💻본 포스팅은 [인프런] 카일스쿨의 BigQuery(SQL) 활용편을 기반으로요약 및 실습한 기록을 정리했습니다.퍼널 분석의 개념퍼널 분석은 사용자가 서비스 내에서 공급자가 원하는 목표 행동으로 이동하는 과정을 단계별로 시각화하고,각 단계에서 얼마나 전환(Conversion)이 일어나는지 파악하는 분석 방법이다.정의하나의 퍼널에서 다음 퍼널로 얼마나 전환되는지 파악이벤트 기반 퍼널명시적 이벤트가 존재하는 경우 : 메인화면 진입 → 상품 클릭 → 구매완료 등명시적 이벤트가 존재하지 않는 경우 : 대체재로서 이벤트 설정 (ex page view가 대표적)유형Open 퍼널사용자의 이벤트 순서를 엄격히 제한하지 않음예시 :(1) 구매하기 버튼 클릭 → 신용카드 정보 입력 → 결제 완료(2) 구매하기 버튼 클릭..

💡 효율적인 SQL 쿼리 작성법과 최적화 전략SQL을 꾸준히 공부하다 보면 단순히 “정답 쿼리를 작성하는 것”보다, 더 빠르고 효율적인 쿼리를 작성하는 것, 즉 쿼리 최적화(Query Optimization)에 대한 언급을 이따금씩 본다. 하지만, 대부분 SQL 테스트들은 효율성보다는 정답과 같은 답을 뽑아낼 수 있는지에 초점이 맞추어져있다.오늘 나는 쿼리 최적화가왜 필요한지?그리고 어떻게 이루어 낼 수 있는지 간단히 알아보았다. 💡 쿼리 최적화의 목표 1. 성능 향상2. 응답시간 단축3. 시스템 자원의 절약- CPU, 메모리, 네트워크 트래픽등의 절감 가능 -> 서버 확장 비용 절감4. 유지보수성 향상 : 협업 단계에서 매우 중요💡 쿼리 최적화 방법🧩 1. 효율적인 조건 설정 – 테이블 크기 줄..

정리 방법해당 레벨에서 정답률 내림차순으로 풀이 후 너무 기초적인 문법은 제외하고 정리날짜 형식 변경SQL에서 DATETIME 형식은 YYYY-MM-DD hh:mm:ss 형태DATE는 YYYY-MM-DD 형식DATEFORMAT(column, '포맷문자') 를 통해 변환-- HIRE_YMD : 2009-03-01 00:00:00 이라는 데이터가 있을 때SELECT DATE_FORMAT(HIRE_YMD, '%Y-%m-%d') AS NEW_HIRE_YMDFROM TABLE-- 결과 : 2009-03-01 ♠ 기타 포맷 문자 : 각 포맷 문자는 , 또는 - 으로 구분 가능 (출처 : https://velog.io/@gloz0315/SQL-날짜-형식-변경)%Y년도 (2023)%y년도(23)%d일(01,19)%e..