데이터분대석

[카테고리:] BigQuery에서 활용하는 SQL

  • 빅쿼리란 무엇인가요?

    빅쿼리(BigQuery)는 구글 클라우드(Google Cloud)에서 제공하는 완전 관리형 데이터 웨어하우스입니다. 이는 대량의 데이터를 빠르고 효율적으로 분석할 수 있도록 설계된 도구로, SQL(Structured Query Language)을 사용해 데이터를 쿼리하고 분석할 수 있습니다. 특히 빅쿼리는 초보자도 쉽게 시작할 수 있도록 간단한 인터페이스와 뛰어난 확장성을 제공합니다. 빅쿼리의 주요 특징 빅쿼리를 시작하는 방법 1. Google Cloud Platform(GCP) 계정 만들기 2. GCP 콘솔에서…

  • Bigquery와 SQL 차이:unnest

    데이터 분석가로 일하다 보면 BigQuery와 일반 SQL에서 데이터를 다룰 때 마주치는 주요 기능 중 하나가 중첩 배열이나 구조체를 처리하는 방법입니다. 이 글에서는 BigQuery의 UNNEST 함수와 일반 SQL에서 사용하는 LATERAL VIEW를 비교하며, 두 개념이 어떻게 동일한 작업을 수행하는지 알아보겠습니다. 1. BigQuery의 UNNEST BigQuery는 스키마 설계에서 배열(Array)이나 구조체(Struct)를 지원합니다. 이때, 중첩된 데이터를 평평하게 펼치는 데 사용하는 함수가…

  • GA4 BigQuery를 활용한 유입 경로별 전환율 분석

    1. 유입 경로별 전화율 분석이란 무엇인가? 유입 경로별 전환율 분석은 마케팅 활동의 성과를 측정하고 최적화하는 데 사용되는 핵심적인 분석입니다. 이 분석은 유입 경로별 성과를 평가하여 효율적인 채널에 자원을 집중시키고, 개선이 필요한 부분을 파악하는 데 도움을 줍니다. 각 유입 경로(예: 광고 캠페인, 검색 엔진, 소셜 미디어, 직접 유입 등)를 통해 방문한 사용자가 특정 목표(예: 구매, 회원가입,…

  • GA4 BigQuery를 활용한 인사이트 도출 방법

    안녕하세요! 오늘은 GA4 데이터를 BigQuery를 통해 분석하는 방법 중, 누구나 쉽게 따라 할 수 있으면서도 강력한 인사이트를 도출할 수 있는 사례를 소개하려고 합니다. 예를 들어, 상위 페이지와 이벤트를 분석하여 사용자들이 가장 자주 사용하는 기능을 파악하거나, 유저당 이벤트 발생 수를 통해 참여도를 평가할 수 있습니다. 이러한 분석은 제품 개선과 사용자 경험 향상에 중요한 역할을 합니다. 이…

  • BigQuery 날짜형식 변환

    BigQuery에서는 날짜와 시간을 다룰 때 다양한 함수들을 제공합니다. 날짜 형식을 변환하면서 해당 단위에 맞는 활성 사용자 수를 계산하는 SQL 쿼리 작성 방법을 단계별로 설명하겠습니다. 이 포스팅에서는 event_date 필드가 날짜 형식(DATE)이라고 가정하겠습니다. 1. 날짜 형식: 년월일 (YYYY-MM-DD) 활성 사용자 수를 날짜 단위로 집계하려면 날짜 필드를 그대로 사용하면 됩니다. SELECT event_date AS day, COUNT(DISTINCT user_id) AS active_usersFROM…

  • GA4 Bigquery MAU 구하기

    안녕하세요! 오늘은 Google Cloud Platform(GCP)의 BigQuery를 사용하여 디바이스별 MAU(Monthly Active Users)를 구하는 방법을 알려드릴게요. 초보자분들도 이해할 수 있도록, 왜 이 작업이 필요한지와 쿼리의 각 단계에서 어떤 작업을 하는지 자세히 설명드리겠습니다. MAU란 무엇인가요? 먼저, MAU(Monthly Active Users)는 특정 기간 동안 서비스를 이용한 고유 사용자 수를 뜻합니다. 이 지표는 사용자의 활동 수준을 이해하고 서비스의 성장과 유지 상태를…

  • GA4 BigQuery 데이터를 활용한 Looker Studio 시각화

    Google Analytics 4(GA4)와 BigQuery를 활용하여 데이터를 분석하고, Looker Studio를 통해 시각화하는 방법을 소개합니다. 오늘은 “유입 소스/매체별 사용자 수와 세션 수“를 계산하는 BigQuery 쿼리를 작성하고, 이 데이터를 Looker Studio에 연결하여 쉽게 이해할 수 있도록 시각화하는 과정을 공유합니다. 1. BigQuery에서 GA4 데이터 조회 GA4 데이터를 분석하기 위해 BigQuery의 GA4 익스포트 테이블에서 필요한 데이터를 쿼리로 집계합니다. BigQuery 쿼리…

  • BigQuery와 GA4로 데이터 웨어하우스를 구현하는 방법과 활용 사례

    데이터 웨어하우스(DW)는 기업의 다양한 데이터 소스에서 정보를 수집, 정리, 저장하여 분석과 의사결정을 지원하는 중앙화된 시스템입니다. 클라우드 기술의 발전으로 데이터 웨어하우스는 비용 효율성과 확장성을 갖춘 서비스로 자리 잡았으며, Google Cloud Platform(GCP)에서 제공하는 BigQuery는 이러한 DW를 구현하는 데 최적화된 솔루션입니다. 특히, GA4 데이터를 활용한 마케팅 분석과 다른 데이터를 통합하여 더 넓은 비즈니스 인사이트를 얻는 사례가 많아지고 있습니다.…

  • GA4 BigQuery로 퍼널 분석

    퍼널 분석은 사용자의 행동 흐름을 이해하고, 각 단계에서 이탈률을 분석하여 개선점을 찾는 강력한 도구입니다. GA4 BigQuery 데이터를 활용하면 이런 퍼널 분석을 더 유연하게 수행할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 세션 시작 → 회원가입 → 상세페이지 조회 → 구매 단계로 퍼널 분석을 수행하는 방법을 다룹니다. 1. 퍼널 분석의 목적 2. 준비해야 할 데이터 GA4 데이터를 BigQuery로 연동하여…

  • STRING_AGG 함수

    STRING_AGG는 BigQuery에서 여러 행의 문자열을 하나의 문자열로 결합하는 데 사용되는 함수입니다. 특히, 데이터베이스에서 그룹화된 데이터를 하나의 문자열로 표현해야 할 때 유용합니다. 1. STRING_AGG 함수란? 2. STRING_AGG를 사용하는 이유 3. STRING_AGG의 사용 예시 예제 1: 고객 이름을 한 줄로 결합하기 고객 데이터를 관리하는 테이블이 있을 때, 특정 그룹의 고객 이름을 하나의 문자열로 요약할 수 있습니다. 데이터…

  • GA4 BigQuery vs UA BigQuery: 세션수&사용자수

    GA4와 UA(Universal Analytics)는 데이터 구조와 처리 방식이 달라 BigQuery에서 사용하는 쿼리도 큰 차이가 있어요. UA BigQuery GA4 BigQuery 1️⃣ 세션 수와 사용자 수 조회 UA BigQuery 버전 GA4 BigQuery 버전 2️⃣ 이탈 페이지 조회 UA BigQuery 버전 GA4 BigQuery 버전 요약

  • SQL과 BigQuery의 차이, 한눈에 정리해보기! 😄

    SQL을 이미 알고 있는 분들이라면, BigQuery를 접할 때 익숙하면서도 혼란스러운 점이 있을 거예요.오늘은 일반 SQL과 BigQuery의 차이를 쉽게 설명하면서, BigQuery의 특징을 SQL 경험자의 눈높이에 맞춰 설명드릴게요! 1️⃣ 일반 SQL과 BigQuery: 뭐가 다른가요? 1. SQL은 무엇? SQL은 데이터베이스(DB)를 다루기 위한 표준 언어로, MySQL, PostgreSQL, SQL Server, Oracle 등 다양한 RDBMS(Relational Database Management System)에서 사용됩니다.SQL로 데이터 조회,…