데이터 분석 숩터디

지난번에 제작한 대시보드에 대한 피드백을 얻고자 데이터 분석 커뮤니티에 포스트를 공유하였다.(예상 외로) 많은 분들이 피드백을 해주셔서 이를 바탕으로 대시보드를 수정하고 전/후 비교를 통해 공부해보고자 한다. 이번 포스트에서는,피드백을 바탕으로 대시보드 수정하기수정 후 나아진 점 생각해보기 (왜 이렇게 수정해야 했을까?)변경된 대시보드를 보고 함의점 생각해보기 1. Before지난번에 제작한 대시보드 '서울 내 범죄 발생 현황' 은 다음과 같다.해당 대시보드에 대하여 몇 가지 피드백을 받은 후 전체적으로 문제가 있다고 생각이 되어 수정을 하고자 한다. 2. Feedback받은 피드백들을 바탕으로 해결한 것과 해결하지 못한 것에 대해 서술해보고자 한다.1) 유형별 발생건수 정렬가나다순으로 되어 있는 바 차..

이번 포스트에서는, 사용할 데이터 파악 DB 생성 테이블 생성 (두 가지 방식) 1. 사용할 데이터 분석에 사용될 데이터들의 일부는 아래와 같으며, 모든 테이블은 500개의 row로 구성되어 있다. 이 데이터들을 전처리하기 위해 DataGrip으로 불러와 주는 단계가 필요하다. 1) 내국인 일자별 시간대별 ⏱️ 2) 내국인 성별 연령대별 👫 3) 내국인 집계구 유입지별 🌏 4) 내국인 업종 코드 🏷️ 5) 외국인 일자별 시간대별 ⏱️ 6) 외국인 집계구 국가별 🌏 7) 외국인 업종 코드 🏷️ 2. DB 생성하기 테이블을 불러오기 전에 DB를 생성할 필요가 있다. SHOW DATABASES; 코드를 실행해 주면 아래와 같이 DB 리스트가 출력된다. DB를 새로 만들고 싶다면 👉🏻 CREATE DATABAS..

프로젝트를 시작하기 전, 지금까지 Python, SQL을 배워보았으니 이 기술들을 활용하여 데이터를 분석하는 경험이 필요하다고 생각 데이터 분석을 통해 몰랐던 부분을 알게 되거나, 이미 예상하고 있었던 경향을 확인함으로써 또 다른 공부를 하기 위해 시작 내가 생각하는 데이터 분석 과정 데이터 수집 데이터 전처리 데이터 분석 분석 결과 도출 데이터 시각화 문제 해결 및 함의점 제공 내가 사용하고자 하는 분석 스킬과 툴 💻 데이터 전처리 및 분석 - MySQL, Python 📊 데이터 시각화 - Tableau 분석 툴은 DateGrip과 Pycharm 사용할 예정 프로젝트 주제 평소 상품 구매 데이터 예제를 가지고 공부했기에 '사람들의 실제 소비 내역을 볼 수 있는' 데이터를 분석하고 싶다는 생각을 했다. ..

1. 문제 2. 문제 풀기 전에, HR_DEPARTMENT 👉🏻 X HR_EMPLOYEES 👉🏻 사번, 사원명, 보너스 조회 HR_GRADE 👉🏻 평가 등급 조회 평가 점수별 등급과 성과금 정보에 따른 값 계산하기 사번 ASC 3. 테이블 HR_DEPARTMENT AS DEPT HR_EMPLOYEES AS EMP HR_GRADE AS GR 4. 나의 시도 시도 1) 테이블 DEPT은 조회할 컬럼이 없으니 제외하고, 테이블 EMP와 테이블 GR은 ‘사번’이라는 동일한 컬럼을 가지고 있으니 INNER JOIN을 해준다. SELECT FROM HR_EMPLOYEES AS EMP INNER JOIN HR_GRADE AS GR ON EMP.EMP_NO = GR.EMP_NO 시도 2) 아래는 ‘평가 점수별 등급과 ..

1. 문제 2. 문제 풀기 전에, HR_DEPARTMENT 👉🏻 부서 ID, 영문 부서명 조회 HR_EMPLOYEES 👉🏻 평균 연봉 조회 평균 연봉은 소수점 첫째 자리에서 반올림하기 부서별 평균 연봉 DESC 3. 테이블 HR_DEPARTMENT AS DEPT HR_EMPLOYEES AS EMP 4. 풀이 과정 1단계) 두 테이블을 연결하여 부서별 평균 연봉을 알아보아야 하니 부서 ID를 기준으로 INNER JOIN을 적용해 줍니다. SELECT FROM HR_DEPARTMENT AS DEPT INNER JOIN HR_EMPLOYEES AS EMP ON DEPT.DEPT_ID = EMP.DEPT_ID 2단계) 부서 ID, 영문 부서명, 평균 연봉을 조회하는 SELECT문을 작성해 준다. AVG() 함수..

1. 문제 2. 문제 풀기 전 생각해 볼 것 ITEM_INFO 👉🏻 아이템 ID, 아이템 명, 희귀도 조회 ITEM_TREE 👉🏻 (서브 쿼리를 이용할 때) PARENT 아이템 ID 조회 더 이상 업그레이드 할 수 없는 아이템이어야 함 아이템 ID DESC 3. 테이블 ITEM_INFO ITEM_TREE 4. 풀이 과정 (LEFT JOIN 사용) 1단계) '두 테이블을 이용하여 더 이상 업그레이드 할 수 없는 아이템'을 조회하기 위해, 교집합을 보여주는 INNER JOIN 말고 다른 것을 생각해 볼 필요가 있다. ITEM_INFO 테이블을 기준으로 아이템들의 업그레이드 전을 보아야 하니 LEFT JOIN을 해 준다. 아래의 출력값을 보면 업그레이드가 가능한 아이템 리스트를 볼 수 있는데, 여기서 아이템 ..

1. 문제 2. 문제 풀기 전 생각해 볼 것 AIR_POLLUTION 👉🏻 연도, 평균 미세먼지 오염도, 초미세먼지 오염도 조회 1) 수원 지역으로 한정하기 2) 연도 별 그룹화하기 3) 평균 미세먼지, 초미세먼지 오염도는 소수 셋째 자리에서 반올림 YEAR ASC 값을 반올림하여 출력해 주는 ROUND 함수의 개념과 작성 방식 생각하기 3. 테이블 AIR_POLLUTION 4. 풀이 과정 1단계) 특정 지역으로 한정해서 조회를 해야 하니 WHERE절을 통해 ‘수원’만 조회하는 조건을 추가해 준다. SELECT FROM AIR_POLLUTION WHERE LOCATION2 = '수원' 2단계) YEAR()함수를 이용하여 컬럼 YM에서 연도만 추출해 준다. 그리고 AVG() 함수를 통해 미세먼지와 초미세먼..

1. 문제 2. 문제 풀기 전에, HR_DEPARTMENT 👉🏻 X HR_EMPLOYEES 👉🏻 사번, 성명, 직책, 이메일 HR_GRADE 👉🏻 점수 합계 상, 하반기 접수 합계가 가장 높은 사원 정보 조회하기 점수 합계 DESC (=점수 높은 순으로) 3. 테이블 HR_DEPARTMENT AS DEPT HR_EMPLOYEES AS EMP HR_GRADE AS GR 4. 풀이 과정 1단계) 테이블 DEPT와 테이블 EMP는 DEPT_ID라는 공통 컬럼을 가지고 있고, 테이블EMP와 테이블 GR은 EMP_NO라는 공통 컬럼을 가지고 있다. 이 세 테이블을 연결하여 쿼리문을 작성해야 하니 INNER JOIN을 해준다. SELECT FROM HR_DEPARTMENT AS DEPT INNER JOIN HR_E..

1. 문제 2. 문제 풀기 전에, ITEM_INFO 👉🏻 아이템 ID, 아이템 명 조회 ITEM_TREE 👉🏻 X ROOT 아이템 조회하기 아이템 ID ASC 3. 테이블 ITEM_INFO AS INFO ITEM_TREE AS TREE 4. 풀이 과정 1단계) 테이블 INFO와 테이블 TREE가 공통으로 가지고 있는 컬럼인 ITEM_ID를 이용하여 INNER JOIN을 해준다. SELECT FROM ITEM_INFO AS INFO INNER JOIN ITEM_TREE AS TREE ON INFO.ITEM_ID = TREE.ITEM_ID 2단계) ‘PARENT 아이템이 없는 아이템을 ROOT 아이템’이기 때문에, IS NULL을 이용하여 PARENT_ITEM_ID 컬럼에서 NULL 값을 조회하는 WHERE..

1. 문제 2. 문제 풀기 전에, DEVELOPERS 👉🏻 개발자 ID, 이메일, 이름, 성 조회 SKILLCODES 👉🏻 스킬의 코드 조회 Python 혹은 C# 스킬을 가진 개발자여야 함 ID ASC &, |, ^와 같은 비트 연산자에 대한 개념 생각하기 3. 테이블 SKILLCODES DEVELOPERS 4. 풀이 과정 1단계) 개발자의 ID, 이메일, 이름, 성을 조회하는 SELECT문을 작성해 준다. SELECT ID, EMAIL, FIRST_NAME, LAST_NAME FROM DEVELOPERS 2단계) 어떤 개발자의 SKILL_CODE가 400(=b'110010000')이라면, 이는 SKILLCODES 테이블에서 CODE가 256(=b'100000000'), 128(=b'10000000')..