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[카테고리:] BigQuery에서 활용하는 SQL

  • 룩백 윈도우(Lookback Window)란? sql로 룩백 윈도우 적용하기!

    디지털 마케팅에서 “룩백 윈도우(Lookback Window)”란 사용자의 특정 행동(예: 광고 클릭, 광고 노출 등)과 이후 발생한 전환(예: 앱 설치, 구매 등)을 연결하기 위해 설정된 기간을 의미한다. 일반적으로 광고 트래킹 솔루션(AppsFlyer, GA4 등)에서는 이 룩백 윈도우를 설정하여 어떤 광고가 전환에 기여했는지를 분석한다. 예를 들어, AppsFlyer에서는 기본적으로 클릭을 기준으로 24시간 룩백 윈도우를 제공한다. 즉, 사용자가 광고를 클릭한 후…

  • GA4 BigQuery를 분석할 때 쿼리 성능 저하를 일으키는 4가지 사례와 해결 방법

    데이터브릭스(Databricks) 환경에서 GA4 BigQuery 데이터를 분석할 때, 쿼리 성능이 예상보다 느려지는 경우가 종종 발생합니다. 특히, 위젯을 활용한 변수 입력 방식이 성능 저하를 유발하는 경우를 직접 경험했습니다. 본 글에서는 데이터브릭스에서 쿼리 성능을 낮추는 대표적인 방식 4가지를 설명하고, 이를 해결하는 방법을 제시하겠습니다. 1. 데이터브릭스 위젯을 이용한 변수 입력 문제점 데이터브릭스의 dbutils.widgets 기능을 사용하여 변수를 설정한 후, 쿼리에서…

  • AARRR 분석 방법: GA4 BigQuery 데이터 기반 실전 가이드

    AARRR(아하!)는 스타트업 및 서비스 성장 분석을 위한 대표적인 프레임워크로, **Acquisition(방문), Activation(활성화), Retention(유지), Revenue(수익), Referral(추천)**의 5단계로 나뉩니다. 이 글에서는 GA4 BigQuery 데이터를 기반으로 AARRR 분석을 수행하는 방법을 구체적인 예시와 함께 설명하겠습니다. 1. Acquisition (방문) 의미 사용자가 우리 서비스에 처음 방문하는 단계입니다. 주로 트래픽 유입과 관련된 데이터를 분석합니다. 분석 방법 SQL 예제 (BigQuery GA4 데이터 기준) 2.…

  • MySQL 사용자들을 위한 BigQuery 사용법 가이드

    1. BigQuery란? BigQuery는 Google Cloud에서 제공하는 클라우드 기반 데이터 웨어하우스로, 대용량 데이터를 빠르게 분석할 수 있는 강력한 도구입니다. 기존 MySQL을 사용해본 경험이 있다면, BigQuery는 다음과 같은 차이점을 가집니다: 2. BigQuery에서 SQL 사용법 BigQuery의 SQL 문법은 MySQL과 유사하지만 몇 가지 차이가 있습니다. 기본적인 쿼리 예제를 통해 비교해보겠습니다. 2.1 테이블 조회 및 기본 쿼리 MySQL BigQuery 차이점:…

  • GA4를 활용한 웹사이트 QA 방법

    웹사이트를 개발하고 배포하기 전에 반드시 QA(Quality Assurance, 품질 보증) 과정을 거쳐야 합니다. 이 과정에서 GA4(Google Analytics 4)를 활용하면 더욱 체계적으로 데이터 트래킹을 검수할 수 있습니다. 이번 글에서는 GA4를 활용한 다양한 웹사이트 QA 방법을 소개하고, 각각의 방식이 어떤 상황에서 유용하게 사용될 수 있는지 설명하겠습니다. 1. GA4 DebugView를 활용한 실시간 이벤트 검수 개요 GA4에서는 DebugView 기능을 제공하여,…

  • BigQuery의 REPEATED 필드와 RECORD 형식 데이터 완벽 가이드

    BigQuery를 사용하다 보면 테이블에 RECORD 형식의 데이터가 포함된 경우를 자주 볼 수 있습니다. 이는 JSON 형태의 중첩된 데이터를 효율적으로 저장하고 조회할 수 있도록 도와줍니다. 이번 글에서는 RECORD 형식의 데이터를 다루는 방법을 자세히 설명하고, 실제 데이터 조회 및 응용 사례까지 다뤄보겠습니다. 1. RECORD 형식이란? BigQuery의 RECORD 형식은 테이블 내에서 하나의 열(Column)에 여러 개의 속성(필드)이 포함될 수…

  • 구글 빅쿼리를 활용한 데이터 분석 사례

    구글 빅쿼리(BigQuery)는 방대한 데이터를 빠르게 분석할 수 있는 강력한 도구입니다. 특히 마케팅, 광고, 사용자 행동 분석 등에 활용하면 인사이트를 도출하는 데 유용합니다. 이번 포스팅에서는 빅쿼리에서 접근할 수 있는 예시 데이터를 활용하여 다양한 분석을 수행하는 방법을 알아보겠습니다. 1. 핸드폰 기종별 광고 유입 채널 분석 분석 목표 사용자들이 어떤 핸드폰 기종을 사용하며, 주로 어떤 광고 채널을 통해…

  • BigQuery 중급 가이드: 데이터 분석을 위한 필수 문법 정리

    데이터 분석을 하다 보면 GA4의 BigQuery를 활용해야 하는 경우가 많습니다. BigQuery는 SQL 기반의 강력한 데이터 웨어하우스이지만, 기본적인 SQL 문법을 넘어서 BigQuery만의 특화된 기능을 익히는 것이 중요합니다. 이번 글에서는 중급자들이 반드시 알아야 할 BigQuery의 주요 문법과 활용법을 자세히 설명하겠습니다. 1. WITH 절을 활용한 CTE (Common Table Expressions) CTE(Common Table Expressions)는 복잡한 쿼리를 가독성 높게 작성할 수…

  • 빅쿼리와 MySQL의 차이점 및 활용법

    데이터베이스를 선택할 때, 빅쿼리(BigQuery)와 MySQL은 자주 비교되는 기술입니다. 두 시스템은 데이터 저장과 분석을 위한 강력한 도구이지만, 구조적으로나 활용 방식에서 큰 차이가 있습니다. 이번 글에서는 빅쿼리와 MySQL의 차이점과 각각의 활용 방법을 보다 자세히 살펴보겠습니다. 빅쿼리와 MySQL의 구조적 차이 1. 데이터베이스 유형 2. 저장 및 처리 방식 3. 확장성 및 성능 4. 데이터 처리 속도 빅쿼리와 MySQL의…

  • SQL에서 배열 다루기: 중복 제거와 활용법

    SQL에서 데이터를 다룰 때, 하나의 컬럼에 여러 개의 값을 저장해야 하는 경우가 있습니다. 특히 JSON 데이터나 이벤트 로그 데이터를 다룰 때 배열(Array)을 사용하면 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는데요. 하지만 배열을 사용할 때 중복된 값이 발생할 수 있어 이를 처리하는 방법이 필요합니다. 이번 포스팅에서는 SQL에서 배열을 다루는 이유, 중복 제거 방법, 그리고 배열 관련 SQL 함수들을…

  • BigQuery vs. Databricks: 속도 차이가 발생하는 이유와 해결 방법

    1. 개요 Google Cloud의 BigQuery를 사용하면 데이터 처리 속도가 매우 빠른 반면, Databricks나 내부 데이터베이스에서 동일한 데이터를 처리할 때 속도가 현저히 느려지는 경우가 많습니다. 왜 이런 차이가 발생하는지, 그리고 이를 해결할 수 있는 방법은 무엇인지 알아보겠습니다. 2. BigQuery가 빠른 이유 (1) 서버리스 아키텍처(Serverless Architecture) BigQuery는 완전 관리형 서버리스 데이터 웨어하우스로, 사용자가 인프라를 직접 관리할 필요가…

  • GA4에서 세션 단위 소스/매체, 기본 소스/매체, 첫 사용자 소스/매체 차이 및 BigQuery 구현 방법

    GA4에서는 트래픽 소스 분석을 위해 여러 가지 소스/매체(Source/Medium) 개념을 제공합니다. 대표적인 것이 다음과 같습니다. 각각의 차이점을 이해하고 GA4 BigQuery에서 어떻게 구현되는지 살펴보겠습니다. 1. 세션 단위 소스/매체(Session Source/Medium) 개념 세션 단위 소스/매체는 사용자가 사이트를 방문할 때, 해당 세션의 트래픽 소스를 나타냅니다. 즉, 사용자가 사이트에 방문할 때 유입된 경로를 기반으로 설정됩니다. 세션이 종료되면 새 세션이 시작될 때…