pbj0812의 코딩 일기

0. 목표 - 산술평균, 기하평균, 조화평균 python, sql 로 구현하기 1. python 으로 구현하기 1) 산술평균 : 3.0 - 흔히 아는 평균, 상가평균 x = [1, 2, 3, 4, 5] mean_x = sum(x) / len(x) print(mean_x) 2) 기하평균 : 2.605171084697352 - 성장율, 이율의 평균을 구할 때 상용, 상승평균 x = [1, 2, 3, 4, 5] result = 1 for i in x: result = result * i mean_x2 = result ** (1/len(x)) print(mean_x2) 3) 조화평균 : 2.18978102189781 - 속도나 전기저항의 평균값 계산에 이용 - 산술평균 >= 기하평균 >= 조화평균 x = [1,..

0. 목표 - python, sql 로 t-test 구현 1. 실습 1) scipy - Ttest_indResult(statistic=-3.0869745325651587, pvalue=0.031361515666731996) import numpy as np import scipy.stats x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [4, 8, 12, 16, 20] mean_x = np.mean(x) mean_y = np.mean(y) print('x : ', mean_x) print('y : ', mean_y) scipy.stats.ttest_ind(x, y, equal_var=False) 2) 그냥 파이썬 - -3.0869745325651587 import numpy as np import math ..

0. 목표 - 복수개의 json 정보들을 풀어헤치기 1. 실습 1) 테이블 생성 CREATE TABLE sql_study.json_test ( id int, json_field longtext ); 2) 데이터 삽입 - id 가 1 인 것은 json 두개가 결합되어 있고, 3 은 세개가 결합되어 있음 INSERT INTO sql_study.json_test(id, json_field) VALUES(1, '[{"a" : "abc", "b" : "bbc"}, {"a" : "abc2", "b" : "bbc2"}]'); INSERT INTO sql_study.json_test(id, json_field) VALUES(2, NULL); INSERT INTO sql_study.json_test(id, json_fi..

0. 접속 - bigquery console 검색해서 들어가거나... - 링크 클릭 1. 클릭 - 콘솔로 이동 클릭(처음 이라면 무료로 이용해보기 클릭해서 카드 정보 넣어야 함, 카드 정보 넣어도 돈은 나가지 않음.) 2. 화면 - 좌측에 보이는 것들이 테이블 관련 모음으로 프로젝트 > 데이터 세트 > 테이블의 구조로 이루어져 있으며, 가운데 부분이 쿼리를 칠 수 있는 부분 3. 데이터 세트 만들기1 - 점 세개 찍힌 버튼(케밥 버튼) 클릭하여 데이터 세트 만들기 클릭(사진에서는 data-to-insights 버튼을 클릭했는데, 추가 권한이 없어 개인 프로젝트에다가 데이터 세트 구축) 4. 데이터 세트 만들기2 - 적당히 채워 넣는다.(마찬가지로 여기서는 프로젝트 ID 가 data-to-insights ..

0. 목표 - 윈도우 함수를 이용한 이동 평균 구하기 1. 실습 1) 테이블 / 데이터 생성 DROP TABLE sql_test.window_practice; CREATE TABLE sql_test.window_practice ( id varchar(256), category varchar(256), price int ); INSERT INTO sql_test. window_practice(id, category, price) VALUES('A', 'a', 100); INSERT INTO sql_test. window_practice(id, category, price) VALUES('A', 'b', 100); INSERT INTO sql_test. window_practice(id, category, ..

0. 목표 - REGEXP 를 이용한 정규식 조건에 들어맞는 데이터만 추출하기 1. 실습하기 1) 테이블 생성 및 데이터 삽입 DROP TABLE sql_test.regular_test; CREATE TABLE sql_test.regular_test ( reviews varchar(256) ); INSERT INTO sql_test.regular_test(reviews) VALUES('abc123'); INSERT INTO sql_test.regular_test(reviews) VALUES('안녕하세요123'); INSERT INTO sql_test.regular_test(reviews) VALUES('1abc안녕하세요'); INSERT INTO sql_test.regular_test(reviews) V..

0. 목표 - window 함수 frame 절을 예제를 통해 학습 1. 실습 1) 테이블 생성 CREATE TABLE sql_test.frame_test ( id char, ordered int, price int ); 2) 데이터 삽입 INSERT INTO sql_test.frame_test(id, ordered, price) VALUES('a', 1, 100); INSERT INTO sql_test.frame_test(id, ordered, price) VALUES('a', 2, 200); INSERT INTO sql_test.frame_test(id, ordered, price) VALUES('a', 3, 300); INSERT INTO sql_test.frame_test(id, ordered, p..

0. 목표 - 이탈 회원 확인 1. 실습 1) 테이블 생성 CREATE TABLE sql_test.login_table ( id int, when_login datetime ); 2) 데이터 삽입 INSERT INTO sql_test.login_table(id, when_login) VALUES(1, '2022-01-01 00:00:00'); INSERT INTO sql_test.login_table(id, when_login) VALUES(1, '2022-01-02 00:00:00'); INSERT INTO sql_test.login_table(id, when_login) VALUES(2, '2022-01-03 00:00:00'); INSERT INTO sql_test.login_table(id, wh..

0. 목표 - rolling retention 계산 1. 실습 1) 데이터 만들기 - 링크 2) 쿼리 작성 (1) 각 id 별 첫 번째 접속일과 마지막 접속일 연산 WITH summary AS ( SELECT id, MIN(dated) AS first_login, MAX(dated) AS last_login FROM sql_test.classic_retention GROUP BY 1 ORDER BY 1 ), (2) 달력 생성 Calendar AS ( SELECT CONCAT(y, '0101') + INTERVAL tt*1000 + a*100 + b*10 + c DAY AS dt FROM (SELECT 0 AS tt UNION ALL SELECT 1 UNION ALL SELECT 2 UNION ALL SE..

0. 목표 - classic retention 계산 1. 실습 1) 테이블 생성 CREATE TABLE sql_test.classic_retention ( id int, is_visited int, dated datetime ); 2) 데이터 삽입 INSERT INTO sql_test.classic_retention(id, is_visited, dated) VALUES(1, 1, '2022-01-01 00:00:00'); INSERT INTO sql_test.classic_retention(id, is_visited, dated) VALUES(2, 1, '2022-01-01 00:00:00'); INSERT INTO sql_test.classic_retention(id, is_visited, dated)..