3강 쳅터요약에서 추천해준 웹 기술이 강의하단에 있다고 하셨는데 어디있는지 못 찾겠습니다.

안녕하세요 강사님 group by + distinct를 비교해보다 이유는 모르겠지만 위에 distinct를 넣은 것은 day 컬럼이 자동으로 정렬이 되었고아래의 distinct를 넣지 않은 컬럼은 정렬 되지 않았습니다 아래도 역시 distinct 를 넣으니 자동 오름차순이 되었습니다 (count( DISTINCT oi.order_id)) 혹시 그 이유가 궁금합니다 또, order by 처리 시 쿼리 속도가 느려진다는 말이 있는데 이런식으로 order by 를 넣지 않고 자동 정렬 되는 것이 있다면 쿼리 속도 향상에 도움이 될까요?  쿼리문자동 정렬 SELECT date_part( 'day', o.order_date) AS DAY, sum(amount) AS sum_amount, count(DISTINCT o.order_id) AS daily_ord_cutFROM orders o, order_items oiWHERE 1 = 1AND o.order_id = oi.order_idGROUP BY date_part( 'day', o.order_date)ORDER BY 1;정렬 안됨SELECT date_part( 'day', o.order_date) AS DAY, sum(amount) AS sum_amount, count( oi.order_id) AS daily_ord_cutFROM orders o, order_items oiWHERE 1 = 1AND o.order_id = oi.order_idGROUP BY date_part( 'day', o.order_date);    

안녕하세요! 현업에서 일하고 있는 주니어 데이터분석가입니다 :)먼저 강의를 통해 정말 도움이 많이 되고 있어 감사의 말씀드립니다! 한 강의에 담긴 내용이 많아서 전체적으로 강의를 다 듣고 다시 듣는데 이제 점점 이해가 되는 것 같아요! 양질의 강의 감사드립니다! 그리고 실무에 적용해 보는 중에 몇 가지 궁금증이 있어서 질문드립니다!현재 서비스 내에서 판매하는 상품 중 '어떤 상품 A가 딱히 잘 팔리는 것 같지도 않고 판매 효과도 없는 것 같아서 계속 판매할지 판매를 중지할지'에 대한 니즈가 있어 해당 문제를 그로스 해킹 강의에서 배운것을 토대로 접근해 보려 하고 있습니다!우선 첫번째로 PMF를 확인하기 위해이 상품 A가 정말 문제가 있는건지?를 상품을 구매한 고객의 Retention이 안정화 되는 추세가 있는지로 확인 해 보려고 합니다.제가 이해한 PMF는 '개선을 위한 실험으로 돌입할 만한 단계의 상품/서비스인가?'로 이해했는데요 그래서 저는 제가 직면한 문제의 경우 전체 서비스 내에서 제공하는 상품 중 일부(?)이기 때문에 위와 같은 방식으로 적용해 볼 수 있을거라고 생각했습니다! 그 후에 PMF에 적합하면 상품 판매는 유지하고 개선해 나가는 방식으로 실험을 해보려고 했습니다.근데 여기서 추가적으로 전체 서비스의 Retention과 비교해서 좀 더 Retention이 높은지(?)를 확인해야할 수도 있겠다라는 생각이 들었습니다. 이 경우는 서비스 내의 상품이기 때문에 서비스를 이용하는 고객이 전체 풀이고 그 고객에게 잘 팔리는지를 봐야하기 때문이라고 생각했는데요보통 이렇게 전체 서비스 안에 특정 서비스에 대한 그로스해킹을 하는 경우는 어떤 식으로 접근하는지 궁금하고 제가 접근한 일련의 방식들이 강의 내용과 일맥상통한지(?) 궁금합니다!감사합니다 :)

안녕하세요, Pandas 연계 과정 중 위와 같은 오류가 지속적으로 발생합니다.아나콘다 관리자모드에서 psycopg2-binary 인스톨 완료했으며, 패스워드와 로컬호스트 넘버도 이상 없습니다. 버전도 모두 상위 버전으로 이상 없습니다.해결 방법 문의 드립니다.감사합니다. 

ICE FACTOR 프레임워크로 우선순위를 결정한다면쉬운것만 하려고 하지 않을까요?리소스가 덜들어가고 쉽게 성공할 수 있는 아이디어만 개선되지 않을까 싶네요 

안녕하세요!iOS 14.5 이슈로 인하여 앱설치 캠페인에 대한 효율 분석이 많이 어려워졌는데요. 물론 ATT 동의율을 높이기 위한 활동을 한다거나, 모든 소재에 딥링크를 설정한다면 트래킹이 충분히 가능하겠지만, 캠페인을 운영하다보면 그렇게 세팅을 못하는 경우가 꽤 있더라구요. 예를 들어 페이스북에서 제공하는 자동화 앱설치 같이 개별 소재에 대한 딥링크 설정이 안 되는 방식의 캠페인을 진행했을 때 iOS ATT 미동의 유저들은 오가닉으로 잡혀 버리는데요, 이런 데이터들은 어떤 방식으로 구분해서 분석하는 게 좋을까요?일단 페이스북과 앱스플라이어 측에서 제공하는 대략적인 수치를 바탕으로 오가닉의 n%는 A매체에서 어시스트 했다 정도로만 보고 있는 상황인데요(SKAN은 딜레이와 누락이 커서 적극적 활용은 지양하고 있습니다), 강사님께서는 해당 이슈에 대해서 어떻게 생각하시는지, 대응은 어떻게 하셨는지 너무나도 궁금합니다.

데이터 복원 과정에서 에러가 발생하여 문의 드립니다.OS는 윈도우 11 사용하고 있구요, DBeaver는 23.1.5버전, Postgresql은 11.2.1 버전 사용하고 있습니다.

cac 고객획득비용이고 cpa도 어떤 한 액션당 비용인데두개가 같은 의미인지 헷갈립니다깔때기로 본다면 cac는 초반 획득에서 많이 쓰이는 지표고 cpa는 전환에서만 주로 쓰이는 지표라고 생각했는데 이게 맞는 의미인가요?

강사님이 말씀해주신것처럼 페이스북이나 구글광고를 할때 보통 기여기간이 정해져있는걸로 알고있습니다그리고 그걸 ga에서 봐도 ga에서도 기여기간이 전환 30일이내로 설정할 수 있는데 말씀하신것처럼 매체사는 자기가 전환이 됐다고 표시하면 전환데이터를 ga에서 보는게 오류가 있고 어느정도 부정확할 수도 있나요? ...이렇게 되면 과추정이 되니 어떻게 하면 보고서를 작성할때 이런 오류를 줄일 수 있을지 고민이 됩니다 

수료증 주나요?

안녕하세요 강사님, 오늘부터 새로 강의를 듣게 되었는데 완강 목표로 열심히 듣겠습니다 ㅎㅎ강의 초반 환경설정에서 ga_export.sql이 large text여서 Dbeaver에서 스크립트 실행할 때 java heap space 부족 에러가 발생하더라고요.이 때 터미널로 쉽게 불러올 수 있는 방법을 찾았고, 다른 수강생분들에게도 도움이 될 것 같아 공유드립니다.아래 스샷처럼 터미널에서 sudo -iu postgres psql 입력 후 \i [ga_export.sql이 위치한 경로] 를 입력하면 쉽게 ga 데이터를 불러올 수 있습니다. 

채널별 고유/주문 사용자 건수와 매출 금액 및 비율 SQL로 구하기 2 를 학습하면서/************************************ 채널별 고유 사용자 건수와 매출금액 및 비율, 주문 사용자 건수와 주문 매출 금액 및 비율 채널별로 고유 사용자 건수와 매출 금액을 구하고 고유 사용자 건수 대비 매출 금액 비율을 추출. 또한 고유 사용자 중에서 주문을 수행한 사용자 건수를 추출 후 주문 사용자 건수 대비 매출 금액 비율을 추출 *************************************/ with temp_01 as ( select a.sess_id, a.user_id, a.channel_grouping , b.order_id, b.order_time, c.product_id, c.prod_revenue from ga_sess a left join orders b on a.sess_id = b.sess_id left join order_items c on b.order_id = c.order_id where a.visit_stime >= (:current_date - interval '30 days') and a.visit_stime < :current_date ) select channel_grouping , sum(prod_revenue) as ch_amt -- 채널별 매출 --, count(distinct sess_id) as ch_sess_cnt -- 채널별 고유 세션 수 , count(distinct user_id) as ch_user_cnt -- 채널별 고유 사용자 수 --, count(distinct case when order_id is not null then sess_id end) as ch_ord_sess_cnt -- 채널별 주문 고유 세션수 , count(distinct case when order_id is not null then user_id end) as ch_ord_user_cnt -- 채널별 주문 고유 사용자수 --, sum(prod_revenue)/count(distinct sess_id) as ch_amt_per_sess -- 접속 세션별 주문 매출 금액 , sum(prod_revenue)/count(distinct user_id) as ch_amt_per_user -- 접속 고유 사용자별 주문 매출 금액 -- 주문 세션별 매출 금액 --, sum(prod_revenue)/count(distinct case when order_id is not null then sess_id end) as ch_ord_amt_per_sess -- 주문 고유 사용자별 매출 금액 , sum(prod_revenue)/count(distinct case when order_id is not null then user_id end) as ch_ord_amt_per_user from temp_01 group by channel_grouping order by ch_user_cnt desc;위 쿼리의 쿼리 뜻이 잘 이해가 안되어 질문 드립니다., sum(prod_revenue)/count(distinct user_id) as ch_amt_per_user -- 접속 고유 사용자별 주문 매출 금액, sum(prod_revenue)/count(distinct case when order_id is not null then user_id end) as ch_ord_amt_per_user이 두 항목은 각각 접속 고유 사용자별 주문 매출 금액,주문 고유 사용자별 매출 금액이라 명칭 되어 있는데, 어떤 의미를 가지고 있는 것인지 잘 이해가 되지 않아 질문 드립니다.접속 고유 사용자별 주문 매출 금액 : 사용자 대비 30일이내 매출 금액주문 고유 사용자별 매출 금액 : 주문 대비 30일 이내 매출 금액이렇게 이해를 하면 될런지요?

사용자별 월별 세션 접속 횟수의 구간별 분포 집계 SQL로 구하기 - 02위 과정을 학습하고 있습니다select month ,case when monthly_user_cnt = 1 then '0_only_first_session' when monthly_user_cnt between 2 and 3 then '2_between_3' when monthly_user_cnt between 4 and 8 then '4_between_8' when monthly_user_cnt between 9 and 14 then '9_between_14' when monthly_user_cnt between 15 and 25 then '15_between_25' when monthly_user_cnt >= 26 then 'over_26' end as gubun , count(*) as user_cnt from temp_01 group by month, case when monthly_user_cnt = 1 then '0_only_first_session' when monthly_user_cnt between 2 and 3 then '2_between_3' when monthly_user_cnt between 4 and 8 then '4_between_8' when monthly_user_cnt between 9 and 14 then '9_between_14' when monthly_user_cnt between 15 and 25 then '15_between_25' when monthly_user_cnt >= 26 then 'over_26' end order by 1, 2;위 쿼리에서 group by 항목이 이해가 잘 안되서 질문 드립니다.위와 같이 그룹을 지으면일자 + monthly_user_cnt 의 조합으로 그룹들이 만들어짐select에서select month ,case when monthly_user_cnt = 1 then '0_only_first_session' when monthly_user_cnt between 2 and 3 then '2_between_3' when monthly_user_cnt between 4 and 8 then '4_between_8' when monthly_user_cnt between 9 and 14 then '9_between_14' when monthly_user_cnt between 15 and 25 then '15_between_25' when monthly_user_cnt >= 26 then 'over_26' end as gubun위 쿼리로 넘어온 데이터(아직 컬럼으로 만들어지지 않은채 각 그룹별로 정의되어 넘어온 데이터)에 컬럼명을 붙여줌위와 같은 동작을 하는게 맞는지요?제가 이해하는게 맞는지 알고 싶습니다. 

데이터 분석 sql fundamentals의 다운받은 자료는 한글이 깨지지 않던데, 지금 강의는 다운받고 압축을 풀어보면 주석에 있는 한글이 다 깨져 있습니다.강의를 보면서 한글이 보일때마다 최대한 수정을 해보려 하는데... 강의에 안보이는 한글 주석들이 꽤 있습니다.저만 그런건지 확인 부탁 드리고 싶습니다.제 환경은 윈도우11, 반디집으로 압축을 풀었습니다.

어제 장문의 글을 올렸는데 이유는 모르겠으나 찾아볼수가 없어서 다시 작성을 합니다.현재 sqlalchemy의 문법 강제성의 이유로 2.0.0 버전 이후로는 사용하신 방법으로는 실행이 되지 않습니다.이에 2.0.0 이전 버전으로 다운그레이 하거나(저는 이 방법이 통하지 않아 다른 방법을 찾아봤습니다)다음과 같은 방법을 사용하면 됩니다.제가 참고한 해외 커뮤니티들에서 제시하는 사용 방법으로는 모든 query에 text() 함수를 사용해 반환된 값을 read_sql_query에 사용하라고 되어 있었는데 테스트 해 보니 현재 작성된 쿼리 스트링으로 사용해도 문제가 없었습니다.import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine, text conn_string = 'postgresql://postgres:1324@localhost:5432/inflearn' conn = create_engine(conn_string) postgres_engine = conn.connect()

6강에서 영상 하단에 이벤트 설정 레시피북 링크가 있다고 하는데 어디있는지 모르겠어요! 

안녕하세요. 완강을 하고 전반적으로 복습을 하는 차원에서 다시 쿼리를 공부하고 있는데 3달이 아닌 전체 데이터세트를 가지고 한 번 해보고 싶어서요. 혹시 구글 애널리틱스 전체 데이터셋을 다운 받을 수 있는 방법이 있을까요 ? 제가 찾아보니까 날짜 하루하루 단위로 다운로드는 가능한데 1년치를 이렇게 다운받는 건 너무 일이 많은 거 같아서 질문드립니다.

with temp_01as (select d.category_name,to_char(date_trunc('month', a.order_date), 'yyyymm') as month_day,sum(amount) as sum_amount,count(distinct a.order_id) as monthly_ord_cntfrom orders ajoin order_items b on a.order_id = b.order_idjoin products c on b.product_id = c.product_idjoin categories d on c.category_id = d.category_idgroup by d.category_name, to_char(date_trunc('month', a.order_date), 'yyyymm'))select *,sum(sum_amount) over (partition by month_day order by month_day) as temp1,sum(sum_amount) over (partition by month_day) as temp2,sum_amount / sum(sum_amount) over (partition by month_day) as ratiofrom temp_01집계 어날리틱 함수는 order by를 사용하면 파티션 내에서 누적합이 되는것으로 알고 있었는데 왜 이렇게 나올까요...? 제가 혹시 놓친게 있는 걸까요

order_date 컬럼에 대해 쿼리를 할 때 date_trunc('day', order_date)::date; 로 사용하셨는데 date는 YYYY-MM-DD 형태인데 date_trunc()를 굳이 사용할 필요가 있나요?

The installer is unable to instantiate the fileThe file does not appear to exist 설치가 안됩니다.테스트도 안됩니다