Window 함수란? Window 함수는 데이터를 **창문(Window)**을 통해 보는 것처럼, 특정 범위(=윈도우) 안에서 데이터를 분석할 수 있게 해주는 SQL 기능이에요. 쉽게 말하면, 그룹화된 데이터나 전체 데이터에서 각 행을 기준으로 순위, 누적값, 평균 등을 계산할 때 사용합니다.엑셀로 치면 SUM, RANK 같은 걸 쓰는데, 필터랑 정렬을 복잡하게 걸어야 하는 작업을 SQL에서 한 번에 끝낼 수 있는 거죠! 왜 …read more.

고객 세분화(Customer Segmentation)는 다양한 고객 데이터를 기반으로 공통된 특성을 가진 그룹으로 고객을 나누는 과정입니다. 이를 통해 각 그룹의 특성에 맞춘 맞춤형 마케팅 전략을 수립하고, 비즈니스 성과를 극대화할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 고객 세분화를 효과적으로 수행하기 위한 데이터 분석 전략을 단계별로 소개하겠습니다. 1. 고객 세분화의 필요성 고객 세분화는 왜 중요할까요? 다음은 고객 세분화가 비즈니스에 제공하는 주요 …read more.

SQL을 처음 배우는 사람이라면, “LIKE”, “IN”, 그리고 “=” 연산자가 헷갈릴 수 있어요. 이번 포스팅에서는 이 세 가지 연산자의 기본적인 개념과 사용법을 예제를 통해 알아보겠습니다. 1. = 연산자: 단일 값 비교 =는 가장 기본적인 연산자 중 하나로, 두 값이 같은지 비교합니다. 숫자, 문자열, 날짜 등 다양한 데이터 타입에서 사용할 수 있습니다. 예제: 2. IN 연산자: 여러 …read more.

데이터 분석은 단순히 숫자를 다루는 작업이 아닙니다. 데이터를 통해 의미 있는 통찰을 얻고, 문제를 해결하며, 가치를 창출하는 과정이죠. 그런데 이 모든 것의 시작은 바로 ‘분석의 목표 정의’에 있습니다. 목표가 명확하지 않다면 아무리 고급 기술과 방대한 데이터를 사용하더라도 결과물은 허무하거나 방향성을 잃게 됩니다. 이번 포스팅에서는 분석의 목표를 정의하는 것이 왜 중요한지, 그리고 이를 어떻게 설정해야 하는지에 …read more.

1. 데이터 분석이란? 데이터 분석은 주어진 데이터를 활용하여 통찰을 도출하고, 문제를 해결하며, 의사 결정을 지원하는 과정입니다. 다양한 분석 방법론이 존재하며, 각 방법은 특정한 목적과 상황에 따라 활용됩니다. 이 글에서는 데이터 분석의 주요 카테고리와 그 활용 사례를 간략히 소개합니다. 2. 주요 데이터 분석 카테고리 ▶ 기술 통계 (Descriptive Analytics) ▶ 진단 분석 (Diagnostic Analytics) ▶ 예측 …read more.

1. RFM 분석이란? RFM 분석은 데이터를 기반으로 고객을 세분화하고 가치를 평가하는 기법입니다.RFM은 Recency(최신성), Frequency(빈도), **Monetary(금액)**의 약자로, 각각 다음을 의미합니다: 이 세 가지 요소를 조합하여 고객의 행동 패턴을 이해하고, 맞춤형 마케팅 전략을 세울 수 있습니다. 2. RFM 분석이 중요한 이유 예를 들어, RFM 분석을 통해 고객을 그룹화하면, 한 번도 구매하지 않은 고객에게는 리마인드 메시지를, VIP 고객에게는 …read more.

퍼널 분석은 사용자가 특정 목표(예: 구매, 회원가입)에 도달하기까지의 단계별 행동 과정을 시각화하여 분석하는 방법입니다. 주로 이탈률(Conversion Rate)과 각 단계에서의 사용자 행동을 추적하여 문제점을 파악하고 개선 방향을 찾는 데 활용됩니다. 퍼널 분석의 기본 구성 퍼널 분석의 장점 퍼널 분석의 단점 효과적인 퍼널 분석을 위한 팁 퍼널 분석의 한계와 보완 방안 퍼널 분석은 서비스 개선과 전환율 최적화에 …read more.

BigQuery에서 배열 데이터는 단일 필드 안에 여러 값을 포함할 수 있는 데이터 구조입니다. 이 배열을 그대로 두면 분석에 어려움이 있을 수 있으므로, 배열의 각 요소를 분리해 행(row) 형태로 변환해야 합니다. 이때 사용하는 함수가 바로 UNNEST 입니다. UNNEST를 사용하면 배열 데이터를 테이블처럼 다룰 수 있어 보다 효율적인 데이터 분석이 가능합니다. 📌 UNNEST 함수의 기본 사용 방법 …read more.

SQL에서 조건과 논리 함수는 데이터를 처리하고 분석할 때 매우 유용합니다. 특히, 데이터를 특정 조건에 따라 변환하거나 필터링해야 할 때 자주 사용됩니다. 이번 포스팅에서는 조건 및 논리 함수의 기본 개념과 활용 예제를 소개합니다. 1. CASE 함수 CASE 함수는 SQL에서 조건에 따라 다른 값을 반환하는 가장 기본적인 논리 함수입니다. 여러 조건을 처리할 수 있어 유연성이 뛰어납니다. 기본 …read more.

Google BigQuery는 일반 데이터베이스와 달리 대규모 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 설계된 클라우드 기반 데이터 웨어하우스입니다. 하지만 구조적 차이와 사용 방식에서 기존 데이터베이스와는 큰 차이가 있습니다. 이 글에서는 BigQuery와 일반 데이터베이스의 차이를 쉽게 설명하겠습니다. 1. BigQuery의 주요 특징 1.1 데이터 모델의 차이 1.2 저장 방식과 성능 2. 주요 개념 비교 2.1 UNNEST와 JOIN의 차이 2.2 확장성과 …read more.

Google BigQuery는 대규모 데이터를 빠르고 효율적으로 처리하기 위한 클라우드 기반의 데이터 웨어하우스입니다. BigQuery는 Google Cloud Platform(GCP)의 일환으로 제공되며 SQL 같은 친숙한 언어를 사용해 데이터를 분석할 수 있습니다. 이 글에서는 BigQuery의 기초를 설명하고, GA4 데이터를 활용해 신규 사용자와 재사용자를 구분하는 쿼리 작성법까지 안내합니다. 1. BigQuery란? 주요 특징 2. BigQuery 기초 2.1 BigQuery 구성 요소 2.2 기본 …read more.

데이터 분석을 하다 보면 막히는 부분이나 더 효율적으로 일하고 싶은 순간이 많을 거예요. 이럴 때 AI 도구와 협업하면 더 빠르고 깊이 있는 분석이 가능해집니다. 특히 AI는 데이터 탐색, 패턴 발견, 코드 작성 등에서 큰 도움을 줄 수 있어요. 이번 포스팅에서는 AI와 함께 시너지를 극대화할 수 있는 방법을 구체적으로 알려드릴게요. 1. 문제 정의와 분석 목표 설정 …read more.