼에 ARRAY<STRUCT<actor STRING, character STRING>> 타입으로 저장되어 있습니다. 우선 ARRAY를 평면화하고 .(dot)을 사용해 컬럼을 구분하였습니다.SELECT title , actor.actor , actor.character FROM advanced.array_exercises CROSS JOIN UNNEST(actors) AS actor 1-3)처음에는 UNNEST가 익숙하지 않아 단순히 두 데이터의 title을 키 값으로 CTE_ACTOR 테이블에 CTE_GENRE 테이블을 LEFT JOIN하자는 생각이 들었습니다.WITH CTE_ACTOR AS ( SELECT title , actor.actor AS actor , actor.character AS character FROM advanced.array_exercises CROSS JOIN UNNEST(actors) AS actor ), CTE_GENRE AS ( SELECT title , genre FROM advanced.array_exercises CROSS JOIN UNNEST(genres) AS genre ) SELECT A.title , A.actor , A.character , B.genre FROM CTE_ACTOR A JOIN CTE_GENRE B ON A.title = B.title 강의를 듣고는 CROSS JOIN을 두 번 해보았습니다. 배열이 각각의 행으로 풀리니 이를 두 번 실행해 결과를 얻을 수 있었고 쿼리도 훨씬 간단해졌습니다 😀WITH CTE_ACTOR AS ( SELECT title , actor.actor AS actor , actor.character AS character FROM advanced.array_exercises CROSS JOIN UNNEST(actors) AS actor ), CTE_GENRE AS ( SELECT title , genre FROM advanced.array_exercises CROSS JOIN UNNEST(genres) AS genre ) SELECT A.title , A.actor , A.character , B.genre FROM CTE_ACTOR A JOIN CTE_GENRE B ON A.title = B.title 1-4)SELECT user_id , event_date , event_name , user_pseudo_id , event_param.key , event_param.value.string_value , event_param.value.int_value FROM advanced.app_logs , UNNEST(event_params) event_param -- WHERE event_date='2022-08-02' 2. PIVOT 연습문제2-1)order_date를 기준으로 SUM을 사용해 유저 별 주문금액 합계를 구하고, 요구사항에 따라 빈 값은 0으로 채웠습니다.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 2-2)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 2-3)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 2-4)SELECT user_id , event_date , event_name , event_timestamp , 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 `string_value` , MAX(IF(event_param.key='session_id', event_param.value.string_value, null)) `int_value` FROM advanced.app_logs , UNNEST(event_params) event_param WHERE event_date='2022-08-25' AND event_name='click_cart' GROUP BY ALL 3. 퍼널 쿼리 연습 문제처음엔 CASE 함수를 바로 떠올리지 못해 순서를 저장한 테이블을 만들고 JOIN해 결과를 구했습니다.WITH CTE_STEP AS ( SELECT 'screen_view-welcome' `event_name_with_screen`, 1 `step_number` UNION ALL SELECT 'screen_view-home', 2 UNION ALL SELECT 'screen_view-food_category', 3 UNION ALL SELECT 'screen_view-restaurant', 4 UNION ALL SELECT 'screen_view-cart', 5 UNION ALL SELECT 'click_payment-cart', 6 ), CTE_EVENT AS ( SELECT event_date , event_name_with_screen , COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) `cnt` FROM ( SELECT event_date , user_pseudo_id , CONCAT(event_name, '-', event_param.value.string_value) `event_name_with_screen` FROM advanced.app_logs , UNNEST(event_params) `event_param` WHERE event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2022-08-18' AND event_name IN ('screen_view', 'click_payment') AND event_param.key = 'firebase_screen' AND event_param.value.string_value IN ('welcome', 'home', 'food_category', 'restaurant', 'cart') ) GROUP BY event_date , event_name_with_screen ) SELECT A.event_date , A.event_name_with_screen , B.step_number , A.cnt FROM CTE_EVENT A JOIN CTE_STEP B ON A.event_name_with_screen = B.event_name_with_screen ORDER BY event_date, step_number 이후 강의를 참고해 피벗 테이블을 만들고 CASE문을 사용한 쿼리입니다.WITH base AS ( SELECT event_date , event_timestamp , event_name , user_pseudo_id , MAX(IF(event_param.key='firebase_screen', event_param.value.string_value, null)) `firebase_screen` , MAX(IF(event_param.key='session_id', event_param.value.string_value, null)) `session_id` FROM advanced.app_logs , UNNEST(event_params) `event_param` WHERE event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2022-08-18' AND event_name IN ('screen_view', 'click_payment') GROUP BY ALL ), filter_event_and_concat_evnet_and_screen AS ( SELECT * EXCEPT(event_name, firebase_screen, event_timestamp) , CONCAT(event_name, '-', firebase_screen) `event_name_with_screen` , DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') `event_datetime` FROM base WHERE event_name IN ('screen_view', 'click_payment') ) 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) FROM filter_event_and_concat_evnet_and_screen GROUP BY ALL HAVING step_number IS NOT NULL ORDER BY event_date 추가로 결과 테이블을 피벗 테이블로 만들기 위한 쿼리입니다.SELECT event_date , MAX(IF(event_name_with_screen='screen_view-welcome', cnt, 0)) `screen_view-welcome` , MAX(IF(event_name_with_screen='screen_view-home', cnt, 0)) `screen_view-home` , MAX(IF(event_name_with_screen='screen_view-food_category', cnt, 0)) `screen_view-food_category` , MAX(IF(event_name_with_screen='screen_view-restaurant', cnt, 0)) `screen_view-restaurant` , MAX(IF(event_name_with_screen='screen_view-cart', cnt, 0)) `screen_view-cart` , MAX(IF(event_name_with_screen='click_payment-cart', cnt, 0)) `click_payment-cart` FROM result GROUP BY event_date ORDER BY event_date ✔ 느낀 점쿼리를 작성하기 전 자료형을 파악하자.요구사항이 헷갈릴 땐 한번에 결과를 내려고 하지말고 단계별로 해결하자. ✔ 새롭게 알게된 점cmd + D를 여러 번 해서 같은 단어를 동시에 바꿀 수 있다.group by ALL을 사용하면 SELECT의 컬럼을 반복해서 적지 않아도 된다.구글 스프레드 시트에서도 예약 시간을 사용하면 갱신되는 데이터를 제공할 수 있다(예약 시간 주의).구글 스프레드 시트로 간단한 시각화를 해볼 수 있다. 퍼널 분석에 대한 부분을 재밌게 수강했습니다. 퍼널 분석은 개념 정도만 알고 있었는데 퍼널을 정의하는 것에서 부터 피벗 테이블을 만들고, 시각화하기까지 실무에서의 큰 흐름을 배운 것 같아요. 팀에서 로그 설계를 진행 중인데 완료되면 간단한 퍼널 분석을 시도해보겠습니다💪🏻 

목차과제별 작성 쿼리쿼리 작성 후 느낀점 과제별 작성 쿼리(1) ARRAY·STRUCT## 연습문제 1번-- select-- title,-- genre-- from advanced.array_exercises-- cross join unnest(genres) as genre## 연습문제 2번-- select-- title,-- actor.actor,-- actor.character,-- from advanced.array_exercises-- cross join unnest(actors) as actor## 연습문제 3번-- select-- title,-- actor.actor,-- actor.character,-- genre-- from advanced.array_exercises-- cross join unnest (actors) as actor-- cross join unnest (genres) as genre## 연습문제 4번-- select-- user_id,-- event_date,-- event_name,-- user_pseudo_id,-- event_param.key,-- event_param.value,-- event_param.value.int_value-- from advanced.app_logs-- cross join unnest(event_params) as event_param-- where-- event_date = '2022-08-01' PIVOT## 연습문제 1번-- select-- order_date,-- sum(if(user_id=1, amount, 0)) as user_1,-- sum(if(user_id=1, amount, 0)) as user_2,-- sum(if(user_id=1, amount, 0)) as user_3,-- from advanced.orders-- group by-- order_date-- order by-- order_date asc## 연습문제 2번-- 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## 연습문제 3번-- 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## 앱 로그 데이터 배열 PIVOT-- with base as (-- 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-- cross join unnest(event_params) as event_param-- where-- event_date = '2022-08-01' and-- event_name = 'click_cart'-- )-- select-- user_id,-- event_date,-- event_name,-- user_pseudo_id,-- max(if(key = 'firebase_screen', string_value, null)) as firebase_screen,-- max(if(key = 'food_id', int_value, null)) as food_id,-- max(if(key = 'session_id', string_value, null)) as session_id,-- from base-- group by all 퍼널## step1 : 퍼널정의, 유저 집계 방식 정하기## step2 : 데이터 확인-- select-- *,-- event_param.key,-- event_param.value.string_value,-- event_param.value.int_value,-- from advanced.app_logs-- cross join unnest(event_params) as event_param-- where-- event_date between '2022-08-01' and '2022-08-18'-- limit 100## step3 : pivot 해서 concat 하기 좋은 형태로 만들기with base as (select*,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_idfrom advanced.app_logscross join unnest(event_params) as event_paramwhereevent_date between '2022-08-01' and '2022-08-18'group by all)## step4 : concat해서 퍼널 컬럼 정의하기, base2 as (select*,concat(event_name, '-', firebase_screen) as event_name_with_screenfrom base)## step5 : 퍼널별 유저수 쿼리 작성 I step_number, cnt 컬럼 생성-- select-- 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 base2-- group by-- 1-- having-- step_number is not null## step6 : 일자별 퍼널 쿼리 작성selectevent_date,event_name_with_screen,casewhen(event_name_with_screen = 'screen_view-welcome') then 1when(event_name_with_screen = 'screen_view-home') then 2when(event_name_with_screen = 'screen_view-food_category') then 3when(event_name_with_screen = 'screen_view-restaurant') then 4when(event_name_with_screen = 'screen_view-cart') then 5when(event_name_with_screen = 'click_payment-cart') then 6else nullend as step_number,count(distinct user_pseudo_id) as cntfrom base2group by allhavingstep_number is not nullorder byevent_date 쿼리 작성 후 느낀점(1) ARRAY·STRUCT I 쿼리를 풀고난 이후 느낀점1. '~별'이라고 해서 무조건 GROUP BY는 아니다ARRAY 또는 STRUCT 같은 구조체 타입 컬럼을 만나기 전에는 '~별'이라는 텍스트가 있을 때 GROUP BY를 떠올렸습니다.그러나 구조체 타입 컬럼을 다루고난 이후, 생각이 달라졌습니다.비구조체 컬럼을 구조체 컬럼과 함께 출력할 때는 '~별'을 GROUP BY로 출력할 수 없다는 걸 알았습니다.2. CROSS JOIN을 2개 이상 사용할 때는CROSS JOIN을 2개 이상 입력할 때는 쉼표를 사용하지 않는다는 걸 알았습니다.다른 구간에서 요소를 2개 이상 입력할 때는 쉼표를 사용해서 요소를 분리 했었는데, CROSS JOIN은 아니였습니다.CROSS JOIN을 2개 이상 사용할 때 쉼표를 쓰면 다음과 같은 오류가 발생하는 걸 알았습니다 :--> Syntax error: Unexpected keyword CROSS at [24:1] (2) PIVOT I 쿼리를 풀고난 이후 느낀점1. 날짜 데이터와 다르게 일반 숫자데이터는 따옴표를 쓰지 않는다EX)if(user_id=1, amount, 0) --> Oif(user_id='1', amount, 0) --> X+if(user_id='2024-10-22', amount, 0) --> O2. 컬럼명에 대시(또는 한글)를 사용할 때는 따옴표가 아닌 백틱으로 컬럼명을 감싼다대시를 컬럼명으로 할 때는 백틱을 사용.as 2023-05-01 --> Oas '2023-05-01' --> X+as 빠짝스터디 --> Oas '빠짝스터디' --> X3. 일반 테이블을 피봇테이블로 만들 때 고려해 봐야 할 2가지1. 행에 2개 이상 중복이 있는지 확인한다.2. 2개 이상 중복이 있지만, 피봇테이블로 변경 했을 때 효율적인지 생각해 본다.위 2개 조건을 모두 충족하는 컬럼을 피봇테이블 만들 때 기준 컬럼으로 삼음.EX)*'앱 로그 데이터 배열 PIVOT 하기' 테이블 참고student 열중복 있음 (A, A, A, B, B, B)기준 열로 삼으면 → 각 학생의 모든 과목 점수를 한눈에 볼 수 있어서 효율적!subject 열중복 있음 (수학, 영어, 과학이 2번씩)기준 열로 삼으면 → 과목별로 학생들의 점수를 볼 수는 있지만, 한 학생의 전체 성적을 보기는 어려움score 열중복이 없음.기준 열로 삼으면 → 같은 점수끼리 모이겠지만, 효율이 떨어짐. (3) 퍼널 I 쿼리를 풀고난 이후 느낀점1. concat 할 때 따옴표 사용 주의처음 concat 할 때 다음과 같이 입력했습니다.concat(event_name, '-', 'firebase_screen')'firebase_screen'라고 작성했었는데, 이렇게 하니깐 firebase_screen 내에 있는 데이터랑 concat 된 게 아니라 'firebase_screen'라는 문자 자체랑 concat이 되어서 혼란스러웠습니다.concat 내에서는 따옴표를 쓰지 않고, 컬럼끼리 연결해야겠다는 걸 알게 됐습니다.