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[태그:] Bigquery

  • 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…

  • 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…

  • Google Tag Manager(GTM)를 활용한 웹페이지 A/B 테스트 방법

    A/B 테스트는 웹사이트 개선을 위한 강력한 방법 중 하나입니다. 특히 Google Tag Manager(GTM)를 활용하면 개발자의 도움 없이도 손쉽게 실험을 진행할 수 있습니다. 이번 글에서는 GTM을 활용한 A/B 테스트 설정부터 데이터 분석까지의 과정을 자세히 설명하겠습니다. 1. A/B 테스트란? A/B 테스트는 두 개 이상의 페이지 버전을 사용하여 어느 버전이 더 나은 성과를 내는지 비교하는 방법입니다. 예를 들어,…

  • 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…

  • GA4 Bigquery UNNEST 활용 방식 3가지

    GA4 데이터를 BigQuery에서 분석할 때, 반복 필드(repeated fields)와 일반 필드를 함께 조회하는 작업은 흔합니다. 특히 event_params에서 특정 키의 값을 추출하면서 다른 필드와 함께 분석하려면 UNNEST를 적절히 사용해야 합니다. 이번 글에서는 dimension3과 traffic_source.manual_source를 함께 조회하는 3가지 다른 방식의 쿼리를 소개합니다. 1. FROM 절에서 UNNEST 사용 예제 쿼리 설명 이 방법은 간단하고 직관적이어서 가장 널리 사용됩니다. 2.…

  • 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…

  • 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 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.…

  • BigQuery의 UNNEST 함수란?

    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…