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이전에는 사실 데이터의 추출은 남의 일이라고 생각한 적이 많습니다.

저의 역할은 데이터를 분석하고 보고서를 만드는 일이라고 생각했거든요

조금씩 데이터분석을 알아가다보니까, 그게 저의 강점이 되어있었고,

새롭게 입사하시는 팀원분들에게는 항상 데이터 분석에 대해서 배우라고 말씀드리고, 직접 추출하라고 말씀드립니다.

왜냐하면 추출에는 나의 기획 의도가 들어가기 때문입니다.

그렇기 때문에 사업이나 기획을 꿈꾸시는 분들도 데이터 분석을 배우시는것을 강추합니다.

데이터 분석을 배우시는 분들을 위한 가이드

데이터 중심의 비즈니스 세계에서 데이터를 효과적으로 분석하고 해석하는 것은 정보에 기반한 의사 결정에 매우 중요합니다.

데이터 분석가는 이 과정에서 핵심적인 역할을 하며, 그들이 사용하는 가장 강력한 도구 중 하나는 Structured Query Language (SQL)입니다.

SQL은 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 관리, 처리 및 쿼리하는 데 필수적입니다.

데이터 분석을 처음 시작하거나 기술을 향상시키려는 경우, 대규모 데이터 세트를 다루고 실행 가능한 인사이트를 발견하기 위해 SQL을 숙달하는 것이 중요합니다.

FAQ

1. 데이터 분석가에게 SQL이 중요한 이유는 무엇인가요?

SQL은 데이터 분석가에게 필수적입니다.

관계형 데이터베이스에서 데이터를 효율적으로 쿼리하고, 업데이트하며, 조작할 수 있게 해주기 때문입니다.

SQL을 사용하면 분석가가 특정 데이터를 빠르게 검색하고, 데이터를 정리 및 변환하며, 복잡한 쿼리를 수행할 수 있어 데이터 분석과 보고가 더 효과적으로 이루어집니다.

2. SQL VS NOSQL

두개 중에 하나만 쓰는 경우는 드뭅니다. 두개의 장단점이 있기 때문에 사실은 두개다 배우시는게 좋습니다.

다만 처음에 배우셔야 한다면 SQL (RDB)를 배우시는것이 좋습니다.

왜냐하면 NOSQL은 SQL의 반대 개념으로 가지고 나온 개념이라서요 뿌리는 사실 NOSQL에서 많이 차용하고 있어

나중에 이해하기가 훨씬 쉽습니다.

3. 데이터 분석에 적합한 SQL은 무엇인가요?

• - MySQL: 작은 데이터 세트와 웹 애플리케이션에 적합합니다.

• - PostgreSQL: 복잡한 쿼리와 대규모 데이터 세트에 뛰어납니다.

• - SQL Server: 엔터프라이즈 환경에 이상적이며, Microsoft 도구와 잘 통합됩니다.

• 최적의 선택: 사용자의 요구 사항에 따라 달라집니다.

4. SQL vs R vs Python — 데이터 분석에 어떤 것이 더 나은가요?

• - SQL: 데이터 쿼리 및 관리에 가장 적합합니다.

• - R: 통계 분석 및 시각화에 뛰어납니다.

• - Python: 머신 러닝, 데이터 조작 및 자동화에 유연성을 제공합니다.

• 결론: 많은 분석가들은 이러한 도구의 강점을 활용하기 위해 이들을 조합하여 사용합니다.

5. 데이터 분석을 위한 SQL 프로젝트 예시는 무엇인가요?

새로운 프로그래밍 언어를 배우는 가장 좋은 방법 중 하나는 실용적인 프로젝트를 진행하는 것입니다. 데이터 분석을 위한 SQL 프로젝트 예시는 다음과 같습니다:

• - 판매 분석: 판매 트렌드와 성과 지표를 분석합니다.

• - 고객 세분화: 구매 행동을 기반으로 고객을 그룹화합니다.

• - 이탈 예측: 고객 유지 및 이탈 패턴을 식별합니다.

• - 재고 관리: 재고 수준을 추적하고 최적화합니다.

• - 마케팅 캠페인 분석: 마케팅 캠페인의 효과를 평가합니다.

Structured Query Language(SQL)란?

SQL은 데이터베이스에서 데이터를 조작, 저장 및 검색하기 위해 설계된 프로그래밍 언어입니다.

관계형 데이터베이스는 데이터를 행과 열로 구성된 테이블로 정리하며, 각 행은 레코드를, 각 열은 데이터 값의 특성을 나타냅니다.

SQL을 사용하면 이러한 테이블에서 정보를 저장, 업데이트, 삭제, 검색 및 검색할 수 있습니다. 또한 SQL은 데이터베이스 성능을 유지하고 최적화하는 데에도 사용될 수 있습니다.

SQL은 1970년대 초 IBM 연구원인 Raymond Boyce와 Donald Chamberlin에 의해 개발되었습니다.

이후 SQL은 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 쿼리, 검색, 업데이트 및 조작할 수 있게 해주는 가장 널리 사용되는 데이터베이스 언어가 되었습니다.

핵심 개념

• - 데이터베이스(Databases)

• : 데이터베이스는 컴퓨터 시스템 내에 구조화된 데이터 세트입니다. 쉽게 접근하고 조작할 수 있도록 조직화된 대량의 정보를 포함합니다.

• - 테이블(Tables)

• : 데이터베이스에서 데이터는 테이블로 조직됩니다. 테이블은 데이터를 행과 열로 구성하며, 각 행은 레코드를, 각 열은 데이터 레코드의 특성을 나타냅니다.

• - 스키마(Schemas)

• : 스키마는 데이터베이스에 포함된 테이블, 뷰, 프로시저 등의 객체 집합입니다. 이는 데이터베이스 내에서 정보가 어떻게 조직되고 유지되는지를 설명합니다.

데이터 분석에서 SQL의 중요성

SQL은 데이터 분석가에게 매우 유용한 도구입니다. 관계형 데이터베이스에서 정보를 체계적이고 효율적으로 추출할 수 있는 방법을 제공하기 때문입니다.

SQL을 사용하면 데이터 추출, 보고 및 분석이 효율적으로 이루어질 수 있으며, 대량의 데이터를 효과적으로 처리할 수 있습니다.

2. - 효율적인 데이터 추출

3. : SQL은 대규모 및 복잡한 데이터 세트에서 특정 데이터를 추출하는 데 필수적입니다.

4. - 대량의 데이터 처리

5. : SQL은 대량의 데이터를 정밀하고 빠르게 관리하고 처리하도록 설계되었습니다.

6. - 데이터 조작의 다양성

7. : SQL은 데이터 분석 과정의 다양한 단계에서 사용될 수 있는 다재다능한 도구입니다.

8. - 데이터 기반 의사 결정 지원

9. : SQL은 빠르고 정확한 데이터 검색 및 조작을 가능하게 하여, 조직 내에서 데이터 기반 의사 결정을 지원합니다.

10. 산업 전반의 광범위한 채택

11. : SQL은 다양한 산업에서 널리 사용되며, 다양한 데이터베이스와 통합할 수 있는 필수 기술입니다.

12. 정확한 보고 지원

13. : SQL은 복잡한 쿼리와 대규모 데이터 세트를 처리할 수 있어, 데이터 분석가가 정확하고 신뢰할 수 있는 보고서를 작성할 수 있게 합니다.

게임산업에서의 SQL

SQL은 게임 산업에서도 중요한 역할을 합니다.

수백 명의 플레이어가 동시에 플레이할 수 있는 동적 게임을 만들기 위해 필요한 대량의 데이터를 관리하는 데 도움을 줍니다.

온라인 멀티플레이어 게임에서 SQL 데이터베이스는 플레이어 정보, 게임 상태, 점수 및 게임 내 활동에 대한 정보를 포함합니다.

이러한 데이터베이스는 실시간 데이터의 일관성과 정확성을 보장하며, 게임의 원활한 운영에 필수적입니다.

SQL의 유연한 쿼리 기능을 통해 개발자는 플레이어의 활동과 관심사를 추적하여 그들의 관심에 맞는 콘텐츠와 업데이트를 제공할 수 있습니다.

또한 SQL 데이터베이스는 텍스처 및 사운드와 같은 게임 자산을 저장하고 검색하여 로딩 시간을 최소화하고 성능을 향상시킵니다.

따라서 게임 개발자는 SQL을 사용하여 데이터 작업을 관리하고 게임의 품질을 향상시키며, 오늘날 게임에 요구되는 성능 기준을 충족할 수 있습니다.

이는 SQL이 끊임없이 진화하는 게임 기술 세계에서 필수적인 도구임을 보여줍니다.

SQL vs. NoSQL

1. 

   SQL 데이터베이스: 데이터를 구조화된 테이블에 저장하며, 테이블 간의 미리 정의된 관계를 기반으로 데이터를 관리합니다.

   • NoSQL 데이터베이스: 문서, 키-값 쌍, 그래프, 와이드 컬럼 등 다양한 형식으로 데이터를 저장합니다.

3. 스키마:

   • SQL 데이터베이스: 미리 정의된 스키마를 사용하며, 데이터의 구조를 명확히 정의합니다.

   • NoSQL 데이터베이스: 동적 스키마를 사용하여 유연하고 비정형 데이터 저장을 지원합니다.

5. 확장성:

   • SQL 데이터베이스: 일반적으로 수직 확장이 가능하며, 단일 서버의 성능을 강화하여 부하를 처리합니다(예: CPU, RAM 추가).

   • NoSQL 데이터베이스: 수평 확장이 가능하며, 여러 서버에 데이터베이스 부하를 분산시켜 대규모 데이터를 처리합니다.

7. 데이터 저장:

   • SQL 데이터베이스: 행과 열로 구성된 테이블에 데이터를 저장하며, 구조화되고 조직화된 형식을 제공합니다.

   • NoSQL 데이터베이스: 문서 저장소, 키-값 저장소, 그래프 데이터베이스, 와이드 컬럼 저장소 등 다양한 저장 모델을 사용하여 데이터 저장 및 검색에 유연성을 제공합니다.

9. 사용 사례:

   • SQL 데이터베이스: 데이터 일관성과 무결성이 중요한 금융 시스템과 같은 시나리오에서 우수합니다.

   • NoSQL 데이터베이스: 문서나 JSON과 같은 비정형 데이터를 처리하는 데 적합하며, 콘텐츠 관리 시스템, 실시간 분석, 빅데이터 애플리케이션에 이상적입니다.

SQL 데이터베이스 및 설치 팁

MySQL

오픈 소스이며 널리 사용됩니다.

• 웹 기반 애플리케이션 및 중소기업에 적합합니다.

• 설치 방법: 공식 MySQL 웹사이트에서 다운로드한 후, 운영 체제에서 제공하는 설치 마법사를 따라 설치합니다.

• MySQL Workbench와 같은 도구를 사용하여 데이터베이스를 관리하고 쿼리를 실행할 수 있습니다.

PostgreSQL

• 오픈 소스이며 확장성이 뛰어납니다.

• 기능과 SQL 표준과의 호환성으로 유명합니다.

• 설치 방법: 공식 PostgreSQL 웹사이트에서 다운로드합니다.

• 그래픽 설치 프로그램을 사용하면 설치 과정이 간단합니다. pgAdmin과 같은 GUI 도구를 사용하여 데이터베이스를 관리할 수도 있습니다.

SQL Server

• 신뢰성과 다른 Microsoft 애플리케이션과의 호환성으로 인해 엔터프라이즈 환경에서 널리 사용됩니다.

• 설치 방법: Microsoft 웹사이트에서 다운로드합니다. 요구 사항에 따라 필요한 버전(Express, Standard, Enterprise)을 선택합니다.

• SQL Server Management Studio(SSMS)를 사용하여 데이터베이스를 관리합니다.

핵심 SQL 작업 3가지

모든 데이터 분석가는 기본 SQL 작업에 익숙해야 합니다.

이러한 작업은 데이터 관리 및 검색의 필수 절차입니다. 이 섹션에서는 관계형 데이터베이스에서 데이터를 읽고, 쓰고, 검색하고, 정렬하는 데 사용되는 기본 작업을 설명합니다.

1. 데이터 검색

SQL 데이터 분석가가 가장 일반적으로 수행하는 작업 중 하나는 데이터베이스를 쿼리하는 것입니다.

SELECT 문은 하나 이상의 데이터베이스 테이블에서 데이터를 가져옵니다. 주요 구성 요소는 다음과 같습니다:

• - 열 선택: 테이블에서 검색하려는 열을 지정합니다.

• - 행 필터링: WHERE 절을 사용하여 특정 조건에 따라 검색할 행을 지정합니다.

• - 결과 정렬: 하나 이상의 열을 기준으로 결과를 정렬하여 데이터 분석을 용이하게 합니다.

2. 데이터 조작

데이터를 수집한 후 분석에 적합하도록 변환해야 하는 경우가 있습니다. SQL은 이를 위해 다음과 같은 문을 제공합니다:

• - INSERT: 테이블에 레코드를 추가합니다.

• - UPDATE: 특정 조건에 따라 테이블의 레코드를 수정합니다.

• - DELETE: 테이블에서 데이터를 삭제합니다.

3. 데이터 정렬 및 제한

데이터 검색 프로세스를 더욱 세밀하게 조정하기 위해 데이터를 정렬하고 제한할 수 있습니다:

• - ORDER BY: 하나 이상의 열을 기준으로 데이터를 오름차순 또는 내림차순으로 정렬합니다.

• - LIMIT: 쿼리가 반환할 행의 수를 특정 수로 제한합니다.

이러한 작업은 빅데이터를 다룰 때 유용하며, 데이터의 노이즈를 필터링하는 데 도움이 됩니다.
이러한 기본 SQL 작업을 배우면 데이터 분석, 데이터 정리, 보고서 작성 등 데이터 관련 문제를 해결하는 데 필요한 필수 기술을 습득할 수 있습니다.

4. 데이터 분석을 위한 고급 SQL 기술

조인(Joins)

조인은 두 개 이상의 테이블에서 데이터를 통합하는 데 도움이 됩니다. 다양한 유형의 조인과 그 사용법을 익히면 데이터 세트를 효과적으로 결합할 수 있습니다.

• - INNER JOIN: 두 테이블에서 동일한 값을 가진 레코드를 선택합니다.

  • 예시 사용 사례: 고객 테이블과 주문 테이블을 조인하여 각 고객의 주문을 확인합니다.

• - LEFT JOIN (또는 LEFT OUTER JOIN): 왼쪽 테이블의 모든 레코드와 오른쪽 테이블에서 일치하는 레코드를 반환합니다. 일치하지 않으면 오른쪽 테이블의 열에 NULL이 반환됩니다.

  • 예시 사용 사례: 모든 고객과 주문을 표시하며, 주문을 하지 않은 고객도 포함합니다.

• - RIGHT JOIN (또는 RIGHT OUTER JOIN): 오른쪽 테이블의 모든 레코드와 왼쪽 테이블에서 일치하는 레코드를 반환합니다.

  • 예시 사용 사례: 모든 제품과 해당 주문을 표시하며, 주문되지 않은 제품도 포함합니다.

• - FULL OUTER JOIN: 왼쪽 또는 오른쪽 테이블에서 일치하는 모든 레코드를 반환합니다. 일치하지 않으면 해당 측의 열에 NULL이 반환됩니다.

  • 예시 사용 사례: 모든 고객과 주문을 표시하며, 주문을 하지 않은 고객도 포함합니다.

5. 서브쿼리 및 중첩 쿼리

서브쿼리(또는 내부 쿼리)는 하나의 쿼리 안에 다른 쿼리를 포함하는 것을 말합니다. 이를 통해 작업을 단순화하고 코드를 더 이해하기 쉽게 만들 수 있습니다.

• 서브쿼리 사용: 서브쿼리는 SELECT, WHERE, FROM 절과 같은 쿼리의 다양한 부분에 배치할 수 있습니다.

6. 집계 함수

집계 함수는 값 집합에 대해 작동하며 단일 결과를 반환합니다. 일반적으로 GROUP BY 절과 함께 사용하여 각 값 그룹에 대한 계산을 수행합니다.

• - COUNT: 집합의 행 수를 반환합니다.

  • 예시 사용 사례: 각 고객이 주문한 총 주문 수를 측정합니다.

• - SUM: 집합의 값을 합산합니다.

  • 예시 사용 사례: 각 제품의 총 판매액을 계산합니다.

• - AVG: 집합의 평균 값을 계산합니다.

  • 예시 사용 사례: 고객별 평균 주문 금액을 계산합니다.

• - MAX 및 MIN: 각각 집합의 최대값과 최소값을 반환합니다.

  • 예시 사용 사례: 재고에서 가장 비싼 제품과 가장 저렴한 제품을 식별합니다.

• - GROUP BY: 동일한 값을 가진 행을 요약 행으로 집계합니다.

  • 예시 사용 사례: 월별로 판매 데이터를 분류하여 각 월의 총 판매액을 확인합니다.

데이터 분석을 위한 고급 SQL

SQL for Data Analytics는 데이터 분석가가 데이터를 효과적으로 준비, 변환 및 해석할 수 있도록 다양한 기술과 작업을 포함합니다. SQL의 기능은 데이터를 관리하고 의미 있는 인사이트를 도출하는 데 매우 중요합니다. 아래에서는 데이터 분석 프로세스의 다양한 단계에서 SQL이 어떻게 지원되는지 살펴보며, 데이터 분석을 위한 SQL을 배우는 데 도움을 드립니다.

1) 데이터 클리닝

데이터 클리닝은 데이터 분석을 위해 데이터를 준비하고 일관성을 유지하기 위해 불일치를 제거하는 필수적인 과정입니다.

SQL은 데이터를 정리하고 준비하는 다양한 기술을 제공합니다:

• - 중복 제거: 중복 레코드는 분석 결과를 왜곡할 수 있습니다. SQL을 사용하여 중복을 제거하고 동일한 레코드가 없도록 합니다.

• - 결측값 처리: 데이터 세트에는 종종 결측값이 존재하며, 이는 일반적인 문제입니다. SQL을 사용하여 결측값을 식별하고, 이를 제외하거나 합리적인 값으로 대체하는 전략을 결정할 수 있습니다.

• - 데이터 표준화: 데이터가 수집될 때 다양한 형식으로 존재할 수 있으며, 이는 분석에 문제를 일으킬 수 있습니다. SQL을 사용하여 날짜 및 시간 형식을 통일하거나 텍스트를 동일한 대소문자로 변환할 수 있습니다.

• - 데이터 오류 수정: 데이터의 품질을 향상시키고 오타, 잘못된 정보 등과 같은 불일치를 제거합니다.

2) 데이터 변환

데이터 변환은 데이터를 분석에 적합한 형태로 변경하는 과정입니다. SQL은 데이터 변환을 위한 강력한 기능을 제공합니다:

• - 새로운 메트릭 계산: 단가와 판매 수량을 기반으로 총 매출과 같은 새로운 열을 추가합니다.

• - 데이터 집계: 일일 판매 데이터를 월별 판매 데이터로 집계하는 등 다양한 수준에서 데이터를 집계합니다.

• - 피벗 테이블 생성: 데이터를 행에서 열로 전치하여 빠르게 비교하고 분석할 수 있습니다.

• - 테이블 조인: 분석에 필요한 모든 정보를 수집하기 위해 여러 테이블의 데이터를 하나의 테이블로 통합합니다.

3) 탐색적 데이터 분석

탐색적 데이터 분석은 데이터 세트를 분석하여 데이터의 특성을 이해하는 초기 과정입니다. 일반적으로 시각적으로 수행되며, SQL은 EDA에서 중요한 역할을 합니다:

• -

• 데이터 요약: 데이터가 어떻게 분포되어 있는지 이해하기 위해 평균, 중앙값과 같은 중심 경향성 측정값과 표준 편차와 같은 변동성 측정값을 사용합니다.

• - 패턴 및 트렌드 식별: SQL 쿼리를 사용하여 데이터를 검토하고 패턴, 트렌드 및 이상 현상을 식별합니다.

• - 데이터 세분화: 다양한 변수를 기반으로 데이터를 조직화하여 다른 변수의 결과 간 차이를 분석합니다. 예를 들어, 지역별 판매 수치를 비교합니다.

• - 데이터 필터링 및 정렬: 필터를 적용하고 데이터를 정렬하여 데이터의 하위 범주에 초점을 맞추고 트렌드를 발견합니다.

4) 보고 및 시각화

보고서와 시각적 데이터를 생성하는 것은 이해관계자와 정보를 공유하는 데 매우 중요합니다. SQL은 보고 및 시각화를 위해 데이터를 준비하는 데 도움을 줍니다:

• - 보고서 생성: 주요 통계, 결론 및 권장 사항을 포함한 명확하고 공식적인 문서를 준비합니다. SQL은 이러한 보고서에 필요한 데이터를 추출하고 정렬할 수 있습니다.

• - 시각화 도구와 통합: Tableau, Power BI, Excel과 같은 도구를 사용하여 시각화를 생성하기 위해 SQL을 데이터 조작에 적용합니다. 이러한 도구는 차트 또는 대시보드와 같은 그래픽 데이터 출력을 생성할 수 있습니다.

• - 대화형 대시보드 생성: SQL 데이터베이스에 저장된 구조화된 데이터를 사용하여 사용자가 데이터를 조작하고 실시간으로 답변을 얻을 수 있도록 데이터를 제시합니다.

• - 보고서 자동화: SQL 스크립트를 통해 보고서 생성을 자동화하여 관련 당사자에게 요청 없이도 적시에 정보를 제공합니다.