안녕하세요.flutter 프로젝트를 만든 후에 실행하면 안드로이드 에뮬로 실행이 잘 됩니다. 이후 따라서 firebase cli를 설치하고 로그인 코드 minsdk 수정까지 다 한 후에 실행하면 실행이 안됩니다.Chatgpt로 kotlin 버전 명시, 프로젝트 경로/앱 경로 build.gradle 수정이랑 다 해봐도 에러가 나서 하루 종일 다음 강의로 못 넘어가고 있습니다 ㅠㅠ. 강의가 만들어진지 시간이 좀 되서 혹시 설정을 다르게 해야하는게 있을까요?메세지:FAILURE: Build failed with an exception. * What went wrong: Execution failed for task ':app:checkDebugAarMetadata'. > A failure occurred while executing com.android.build.gradle.internal.tasks.CheckAarMetadataWorkAction > /Users/ak/.gradle/caches/transforms-3/385e60e1c81cd166a8ad3c908ae54a0f/transformed/jetified-firebase-firestore-25.0.0/META-INF/com/android/build/gradle/aar-metadata.properties (No such file or directory) * Try: > Run with --stacktrace option to get the stack trace. > Run with --info or --debug option to get more log output. > Run with --scan to get full insights. * Get more help at https://help.gradle.org

Weekly Retention은 diff_of_week 을 활용하여, 시간의 경과에 따른 리텐션 변화를 구합니다. 따라서, 제가 생각했을 때, Weekly Retention을 구하는 쿼리에서는 다음과 같은 가정을 하고 진행한 것이 아닐까? 라는 생각이 들었습니다.주차별로(시간에 따라) 활동 중인 사용자 수는 달라질 것이다.user_type에 따라 활동 중인 사용자 수는 차이가 있을 것이다.2.의 경우는 만약의 신규/복귀... 유저를 구분한다면, 해당 가설을 기반으로, Weekly Retention을 구하는 행위를 한 것이 아닐까? 라는 생각이 들었습니다.(추가 궁금증)Retention에 영향을 주는 인자를 분석하는 경우도 있을까요? (실무에서) 저는 Retention을 분석하기 전에, Retention과 관련이 높은 것이 무엇일지, 가설을 세우고 검정을 해보았습니다. 가설: 방문일수는 Retention에 높은 상관관계를 가진다.데이터 범위: 2022-08-01 ~ 2022-11-01D7_retention : (bool) 사용자의 첫번째 이벤트 시점 ~ 7일 이후에도 활동을 하면, 1 아니면 0D30_retention : (bool) 사용자의 첫번째 이벤트 시점 ~ 30일 이후에도 활동을 하면, 1아니면 0import os from google.cloud import bigquery from google.oauth2 import service_account import pandas as pd import statsmodels.api as sm from scipy.stats import pointbiserialr import numpy as npos.environ['GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS'] = './service_account.json' key_path = './service_account.json' credentials = service_account.Credentials.from_service_account_file( key_path, scopes = ["https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform"], ) client = bigquery.Client(credentials=credentials, project=credentials.project_id, location="US")query = """ WITH user_visits AS ( SELECT user_pseudo_id, COUNT(DISTINCT event_date) AS visit_days FROM advanced.app_logs WHERE event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2022-11-01' GROUP BY user_pseudo_id ), retention_data AS ( SELECT user_pseudo_id, MIN(event_date) AS first_event_date, MAX(event_date) AS last_event_date, CASE WHEN MAX(event_date) >= DATE_ADD(MIN(event_date), INTERVAL 7 DAY) THEN 1 ELSE 0 END AS D7_retention, CASE WHEN MAX(event_date) >= DATE_ADD(MIN(event_date), INTERVAL 30 DAY) THEN 1 ELSE 0 END AS D30_retention FROM advanced.app_logs WHERE event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2022-11-01' GROUP BY user_pseudo_id ), combined_data AS ( SELECT v.user_pseudo_id, v.visit_days, r.D7_retention, r.D30_retention FROM user_visits v JOIN retention_data r ON v.user_pseudo_id = r.user_pseudo_id ) SELECT * FROM combined_data; """df = client.query(query).to_dataframe() df['visit_days'] = pd.to_numeric(df['visit_days'], errors='coerce').astype(np.float64) df['D7_retention'] = pd.to_numeric(df['D7_retention'], errors='coerce').astype(np.float64) df['D30_retention'] = pd.to_numeric(df['D30_retention'], errors='coerce').astype(np.float64) # 결측치가 있는지 확인하고 제거 df = df.dropna(subset=['visit_days', 'D7_retention', 'D30_retention']) # 상수항 추가 X = sm.add_constant(df[['visit_days']]) # D7_retention에 대한 로지스틱 회귀 모델 적합 y_D7 = df['D7_retention'] logit_model_D7 = sm.Logit(y_D7, X).fit() print(logit_model_D7.summary()) # D30_retention에 대한 로지스틱 회귀 모델 적합 y_D30 = df['D30_retention'] logit_model_D30 = sm.Logit(y_D30, X).fit() print(logit_model_D30.summary())visit_days_range = np.linspace(df['visit_days'].min(), df['visit_days'].max(), 100) prob_D7 = logit_model_D7.predict(sm.add_constant(visit_days_range)) prob_D30 = logit_model_D30.predict(sm.add_constant(visit_days_range)) plt.plot(visit_days_range, prob_D7, label='D7 Retention Probability') plt.plot(visit_days_range, prob_D30, label='D30 Retention Probability', linestyle='--') plt.xlabel('Visit Days') plt.ylabel('Retention Probability') plt.title('Retention Probability vs Visit Days') plt.legend() plt.show()따라서, 방문일수는 Retention과 상관성을 보인다. 가설2. 방문일 수는 user_type에 따라 각기 다른 상관성을 보일 것이다.결론: user_type은 new_user, current_user는 통계적으로 유의하며, 높은 상관성을 가지나, 휴면 유저, 복귀 유저는 통계적으로 유의미하지 않으며, 낮은 상관성을 띈다. 이렇게 결론을 내놓는 방식이, 적합한 방식인지 궁금합니다. 

안녕하세요 로펀님tanstackquery에서 최근에 isPending이 생겨서 어느 블로그에선가 봤는데 이제 isPending을 사용하면 된다고 했던 것 같은데혹시 둘의 차이가 있을까요?어느 시점에서는 이것을 사용해야 한다라는 가이드가 있을까요?

안녕하세요. 사진처럼 AVD가 보이지 않아요.....ㅠ 최신 버전이여서 안보이는걸까요..?

최근에, 면접이 있어서 공부를 제대로 못했네요. 오늘부터 매일 매일 못했던 공부를 다시 해보려고 합니다.문제: core_event를 'click_payment'라고 설정하고, Weekly Retention을 구하여라.저는 click_payment 까지의 사용자 여정 별로 세그먼트를 나누려는 시도를 해보았습니다. 문제에 대한 고민사항은 길어지니, 최종적으로 나누었던 세그먼트를 먼저 소개해드리겠습니다.click_payment 까지의 여정은 크게 다음과 같이 구성할 수 있습니다.click_search(검색) -> click_paymentclick_banner(배너 클릭) -> click_paymentclick_food_category(음식 카테고리 클릭) -> click_paymentclick_restaurant_nearby( 내 위치 기반 주변 레스토랑) -> click_paymentclick_recommend_food(추천) -> click_payment크게 다음과 같이 5개의 세그먼트로 나누어보고, 각 세그먼트 별로, Count를 해보았습니다. 이 때, click_login -> click_search -> .... -> click_payment -> click_search .... 이런 경우를 대비해서, 각 이벤트마다 제일 처음 이벤트가 발생한 시간 을 기준으로 구분하도록 하였습니다. 이제 각 퍼널별로 리텐션을 구해보겠습니다.WITH user_events AS ( SELECT user_pseudo_id, event_name, event_date, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_timestamp, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_pseudo_id, event_name ORDER BY event_timestamp) AS r_num FROM advanced.app_logs WHERE event_name IN ('click_search', 'click_banner', 'click_food_category', 'click_restaurant_nearby', 'click_recommend_food', 'click_payment') AND event_name NOT IN ('screen_view', 'click_login') ), FIRST_EVENTS AS ( SELECT *, DATE_DIFF(event_week, first_week, WEEK) AS diff_of_week FROM ( SELECT user_pseudo_id, event_date, DATE_TRUNC(MIN(event_date) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id), WEEK(MONDAY)) AS first_week, DATE_TRUNC(event_date, WEEK(MONDAY)) AS event_week, MIN(CASE WHEN event_name = 'click_search' THEN event_timestamp END) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id, event_date) AS first_search_time, MIN(CASE WHEN event_name = 'click_payment' THEN event_timestamp END) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id, event_date) AS first_payment_time, MIN(CASE WHEN event_name = 'click_banner' THEN event_timestamp END) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id, event_date) AS first_banner_time, MIN(CASE WHEN event_name = 'click_food_category' THEN event_timestamp END) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id, event_date) AS first_food_category_time, MIN(CASE WHEN event_name = 'click_restaurant_nearby' THEN event_timestamp END) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id, event_date) AS first_restaurant_nearby_time, MIN(CASE WHEN event_name = 'click_recommend_food' THEN event_timestamp END) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id, event_date) AS first_recommend_food_time FROM user_events ) ), FUNNEL_CLASSIFICATION AS ( SELECT DISTINCT *, CASE WHEN first_search_time IS NOT NULL AND first_payment_time IS NOT NULL AND first_search_time < first_payment_time THEN 'click_search -> click_payment' WHEN first_banner_time IS NOT NULL AND first_payment_time IS NOT NULL AND first_banner_time < first_payment_time THEN 'click_banner -> click_payment' WHEN first_food_category_time IS NOT NULL AND first_payment_time IS NOT NULL AND first_food_category_time < first_payment_time THEN 'click_food_category -> click_payment' WHEN first_restaurant_nearby_time IS NOT NULL AND first_payment_time IS NOT NULL AND first_restaurant_nearby_time < first_payment_time THEN 'click_restaurant_nearby -> click_payment' WHEN first_recommend_food_time IS NOT NULL AND first_payment_time IS NOT NULL AND first_recommend_food_time < first_payment_time THEN 'click_recommend_food -> click_payment' ELSE 'Other' END AS funnel FROM FIRST_EVENTS WHERE first_payment_time IS NOT NULL ), PIVOTED_ANALYSIS AS ( SELECT diff_of_week, COUNT(DISTINCT CASE WHEN funnel = 'click_search -> click_payment' THEN user_pseudo_id END) AS user_cnt_search_payment, COUNT(DISTINCT CASE WHEN funnel = 'click_banner -> click_payment' THEN user_pseudo_id END) AS user_cnt_banner_payment, COUNT(DISTINCT CASE WHEN funnel = 'click_food_category -> click_payment' THEN user_pseudo_id END) AS user_cnt_food_category_payment, COUNT(DISTINCT CASE WHEN funnel = 'click_restaurant_nearby -> click_payment' THEN user_pseudo_id END) AS user_cnt_restaurant_nearby_payment, COUNT(DISTINCT CASE WHEN funnel = 'click_recommend_food -> click_payment' THEN user_pseudo_id END) AS user_cnt_recommend_food_payment FROM FUNNEL_CLASSIFICATION GROUP BY diff_of_week ), INITIAL_USERS AS ( SELECT FIRST_VALUE(user_cnt_search_payment) OVER (ORDER BY diff_of_week) AS first_user_cnt_search_payment, FIRST_VALUE(user_cnt_banner_payment) OVER (ORDER BY diff_of_week) AS first_user_cnt_banner_payment, FIRST_VALUE(user_cnt_food_category_payment) OVER (ORDER BY diff_of_week) AS first_user_cnt_food_category_payment, FIRST_VALUE(user_cnt_restaurant_nearby_payment) OVER (ORDER BY diff_of_week) AS first_user_cnt_restaurant_nearby_payment, FIRST_VALUE(user_cnt_recommend_food_payment) OVER (ORDER BY diff_of_week) AS first_user_cnt_recommend_food_payment FROM PIVOTED_ANALYSIS LIMIT 1 ) SELECT pa.diff_of_week, pa.user_cnt_search_payment AS search_active_user, pa.user_cnt_banner_payment AS banner_active_user, pa.user_cnt_food_category_payment AS category_active_user, pa.user_cnt_restaurant_nearby_payment AS nearby_active_user, pa.user_cnt_recommend_food_payment AS recommend_active_user, iu.first_user_cnt_search_payment AS search_cohort_user, iu.first_user_cnt_banner_payment AS banner_cohort_user, iu.first_user_cnt_food_category_payment AS category_cohort_user, iu.first_user_cnt_restaurant_nearby_payment AS nearby_cohort_user, iu.first_user_cnt_recommend_food_payment AS recommend_cohort_user, ROUND(SAFE_DIVIDE(pa.user_cnt_search_payment, iu.first_user_cnt_search_payment), 3) AS retention_week_rate_search_payment, ROUND(SAFE_DIVIDE(pa.user_cnt_banner_payment, iu.first_user_cnt_banner_payment), 3) AS retention_week_rate_banner_payment, ROUND(SAFE_DIVIDE(pa.user_cnt_food_category_payment, iu.first_user_cnt_food_category_payment), 3) AS retention_week_rate_food_category_payment, ROUND(SAFE_DIVIDE(pa.user_cnt_restaurant_nearby_payment, iu.first_user_cnt_restaurant_nearby_payment), 3) AS retention_week_rate_restaurant_nearby_payment, ROUND(SAFE_DIVIDE(pa.user_cnt_recommend_food_payment, iu.first_user_cnt_recommend_food_payment), 3) AS retention_week_rate_recommend_food_payment FROM PIVOTED_ANALYSIS pa, INITIAL_USERS iu ORDER BY pa.diff_of_week; 1000자 이내로 작성해야 게시글 하나를 쓸 수 있음..screen_view -> screen_view -> click_login의 경우, 사용자가 로그인을 하지 않고, 앱이 잠시 백그라운드 상에 동작중인 상태에서, 다시 앱을 켰을 때, screen_view 로그가 찍히는 것을 확인했습니다.현재 집중해야 할 부분은 사용자가 상품을 들여다보는 시간이나, item을 찾을 때, UI/UX 적으로 개선할 부분이 있는지 찾기보다, click_payment를 하기까지의 주요 이벤트 여정을 세그먼트로 분류하는 작업을 하고 있기 때문에, screen_view 이벤트는 제외해야겠다는 생각을 했습니다.또한, screen_view -> click_login -> screen_view -> screen_view -> click_login 처럼, 이전 이벤트와 현재 이벤트가 같은 경우를 제외한 다른 경우만을 필터링해서, 굵직한 이벤트만을 필터링해보자! 라는 생각을 가졌었습니다.--- 1000자 이내로 작성해야 글이 올ㅠ 퍼널의 수가 열 몇개로 나오지 않을까? 하는 예상과 다르게 총 433개의 단계가 나왔습니다. click_login -> click_food_category -> click_restaurant -> click_food -> click_cart -> view_recommend_extra_food -> click_payment와 같이 click_login ----- > click_payment까지의 여정의 가짓수가 너무 많아, 단계를 단순화할 필요성이 있어보였습니다. 그래서, 위의 결과와 같이 총 5개로 퍼널을 나누었습니다. 

혹시 Next.js에서 Link태그와 useRouter를 제공하고 있는데 서로 차이점이 있을까요?? 이미지나 버튼이 있으면 거기에 onClick 달고 라우터 쓰고 있긴한데 이미지나 버튼에 링크를 감싸버리면 뭔가 이상할 것 같아서 어떤식으로 쓰면 좋을까요<Link href="/" ><Image ... /></Link><Image ... onClick={()=>router.push("/")} />

안녕하세요, Drag & Drop 강의 도중 궁금한 점이 생겨 질문드립니다. File Upload 처리 같은 경우는, SupaBase가 아니어도, 보통은 이러한 방식으로 File 객체를 전달하는 것이 맞을까요??어떤 방법이 조금 더 일반적인지 궁금합니다!

안녕하세요 네비게이션(Navigation) 만들어보기, 프래그먼트(Fragment)에 대한 이해 강의에서 navigation android resource file만들 때 Add Project Dependency 팝업이 뜨는데 강의의 팝업과는 좀 다릅니다. This operation requires the libraries androidx.navigation:navigation-fragment-ktx:+, androidx.navigation:navigation-ui-ktx:+.  Problem: Inconsistencies in the existing project dependencies found. Version incompatibility between: - androidx.appcompat:appcompat:1.7.0 and: - androidx.core:core-ktx:1.13.1  With the dependency: - androidx.lifecycle:lifecycle-common:2.3.1 versus: - androidx.lifecycle:lifecycle-common:[2.6.2]  The project may not compile after adding these libraries. Would you like to add them anyway? 라고 뜨는데 version 충돌나서 compile이 안될 수 있다는 뜻으로 보이는데요. 그냥 진행해도 괜찮을까요?Android Studio 버전은 Koala | 2024.1.1 쓰고 있습니다.  

섹터8접속중인 사용자의 정보표시에서 radius: 40, ), SizedBox(height: 5), Text(userModel.name), 뭐때문인지요? Text(userModel.name,style: TextStyle(color: Colors.blue),), 이렇게 나오는데 색을 바꿔도 변화가 없어요. 로직을 멜로 남기겠습니다.

package com.example.bts_lecture import android.os.Bundle import androidx.activity.ComponentActivity import androidx.activity.compose.setContent import androidx.activity.enableEdgeToEdge import androidx.compose.foundation.layout.fillMaxSize import androidx.compose.foundation.layout.padding import androidx.compose.material3.Scaffold import androidx.compose.material3.Text import androidx.compose.runtime.Composable import androidx.compose.ui.Modifier import androidx.compose.ui.tooling.preview.Preview import com.example.bts_lecture.ui.theme.Bts_lectureTheme class MainActivity : ComponentActivity() { override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) { super.onCreate(savedInstanceState) enableEdgeToEdge() setContent { Bts_lectureTheme { Scaffold(modifier = Modifier.fillMaxSize()) { innerPadding -> Greeting( name = "Android", modifier = Modifier.padding(innerPadding) ) } } } } } @Composable fun Greeting(name: String, modifier: Modifier = Modifier) { Text( text = "Hello $name!", modifier = modifier ) } @Preview(showBackground = true) @Composable fun GreetingPreview() { Bts_lectureTheme { Greeting("Android") } }여기서 어디를 지워야할지 모르겠습니다

안녕하세요. 강의 잘 듣고 있습니다.첫번째 질문.다름이 아니라, 처음에 회원가입 기능을 구현할 때, ViewModel을 @Observable을 통해 관찰 가능한 상태로 두고, ViewModel을 다루는 가장 상위 View인 ContentView에서 @State로 선언하는 것까지는 이해가 됩니다.ContentView의 하위 뷰들 중에서,로그인과 관련한 뷰는Login - EnterEmail - EnterPassword - EnterName - EnterUserName - Complete인데,강사님께서 코드로 작성해주신 간접적으로 접근하는 방법 말고, @Environment(SignupViewModel.self) var signupViewModel var body: some View { @Bindable var signupViewModel = signupViewModel 처음 설명해주신 직접적인 접근 방식을 활용했습니다.@Bindable var signupViewModel: SignupViewModel var body: some View{와 같이, ViewModel에 read-write가 가능하기 위해 @Bindable을 사용한다는 사실은 알고 있습니다.하지만 문제는 아래와 같이 입력한 결과에 대해서 출력도 잘 하는데, @Bindable을 적용하였을 때, 마지막 CompleteView에서 아래의 완료 버튼을 눌렀을 때 MainTabView으로 넘어가지 않은 문제가 생겼습니다.기존Auth.auth().currentUser 을 사용했을 때, swiftUI에서 변화를 감지 못하기 때문에, 알려주신대로 ViewModel 내부에서 var currentUserSession: FirebaseAuth.User? 프로퍼티를 만들어 했는데.. 왜 이러한 문제점이 생기는걸까요?if signupViewModel.currentUserSession != nil{ MainTabView() } else { LoginView() .environment(signupViewModel) }물론, 강사님이 알려주신 방법대로 하면 잘 넘어갑니다 ^^.두 번째 질문간접적인 방법 .environment를 사용했을 때, 오류가 떠서 CANVAS를 끄고 작업을 하셨는데 오류를 없앨수 있는 방법이 있을까요?1) 최상단 InstagramCloneApp에 ViewModel을 적용?2) environment로 설정되는 모든 뷰의 #Preview에 .enivronment() 적용?긴 글 읽어주셔서 감사합니다 😃 답변 기다리겠습니다.

자막 켜기를 누르면 오류가 발생합니다.

안녕하세요. 연습문제 2번을 다음과 같이 풀어보았습니다. Q: 리텐션 연습문제: Retain User를 New, Current, Resurrected, Dormant User로 나누는 쿼리를 작성하여라. 주어진 데이터에서 어떤 사람들이 리텐션이 그나마 높은지, 찾아보아라.주차별, 전체 유저에 대한 코호트 분석 그래프를 보면, 다음과 같습니다. 문제 정의2022년 12월 19일 이후로 리텐션이 떨어지고 있는 문제점이 발생했다. 해당 원인이 무엇일까?가설 설정1) 고객의 유입량이 감소하고 있다.-> 2022년 12월 19일 이전과 이후의 주차별 신규 가입자 수를 비교한다.2) 리텐션의 변화가 특정 유저 그룹에 의해 영향을 받는가?-> 신규유저는 어떤 시점을 기준으로 분류할 것인가?주차별 신규 가입자 수 시각화2022년 12월 19일을 월요일로 하는 주차부터 신규 가입자 수가 감소하는 추세이다. 전반적으로 신규가입자 수는 증가하는 추세였으나, 12월 19일을 기점으로 꺾이는 현상을 보인다. 따라서, 신규 가입자 수가 리텐션에 영향을 준다는 것을 확인할 수 있다.기존의 추세와 반하게, 떨어지는 추세를 보이기 때문에 다음과 같이 기존 유저와 신규 유저를 정의하겠다.1) 기존 유저=> 2022년 10월 03일 ~ 2022년 12월 19일 이전2) 신규 유저=> 2022년 12월 19일 이후복귀유저와 이탈 유저를 판단하는 기준이 필요하다. 이를 위해, 첫 로그인 이후, 두번째로 로그인을 하기까지의 걸리는 시간을 4분위 수로 검증해서, 중위값을 기준으로 기존유저와 복귀유저를 구분해보기로 했다.로그인 판단 기준 = click_login 이라는 이벤트가 발생했을 경우1. 자동 로그인 여부 판단SELECT COUNT(*) FROM advanced.app_logs CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS ep WHERE ep.key = "firebase_screen" AND ep.value.string_value = 'welcome' AND user_id IS NOT NULL자동 로그인이 된다면, click_login 이벤트가 발생하지 않을 것이다. 하지만, COUNT(*)가 0이기 때문에, 해당 앱은 자동 로그인이 되지 않음을 알 수 있다.즉, 사용자가 앱에 접속하면, 가입을 했더라도, 무조건 로그인을 해야한다. 따라서, 사용자가 앱에 접속 시, 로그인 이벤트가 무조건 발생한다.2.첫번째 로그인 후, 다음 로그인하기까지 걸린 시간을 4분위 수로 계산WITH base AS (SELECT event_date, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_timestamp, user_pseudo_id, event_name, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_date) AS login_rn FROM advanced.app_logs WHERE event_name = 'click_login' AND event_date >= '2022-10-03' QUALIFY login_rn < 3) , second_event_data AS (SELECT event_date, event_timestamp, user_pseudo_id, event_name, login_rn, IF(second_event_date IS NULL, '2023-01-20', second_event_date) AS second_event_date FROM (SELECT *, LEAD(event_date) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_date) AS second_event_date FROM base)) SELECT APPROX_QUANTILES(date_diff_day, 100)[OFFSET(25)] AS percentile_25, APPROX_QUANTILES(date_diff_day, 100)[OFFSET(50)] AS percentile_50, APPROX_QUANTILES(date_diff_day, 100)[OFFSET(75)] AS percentile_75, MAX(date_diff_day) AS percentile_100, AVG(date_diff_day) AS average FROM (SELECT DATE_DIFF(second_event_date, event_date, DAY) AS date_diff_day FROM second_event_data)유저별로 로그인을 한 시점을 ROW_NUMBER()로 카운트했다. 또한, second_event_date(다음 로그인 시점)이 NULL인 경우는 이탈 유저이다. 그런데, 4분위 수를 계산하려면, 해당 값을 채워야했다. 2099-12-31로 하려고 했으나, 너무 큰 값을 채워버리면, 4분위 수 검증이 정확하지 않게 되기 때문에 (mid와 avg값이 오른쪽으로 치우쳐버리는 현상이 발생할 수 있다.) second_event_date의 max값을 구해서, 2023-01-20을 채워주었다.Approx_quantiles 함수는 백분위로 나눌 경우, 각 근사치의 최대값을 나타내는 함수이다. 중위값에 해당하는 값들 중 가장 큰 값은 39일이다. 이번에는, 해당 범위에 속하는 값들이 몇개가 있는지 확인해보겠다.SELECT COUNTIF(date_diff_day <= 19) AS count_up_to_25, COUNTIF(date_diff_day > 19 AND date_diff_day <= 39) AS count_25_to_50, COUNTIF(date_diff_day > 39 AND date_diff_day <= 66) AS count_50_to_75, COUNTIF(date_diff_day > 66 AND date_diff_day <= 109) AS count_75_to_100 FROM temp데이터가 1분위, 2분위에 몰려있다. 따라서, 40일 을 기준점으로 삼아야겠다.2022년 12월 19일 이후 ~ (신규유저)2022년 10월 3일 이후 ~ 2022년 12월 19일 이전, 10월 3일 이후부터 다음 접속 시간이 40일 이전인 경우 (기존유저)2022년 10월 3일 이후로부터 40일 이후로 접속한 유저(복귀유저)2022년 10월 3일 이후로부터 40일 이후로도 접속 이력이 없는 경우 (이탈 유저)3. 다음 접속일까지의 걸린 일 수 기반, 유저 분류-- 유저별, 첫번째 로그인 후, 다음 로그인하기 걸린 시간을 4분위 수로 계산 -- 25% | 50% | 75% | 100% -- 로그인_이벤트: click_login -- event_date, event_timestamp, event_name, -- 중간테이블 -- 유저별 로그인을 한 시점을 ROW_NUMBER()로 카운트하기 -- 유저별 첫번째 로그인을 한 시점 구하기 MIN(event_date) OVER() -- second_event_date가 NULL인 경우는 이탈 유저임. -- 그런데, 4분위 수를 계산하려면, MAX(second_event_date) 값을 구하고, NULL을 잠시 해당 값으로 채워놔야함. -- 그 이유는 너무 큰 값으로 채워버리면, 4분위 수 검증이 정확하지 않기 때문임 (mid값과 avg값이 오른쪽으로 치워쳐버리는 현상이 발생할 수 있음) max_event_date: 2023-01-20 WITH base AS (SELECT event_date, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_timestamp, user_pseudo_id, event_name, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_date) AS login_rn FROM advanced.app_logs WHERE event_name = 'click_login' AND event_date > '2022-10-03' QUALIFY login_rn < 3) , second_event_data AS (SELECT DISTINCT event_date, event_timestamp, user_pseudo_id, event_name, login_rn, IF(second_event_date IS NULL, '2099-01-20', second_event_date) AS second_event_date FROM (SELECT *, LEAD(event_date) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_date) AS second_event_date FROM base)) -- 접속 데이터 기반, 신규, 기존, 복귀, 이탈 구분 , user_type_data AS (SELECT event_date, second_event_date, user_pseudo_id, DATE_DIFF(second_event_date, event_date, DAY) AS comeback_day, CASE WHEN event_date >= DATE('2022-12-19') THEN '신규 유저' WHEN event_date >= DATE('2022-10-03') AND second_event_date <= DATE_ADD(event_date, INTERVAL 40 DAY) THEN '기존 유저' WHEN event_date >= DATE('2022-10-03') AND second_event_date > DATE_ADD(event_date, INTERVAL 40 DAY) AND second_event_date != DATE('2099-01-20') THEN '복귀 유저' WHEN event_date >= DATE('2022-10-03') AND second_event_date = DATE('2099-01-20') THEN '이탈 유저' ELSE NULL -- 예외 처리 END AS user_type FROM second_event_data) 4. 각 유저 타입별 리텐션 계산기존 유저-- 일자별 리텐션 계산 (기존 유저) , analysis_current AS (SELECT diff_of_day, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt FROM (SELECT user_pseudo_id, MIN(event_date) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id) AS first_day, event_date, comeback_day as diff_of_day FROM user_type_data WHERE user_type = '기존 유저' ORDER BY event_date, second_event_date) GROUP BY 1) SELECT diff_of_day, user_cnt, first_user_cnt, ROUND(SAFE_DIVIDE(user_cnt, first_user_cnt), 3) AS retention_day_rate FROM (SELECT diff_of_day, user_cnt, FIRST_VALUE(user_cnt) OVER (ORDER BY diff_of_day) AS first_user_cnt FROM analysis_current)복귀 유저신규 유저이탈 유저리텐션이 평평하게 안나오네요... 뭔가 단단히 잘못된것 같습니다.. 

개발자님 안녕하세요! 바로 어제 질문하기 게시판에 리사이클러뷰, 그리드레이아웃매니저 오류 관련해서 질문 남겼습니다. 전체 코드를 첨부하면 더 좋을 것 같아서 다시 질문하기 남깁니다. 감사합니다.https://drive.google.com/drive/folders/1RKYQLjYsoZ50rcQbUq7xiJQdwPOhWdK9?usp=share_link rv.layoutManager = GridLayoutManager(this, 2) val items = ArrayList<ContentsModel>() items.add(ContentsModel("imageUrl1", "title1")) items.add(ContentsModel("imageUrl2", "title2")) items.add(ContentsModel("imageUrl3", "title3")) items.add(ContentsModel("imageUrl4", "title4")) val rvAdapter = ContentsRVAdapter(items) rv.adapter = rvAdapter 이 부분은 나름대로 해결해보려고 하다가 강의랑 다르게 순서를 바꿔놓았는데 변하는 건 없었습니다 ㅠ 어떻게 해결할 수 있는지 알려주시면 정말 큰 도움이 될 것 같습니다! 감사합니다.

리텐션 SQL 쿼리 작성하기, Weekly와 Monthly 쿼리를 작성한 부분을 게시판에 올립니다.-- Weekly 리텐션 작성하기. 마지막 부분 , analysis AS (SELECT diff_of_week, user_cnt, FIRST_VALUE(user_cnt) OVER (ORDER BY diff_of_week) AS first_user_cnt FROM (SELECT diff_of_week, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt FROM first_date_and_diff GROUP BY 1)) SELECT diff_of_week, user_cnt, ROUND(SAFE_DIVIDE(user_cnt, first_user_cnt), 3) AS retention_week_rate FROM analysis ORDER BY 1;-- 월별 리텐션 계산 WITH base AS ( SELECT DISTINCT user_pseudo_id, event_name, DATE(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul')) AS event_date, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_datetime, FROM advanced.app_logs WHERE event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2022-11-03' ), first_date_and_diff AS ( SELECT *, DATE_DIFf(event_month, first_month, MONTH) AS diff_of_month FROM ( SELECT DISTINCT user_pseudo_id, DATE_TRUNC(MIN(event_date) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id), MONTH) AS first_month, DATE_TRUNC(event_date, MONTH) AS event_month FROM base ) ), analysis AS ( SELECT diff_of_month, user_cnt, FIRST_VALUE(user_cnt) OVER(ORDER BY diff_of_month) AS first_user_cnt FROM ( SELECT diff_of_month, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt FROM first_date_and_diff GROUP BY 1 ) ) SELECT diff_of_month, user_cnt, ROUND(SAFE_DIVIDE(user_cnt, first_user_cnt), 3) AS retention_month_rate FROM analysis

랜덤함수에서 Random.nextInt(1,7) 이렇게 해야 6주사위까지 뜰수있는것 같습니다.

body의 내부 요소들만 감싸는게 아닌 html을 전체 감싸는 이유를 알고싶어요!

개발자님 안녕하세요. 안드로이드 커뮤니티 앱 만들기 섹션 4 팁 페이지 만들기 중 컨텐츠 리스트 만들기를 공부하고 있습니다. 공부하던 중 리사이클러뷰에 오류가 있어서 질문 남깁니다. 오류는 화면에 그리드의 개수만큼만 아이템이 뜹니다. 아이템을 4개를 넣어 놓았을 때, 그리드의 개수가 2개면 아이템 2개만, 그리드 개수가 3개면 아이템 3개만, 4개면 4개만 화면에 뜹니다. 그리드 개수가 5개면 4개만 뜹니다. 관련 코드 아래에 작성해 놓겠습니다. 검토해주시면 정말 감사하겠습니다. 혹시 전체 코드가 필요할 시 바로 구글드라이브로 전달해드리겠습니다!! 매번 감사드립니다.-ContentsListActivitypackage com.example.mysolelife.contentsList import android.os.Bundle import androidx.activity.enableEdgeToEdge import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity import androidx.core.view.ViewCompat import androidx.core.view.WindowInsetsCompat import androidx.recyclerview.widget.GridLayoutManager import androidx.recyclerview.widget.LinearLayoutManager import androidx.recyclerview.widget.RecyclerView import com.example.mysolelife.R class ContentsListActivity : AppCompatActivity() { override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) { super.onCreate(savedInstanceState) setContentView(R.layout.activity_contents_list) val rv : RecyclerView = findViewById(R.id.rv) val items = ArrayList<ContentsModel>() items.add(ContentsModel("imageUrl1", "title1")) items.add(ContentsModel("imageUrl2", "title2")) items.add(ContentsModel("imageUrl3", "title3")) items.add(ContentsModel("imageUrl4", "title4")) val rvAdapter = ContentsRVAdapter(items) rv.adapter = rvAdapter rv.layoutManager = GridLayoutManager(this, 2) } }-ContentsModeldata class ContentsModel ( var title: String = "", val imageUrl : String = "" )-ContentsRVAdapterclass ContentsRVAdapter(val items : ArrayList<ContentsModel>) : RecyclerView.Adapter<ContentsRVAdapter.Viewholder>() { override fun onCreateViewHolder(parent: ViewGroup, viewType: Int): ContentsRVAdapter.Viewholder { val v = LayoutInflater.from(parent.context).inflate(R.layout.contents_rv_items, parent, false) return Viewholder(v) } override fun onBindViewHolder(holder: ContentsRVAdapter.Viewholder, position: Int) { holder.bindItems(items[position]) } override fun getItemCount(): Int { return items.size } inner class Viewholder(itemView : View) : RecyclerView.ViewHolder(itemView) { fun bindItems(item : ContentsModel){ val contentTitle = itemView.findViewById<TextView>(R.id.textarea) contentTitle.text = item.title } } }-activity_contents_list.xml<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <androidx.constraintlayout.widget.ConstraintLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" xmlns:app="http://schemas.android.com/apk/res-auto" xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools" android:id="@+id/main" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="match_parent" tools:context=".contentsList.ContentsListActivity"> <TextView android:layout_width="wrap_content" android:layout_height="wrap_content" android:text="카테고리 영역 텍스트" android:textSize="20sp" android:textStyle="bold" android:layout_marginTop="20dp" android:textColor="@color/black" app:layout_constraintEnd_toEndOf="parent" app:layout_constraintStart_toStartOf="parent" app:layout_constraintTop_toTopOf="parent" /> <androidx.recyclerview.widget.RecyclerView android:id="@+id/rv" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="match_parent" android:layout_marginTop="80dp"/> </androidx.constraintlayout.widget.ConstraintLayout>-contents_rv_items<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <androidx.constraintlayout.widget.ConstraintLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" xmlns:app="http://schemas.android.com/apk/res-auto" xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools" android:id="@+id/main" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="match_parent" tools:context=".contentsList.ContentsListActivity"> <TextView android:layout_width="wrap_content" android:layout_height="wrap_content" android:text="카테고리 영역 텍스트" android:textSize="20sp" android:textStyle="bold" android:layout_marginTop="20dp" android:textColor="@color/black" app:layout_constraintEnd_toEndOf="parent" app:layout_constraintStart_toStartOf="parent" app:layout_constraintTop_toTopOf="parent" /> <androidx.recyclerview.widget.RecyclerView android:id="@+id/rv" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="match_parent" android:layout_marginTop="80dp"/> </androidx.constraintlayout.widget.ConstraintLayout> 

윈도우 사용자입니다. 첨부파일을 다운로드 받았는데, 압축파일 풀기를 하면 아래와 같이 오류 메시지가 나오는데요. 어떻게 해결하면 좋을까요?

안녕하세요. 저는 이번에 마지막 문제를 응용해서, 퍼널별로 유저들의 새로운 세션 시작 횟수의 총합을 계산해보았습니다.[결과 그래프]새로운 세션 시작 기준: 이전 세션 시간 대비 20초 이상이 지나면, 새로운 세션을 활성화했다고 가정 (강의 내용과 동일)첫번째 강의에서 배운, UNNEST 문법과 PIVOT 을 하는 방법을 활용해서, event_params에 있는 firebase_screen의 string_value 값을 새로운 열인 firebase_screen 이라고 만듭니다. 전체 데이터를 조회하면, 쿼리 비용이 많이 들기 때문에, where 조건 절로 값을 작게 명시해줍니다.WITH base AS ( SELECT event_date, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_timestamp, event_name, user_pseudo_id, MAX(IF(ep.key = 'firebase_screen', ep.value.string_value, NULL)) AS firebase_screen FROM advanced.app_logs CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS ep WHERE event_date = '2022-08-18' AND user_pseudo_id = '5464646449.4088767327' GROUP BY ALL )LAG() 함수를 사용하여, 이전 날짜 값을 가져옵니다. 이 때, 퍼널별로 구해야하기 때문에, PARTITION BY에 firebase_screen 을 써줍니다. 그 후, DATETIMEDIFF 함수를 사용해서, 현재값과 이전값의 차이를 계산합니다.WITH base AS ( SELECT event_date, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_timestamp, event_name, user_pseudo_id, MAX(IF(ep.key = 'firebase_screen', ep.value.string_value, NULL)) AS firebase_screen FROM advanced.app_logs CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS ep WHERE event_date = '2022-08-18' AND user_pseudo_id = '5464646449.4088767327' GROUP BY ALL ), diff_funnel_time AS ( SELECT *, DATETIME_DIFF(event_timestamp, prev_event_timestamp, SECOND) AS second_diff FROM ( SELECT *, LAG(event_timestamp, 1) OVER(PARTITION BY firebase_screen ORDER BY event_timestamp) AS prev_event_timestamp FROM base ) ) SELECT * FROM diff_funnel_time3. ROW_NUMBER() 함수를 사용해서, 퍼널별로 순서를 매깁니다. 그 후, second_diff 의 값이 NULL인 경우는 해당 퍼널의 첫 시작 위치를 가리키므로 1을 넣어주고, rn > 1이고 second_diff >= 20인 경우는 1을 넣어줍니다. 이 때 funnel_per_session_start 컬럼은 퍼널별로 새로운 세션이 시작했는지 여부를 가리킵니다. , funnel_start AS ( SELECT *, CASE WHEN second_diff IS NULL THEN 1 WHEN rn > 1 AND second_diff >= 20 THEN 1 ELSE 0 END AS funnel_per_session_start FROM ( SELECT *, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY firebase_screen ORDER BY event_timestamp) AS rn FROM diff_funnel_time ) )이제, 퍼널별로 세션 시작 여부를 SUM()하고, GROUP BY를 해줍니다.SELECT firebase_screen, SUM(funnel_per_session_start) AS funnel_per_session_start_cnt FROM funnel_start GROUP BY ALL ORDER BY 2 DESC;WHERE 조건절을 주석처리하고, 전체 데이터에 대해서, 집계해봅니다. WITH base AS ( SELECT event_date, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_timestamp, event_name, user_pseudo_id, MAX(IF(ep.key = 'firebase_screen', ep.value.string_value, NULL)) AS firebase_screen FROM advanced.app_logs CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS ep -- WHERE -- event_date = '2022-08-18' -- AND user_pseudo_id = '5464646449.4088767327' GROUP BY ALL ), diff_funnel_time AS ( SELECT *, DATETIME_DIFF(event_timestamp, prev_event_timestamp, SECOND) AS second_diff FROM ( SELECT *, LAG(event_timestamp, 1) OVER(PARTITION BY firebase_screen ORDER BY event_timestamp) AS prev_event_timestamp FROM base ) ) , funnel_start AS ( SELECT *, CASE WHEN second_diff IS NULL THEN 1 WHEN rn > 1 AND second_diff >= 20 THEN 1 ELSE 0 END AS funnel_per_session_start FROM ( SELECT *, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY firebase_screen ORDER BY event_timestamp) AS rn FROM diff_funnel_time ) ) SELECT firebase_screen, SUM(funnel_per_session_start) AS funnel_per_session_start_cnt FROM funnel_start GROUP BY ALL ORDER BY 2 DESC;