🐥 Education/데이터리안 SQL데이터분석캠프

💡 요약 매출 분석하기 일별 매출액 구하기 PU 구하기 ARPPU 구하기 매출 증가 원인 파악하기 고객 세분화 분석 매출 원인 세부적으로 찾기 고객 세분화 기준 실습 🌳 매출 분석하기 일별 매출액 구하기 시각화 구글 스프레드 시트 → 파일 열기 → Ctrl+A (시각화 할 영역 설정) → ‘삽입’ → ‘차트’ 일별 구매 고객 수(PU, Paying User) 구하기 시각화 구글 스프레드 시트 → 파일 열기 → Ctrl+A (시각화 할 영역 설정) → ‘삽입’ → ‘차트’ 차트 더블클릭 → 차트 편집기 → ‘설정’ → ‘계열’에서 원하는 Column 설정 일별 1인당 평균 구매액(ARPPU, Average Revenue Per Paying User) 구하기 매출 증가 원인 파악하기 일별 매출액 한 번씩 튀..

💡 요약 매출 분석 서비스 성장 분석 방법론 AARRR 여러가지 서비스 성장 분석 방법론 분석 시나리오 매출 증가 시나리오 활성사용자 매출 증대 전략 ARPU / ARPPU 매출과 관련된 지표 🌳 매출 분석 ‘매출이 늘었는데(또는 줄었는데), 원인이 뭔가요?’ 비즈니스에서 가장 중요한 건 매출 실무에서 데이터 분석가가 자주 대답해줘야 하는 부분 중 하나 🌳 서비스 성장 분석 방법론 AARRR 서비스 성장 분석 방법론 중 하나 우리 서비스를 어떻게 하면 성장시킬 수 있을지 분석하는 방법론 실리콘밸리의 벤처 투자자가 만든 방법론 어떤 회사가 성장할만한 회사인지 투자한 이 회사가 어떻게 하면 성장할 수 있을지 성장에 포커스를 맞춰 생각하는 사람들 빠르게 회사를 성장시키기 위해 알고 있는 노하우들을 정리해서 만..

💡 요약 LEFT JOIN 왼쪽 테이블 + 교집합 테이블 옆으로 연결 RIGHT JOIN 오른쪽 테이블 + 교집합 테이블 옆으로 연결 FULL OUTER JOIN 두 테이블의 모든 데이터를 옆으로 연결 FULL OUTER JOIN + 조건 서로 겹치지 않는 데이터만 옆으로 연결 SELF JOIN 하나의 테이블 활용하여 데이터 붙이기 🌳 테이블 옆으로 연결하기 (OUTER JOIN) LEFT JOIN LEFT JOIN : 왼쪽 테이블 + 교집합 데이터 옆으로 연결 LEFT OUTER JOIN → OUTER 생략 왼쪽에 있는 데이터는 무조건 출력, 왼쪽 기준으로 오른쪽 데이터 출력 RIGHT JOIN RIGHT JOIN : 오른쪽 테이블 + 교집합 데이터 옆으로 연결 실무에서는 거의 LEFT JOIN 한 가..

💡요약 UNION ALL 테이블을 중복값 포함하여 위아래로 연결 UNION 테이블을 중복값 제외하고 위아래로 연결 INNER JOIN 교집합 데이터 옆으로 연결 🌳 데이터 위아래로 연결하기 UNION ALL : 테이블을 중복값 포함하여 위아래로 연결 UNION : 테이블을 중복값 제외하고 위아래로 연결 양쪽 테이블 형식이 같아야 함 🌳 테이블 옆으로 연결하기 (INNER JOIN) INNER JOIN : 교집합 데이터 옆으로 연결 테이블에 공통으로 들어가 있는 데이터만 출력 INNER 은 기본값 → JOIN 만 입력해도 됨 3개 이상의 테이블 → JOIN 반복 사용 2개 이상의 테이블을 JOIN 을 통해 한꺼번에 볼 때 가독성을 위해 Column명 앞에 테이블명 붙여주는 것이 좋음 테이블명에 별칭 붙이기..

💡 요약 개념 설명 SQL로 피봇 테이블 만들기 CASE 문 사용 COUNT , DISTINCT 사용 그룹 기준 추가 🌳 개념 설명 피봇(Pivot) : 축을 바꾼다 피봇 테이블(Pivot Table) : 실무에서 데이터를 효율적으로 파악하기 위해 사용하는 시각화 방법 GROUP BY → 한 가지 기준으로 데이터를 집계할 때 사용 두 가지 기준 이상일 때 : 피봇 테이블로 데이터를 파악하는 것이 훨씬 효율적 예시 날짜별로 상품 카테고리별 매출 구할 때 고객 분류별로 상품 카테고리별 데이터 볼 때 🌳 SQL로 피봇 테이블 만들기 1. CASE 문 사용 해당 기준일 때의 출력할 결과값을 CASE 문을 이용해 출력 예시 상품 카테고리가 ‘Furniture’일 때의 주문 수 → ‘order_id’를 출력 상품 ..

💡 요약 개념 설명 RFM 고객 세분화 분석이란? SQL 실습 Recency, Frequency, Monetary로 변환하기 Recency, Frequency, Monetary로 그룹 나누어 고객 수 세어보기 특정 조건의 고객 그룹 추출하기 실무 팁 비즈니스 특성에 맞는 고객군 분류 RFM 분석을 통한 CRM 마케팅 RFM 고객 세분화 분석 전체 프로세스 🌳 개념 설명 RFM 고객 세분화 분석 (RFM Analysis / RFM Segmentation) 고객들의 구매 패턴을 기준으로 그룹을 나누는 고객 세분화 모형 Recency : 얼마나 최근에 구매했는지 Frequency : 얼마나 자주 구매했는지 Monetary : 얼마나 많은 금액을 구매했는지 예시 구매 횟수, 금액 등을 기준으로 고객들의 등급을 ..