PM 의 생활 PM 의 생활

OUTER JOIN 은 언제나 조금 어색하다. 사실 비즈니스에서는 INNER JOIN 을 훨씬 많이 쓰기 때문. 이번 기회에 정리하면서 OUTER JOIN 에 대한 원리학습해보는 것으로! https://docs.data.world/documentation/sql/concepts/intermediate/Joins.html Joins Learn how to JOIN multiple tables in this SQL tutorial. Visit for a full course on learning the basics of SQL. docs.data.world OUTER JOIN 의 원리 1줄 정리 There are, however, times when you might want to return all the..

손이 움직이기 전에 머리를 써야 한다. 쿼리를 작성하기 전에 확인해야 될 절차를 나누어서 서술해보았다. 여러 테이블을 JOIN 해서 쿼리할 수 있다면 쿼리 입문 딱지는 떼도 좋을 것. JOIN 에 익숙해지기 전에 좋은 쿼리 습관을 들이는 것은 매우 중요하다. 이 글은 data.world 의 INNER JOIN 튜토리얼 예시에 대한 풀이이다. [링크] The SELECT and FROM Clauses Learn about SELECT and FROM in this SQL tutorial. Visit for a full course on learning the basics of SQL. docs.data.world 데이터셋 확인 및 쿼리 질의 모두 아래 링크에서 확인할 수 있다. [링크] SQL CRM Ex..

Working With Joins, Aggregations, and Built-In Functions https://docs.data.world/documentation/sql/concepts/intermediate/intermediate_intro.html 내가 추출하고 싶은 데이터가 여러 테이블이 걸쳐 저장되어있을 때에 필요한 기능에 대한 튜토리얼 서두이다. 왜 이런 작업이 필요한지 너무 간결하게 표현되어 있어서 번역하면서 음미해보고 싶었다. 원문과 번역을 동시에 게재하지만, 그 이하 섹션들이 궁금하다면 클릭해서 직접 보자. :D 이 글을 보고 더 많은 사람들이 데이터를 직접 추출할 수 있는 자신감을 얻기를 바란다. 참고. 번역은 의역본이며, IT 개념을 살릴 필요가 있는 어휘는 본문 내 첫 표기 시..

조건문 Where cluase 은 쿼리 질의결과에서 일부 결과만 필터링할 때 활용한다. 이번 글을 정리하면서 Case Sensitive / Insensitive 에 대해서 명확하게 이해하게 되었다. Mac > Numbers > Column 클릭 > 우측 Filter 탭 기능을 자세히 보게 되었다. =/!= 검색과 LIKE 검색으로 보인다면 성공! = 동치연산자, 그 외 비교연산자 조건문의 기본은 = 동치를 포함한 비교연산자이다. An introduction to the WHERE clause and comparison operators. One way to restrict the data presented from a query is to use a WHERE clause. WHERE is used to..

ORDER BY clause 의 모든 것. ORDER BY year ASC NULLS FIRST, count DESC NULLS FRIST ORDER BY 와 함께 사용되는 Modifier 는 다음과 같다: ASC (default), DESC, NULLS FIST, NULLS LAST (default) 보라색 단어가 바로 Modifier, 정식 명칭으로는 SQL 이 지정한 Keyword 이다. We can also flip the order of the values returned by ORDER BY by using the modifier DESC There is also a modifier ASC for ordering data. ASC is used in ORDER BY clauses to indi..

SQL tutorial excersize data Data was genererated using Synthea, a synthetic patient generator that models the medical history of synthetic patients. (...)De-identified real data still presents a challenge in the medical field because there are peopel who excel at re-identification of these data. 예시로 사용할 dataset 은 data.world 의 사용법을 익히라고 제공된 연습 데이터입니다. 하지만 완전 더미 데이터가 아니고 실제 미국의 합병증 환자에 대한 의료기록입니다...

여러 데이터소스에 걸쳐서 데이터를 분석해야할 때가 있다. 어드민에서 다운로드 받거나, 외부 제휴사에서 메일로 전달해준 파일 등등. 출처가 다양한 데이터 들을 스프레드시트의 각 시트에 넣는다. 가끔 파일 한 개에 10만 row 만 들어가서 48만 row 의 파일이 5개의 파일로 쪼개져서 오면, 내 스프레드시트에는 다시 1개의 시트에 채워넣는 작업을 하게된다. 나의 엑셀 파일도 사실 100만 row 가 최대이다. 데이터소스가 많고, 데이터 규모가 커지면 엑셀의 신도 엑셀로 데이터 작업을 수행하기 힘들어진다. 특히 맥 환경에서 MS 엑셀은 심각하다. 맥에서 엑셀을 쓰면 몇 만 row 되지도 않는데도 하단에 로딩중 프로그레스 바를 볼 수 있다. 더 심해지면 프로그레스 바가 멈추고 한참 후에 엑셀에게 시킨 작업이..

생각해보았다. 비개발직군에게 hue 와 같이 쿼리할 수 있는 환경을 제공했을 때, 가장 힘들어하는 부분이 무엇일지. 나한테 많은 사람들이 계속해서 물어볼 질문은 무엇인지? PM 은 이런 지속된 문제를 해결함으로써 업무 효율성을 증대시킬 수 있다. 사실 이건 너무 깔끔한 표현이고, 비슷한 질문을 수없이 많은 사람들한테 받으면 조금 지친다. 그래서 이 고민에 대해 좀 더 공을 들여 문서화해보자고 결심했다. 다시 원래의 질문으로 돌아오자. 그리고 내 대답은 이렇다. Q. 비개발직군에게 hue 와 같이 쿼리할 수 있는 환경을 제공했을 때, 가장 힘들어하는 부분이 무엇일까? A. 바로 쿼리실행 환경 그 자체! 특히 데이터에 관심이 많은 비개발직군은 일반적으로 쿼리 자체는 여러 루트를 통해서 공부했다. 하지만 충분..