[사전캠프 7일차] 아티클 스터디 + SQL 달리기반 3번 문제

사전캠프 7일차

설 연휴가 지나고 다시 사전 캠프가 진행되었다.

오늘도 아티클 스터디와 개인적인 SQL 공부를 진행했다. 나는 SQL 달리기반 문제 풀이와 인프런 중급 강의 4세트 문제를 더 풀었다.

 

아티클 스터디

오늘은 데이터 분석가로 근무하시는 분이 쓰신 '데이터 분석가가 되어보니 중요한 것들'이 주제이다.

데이터 분석가를 준비하는 과정에서는 미처 몰랐던 점들을 소개해주는 아티클이다.

 

https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1863/

데이터 분석가가 되어보니 중요한 것들 | 요즘IT

 

• 내가 정리한 내용

[주제]

진짜 데이터 분석가란 무엇인가?

 

[아티클 요약]

• 데이터 분석가
  • 좋은 의사결정을 하도록 돕는 사람
  • 1) 데이터에 기반해 2) 성공 확률이 높은 의사결정을 3) 지속적으로 하도록 돕는 사람

1. 데이터 기반
   1. 데이터가 흐르는 조직을 만들기 → 데이터를 쉽게 확인, 주요 지표를 잘 인지하게 → BI 툴 도입, 대시보드 개발 → SQL 교육, 데이터 마트 개발 >> 데이터 히스토리 교육, 원천 데이터 사용을 방지 → PA 툴 활용 등
2. 성공 확률이 높은 의사결정
   1. 상황 정확히 이해 >> 상황에 대한 해석 업데이트, 그 이유 알리기, 도메인 지식 습득(생각의 프레임워크를 사실에 가깝게)
   2. 목표 설정과 성과 측정 >> A/B테스트
3. 지속성
   1. 비즈니스 사이클에 맞게 분석

• 데이터 분석가는 조직의 전반적인 의사결정 퀄리티를 높이는 사람

[인사이트]

• 데이터 분석가에게 SQL이 중요한 이유와 기업 차원에서 비개발자에게 SQL 교육을 시키는 이유가 데이터 추출의 목적보다 어떤 데이터 히스토리와 맵이 있는지 알리기 위해서라는 점은 처음 알게 된 사실이다. 이를 위해 데이터 마트 구축이 중요하다는 사실을 깨달았다.
• 도메인 지식이 단순히 해당 산업의 이론을 습득하는 것이 아니라 회사의 상황을 정확히 이해하기 위해 필요하다는 것을 알았다.
• 데이터 분석가 채용 공고에 항상 ‘A/B테스트를 설계해보신 분’이 있어서 정확히 무엇인지 궁금했는데, 외부 요인을 배제하고 성과 측정을 하기 위한 지표임을 알았다.

 

DBeaver 다운로드, 설치

달리기반 문제를 풀 때, sparta Database에 접속해서 직접 데이터를 추출하며 확인할 수 있다고 했다.

1, 2번까지 풀 때 설치에 한 번 실패했어서 다시 시도중이다.

설치과정에서 동일한 오류가 자꾸 발견돼서, 결국 slack 질문방에 도움을 요청했고, 다음과 같은 링크를 얻었다.

https://computer-science-student.tistory.com/719

DBeaver(디비버) Public Key Retrieval is not allowed 에러

 

결과적으로, 나 혼자 알아서 연결하는 것이 아니라 스파르타 코딩클럽에서 제공하는 '엑셀보다 쉽고 빠른 SQL' 강의의 1주차 영상에 어떤 server host, username, password를 작성해야 하는지 알려준다.

기본 문법 다 안다고 해서 이 강의를 소홀히 생각하지 말자..

 

쿼리를 작성할 때는 밑의 사진에서 '탐색' 밑의 양피지 그림이 있는 아이콘을 선택하면 된다.

 

쿼리 실행은 단축키로 Ctrl + Enter

쿼리 옆의 화살표 버튼을 클릭해도 된다.

 

 

SQL 달리기반 3번 문제

[제목]

이용자의 포인트 조회하기

 

[상황]

이번에는 이용자들 별로 획득한 포인트를 학생들에게 이메일로 보내려고 합니다. 이를 위한 자료를 가공해봅시다. 특히 users 테이블에는 있으나 point_users 에는 없는 유저가 있어요. 이 유저들의 경우 point를 0으로 처리합시다.

 

[문제]

• 다음과 같은 결과 테이블을 만들어봅시다.
  • user_id: 익명화된 유저들의 아이디
  • email: 유저들의 이메일
  • point: 유저가 획득한 포인트
    • users 테이블에는 있지만 point_users에는 없는 user는 포인트가 없으므로 0 으로 처리
    • 포인트 기준으로 내림차순 정렬

 

[데이터 설명]

• users 테이블은 스파르타 코딩클럽에 가입한 유저들의 정보를 날짜별로 기록한 테이블입니다.
  • user_id: 익명화된 유저들의 아이디(varchar255)
  • created_at: 아이디 생성 날짜(timestamp)
  • updated_at: 정보 업데이트 날짜(timestamp)
  • name: 익명화된 유저들의 이름(varchar255)
  • email: 이메일(varchar255)

• point_users 테이블은 스파르타코딩클럽 가입 유저들의 포인트에 대한 정보를 기록한 테이블입니다.
  • point_user_id: point_users 테이블의 행을 구별하기 위한 key(varchar255)
  • created_at: 아이디 생성 날짜(timestamp)
  • updated_at: 정보 업데이트 날짜(timestamp)
  • user_id: 익명화된 유저들의 아이디(varchar255)
  • point: 보유하고 있는 포인트(int)

문제 접근

- 두 테이블 left join, 기준 칼럼 user_id

- users에는 있고 point_users에는 없는 유저를 0으로 표시 >> ifnull 사용

- point 기준 desc

- 아웃풋에 나타날 칼럼명 주의

 

최종 코드

SELECT u.user_id, u.email, IFNULL(p.point, 0) as point
FROM users u
	 LEFT JOIN point_users p ON u.user_id = p.user_id
ORDER BY point DESC

 

 

 

 

+) 해설에 나와있는 또다른 풀이

SELECT u.user_id, u.email,
       COALESCE(p.point,0) as point
FROM users u
left JOIN point_users p ON u.user_id = p.user_id
order by p.point desc;