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한빛출판네트워크

데이터 분석을 위한 SQL 레시피

데이터 처리부터 매출·유저 파악, 리포팅 등 각종 데이터 분석과 활용까지

한빛미디어

번역서

판매중

  • 저자 : 가사키 나가토 , 다미야 나오토
  • 번역 : 윤인성
  • 출간 : 2018-04-01
  • 페이지 : 600 쪽
  • ISBN : 9791162240601
  • 물류코드 :10060
초급 초중급 중급 중고급 고급
4.5점 (4명)
좋아요 : 13

현장에서 바로 써먹는 SQL 데이터 분석 실무 지침서 

 

이 책은 집필진이 실제로 업무에서 작성했던 리포트나 SQL 코드를 범용화하여 정리한 지침서입니다. 데이터 집계와 가공, 매출 파악, 웹사이트 내 유저 행동 파악, 이상 수치 검출, 검출기능 평가, 추천 기능 구축 등 상황별 실전 대응 방법과 노하우가 담겨 있습니다. 코드 동작은 범용 SQL문으로 확인했습니다.

 

이 책을 익히면 데이터 분석 담당자는 각종 액세스 분석 툴이 제공하는 지표나 필터 없이 결과물을 스스로 만들어낼 수 있습니다. 엔지니어 역시 데이터 분석 업무를 충분히 이해하고 분석 담당자나 경영진에게 적절한 정보를 제공하거나 보고서를 만들어 제출할 수 있습니다.

저자

가사키 나가토

게이오대학 대학원과 학생 벤처에서 멀티미디어 데이터베이스를 대상으로 한 검색 및 추천 알고리즘의 연구와 서비스 개발을 했습니다. 현재는 (주)DMM.com 연구소에서 빅데이터를 활용하기 위한 기반 시스템 구축, 스파크와 SQL on Hadoop을 이용한 추천 기능 및 빅데이터 활용에 대한 연구와 개발을 하고 있습니다

저자

다미야 나오토

대형 신문사에서 구인 서비스와 커뮤니티 서비스를 개발하다가 (주)사이버에이전트로 이직하면서 데이터 애널리스트로 변신했습니다. (주)DMM.com 연구소에서는 빅데이터 부서를 세웠고 현재는 데이터 컨설턴트 프리랜서로 활약 중입니다. 데이터 분석은 물론 데이터 분석환경

의 설계와 구축, 로그 설계, 추천 API 작성 등 데이터 관련 업무를 전반적으로 다룹니다.

역자

윤인성

 

출근하는 게 싫어서 책을 집필/번역하기 시작했습니다. 일본어는 픽시브에서 웹 코믹을 읽다가 배웠다고 전해집니다. 현재 직업 특성상 집에서 나갈 이유가 별로 없다는 것에 굉장히 만족하는 성격이기도 합니다. 홍차와 커피를 좋아하며 요리, 음악, 그림, 스컬핑 등이 취미입니다. 『모던 웹을 위한 JavaScript+jQuery 입문』 『모던 웹을 위한 Node.js 프로그래밍』 『모던 웹 디자인을 위한 HTML5+CSS3 입문』(이상 한빛미디어) 등을 저술하였으며, 『파이썬을 이용한 머신러닝, 딥러닝 실전 개발 입문』(위키북스), 『TopCoder 알고리즘 트레이닝』, 『Nature of Code』, 『SQL 레벨업』, 『오라클 레벨업』(이상 한빛미디어), 『소셜 코딩으로 이끄는 GitHub 실천 기술』(제이펍) 등을 번역했습니다.

1장 빅데이터 시대에 요구되는 분석력이란?

1강 데이터를 둘러싼 환경의 변화

1 접근 분석 도구의 등장

2 빅데이터의 등장

 

2강 여러 가지 과제

1 분석 담당자의 과제

2 엔지니어의 과제

3 분석 담당자와 엔지니어의 이해관계

 

2장 이 책에서 다루는 도구와 데이터

3강 시스템

1 PostgreSQL

2 Apache Hive

3 Amazon Redshift

4 Google BigQuery

5 SparkSQL

 

4강 데이터

1 데이터의 종류

2 업무 데이터

3 로그 데이터

4 두 데이터를 사용해서 생성되는 가치

 

3장 데이터 가공을 위한 SQL

5강 하나의 값 조작하기

1 코드 값을 레이블로 변경하기

2 URL에서 요소 추출하기

3 문자열을 배열로 분해하기

4 날짜와 타임스탬프 다루기

5 결손 값을 디폴트 값으로 대치하기

 

6강 여러 개의 값에 대한 조작

1 문자열 연결하기

2 여러 개의 값 비교하기

3 2개의 값 비율 계산하기

4 두 값의 거리 계산하기

5 날짜/시간 계산하기

6 IP 주소 다루기

 

7강 하나의 테이블에 대한 조작

1 그룹의 특징 잡기

2 그룹 내부의 순서

3 세로 기반 데이터를 가로 기반으로 변환하기

4 가로 기반 데이터를 세로 기반 데이터로 변환하기

 

8강 여러 개의 테이블 조작하기

1 여러 개의 테이블을 세로로 결합하기

2 여러 개의 테이블을 가로로 정렬하기

3 조건 플래그를 0과 1로 표현하기

4 계산한 테이블에 이름 붙여 재사용하기

5 유사 테이블 만들기

 

4장 매출을 파악하기 위한 데이터 추출

9강 시계열 기반으로 데이터 집계하기

1 날짜별 매출 집계하기

2 이동 평균을 사용한 날짜별 추이 보기

3 당월 매출 누계 구하기

4 월별 매출의 작대비 구하기

5 Z 차트로 업적의 추이 확인하기

6 매출을 파악할 때 중요 포인트

 

10강 다면적인 축을 사용해 데이터 집약하기

1 카테고리별 매출과 소계 계산하기

2 ABC 분석으로 잘 팔리는 상품 판별하기

3 팬 차트로 상품의 매출 증가율 확인하기

4 히스토그램으로 구매 가격대 집계하기

 

5장 사용자를 파악하기 위한 데이터 추출

11강 사용자 전체의 특징과 경향 찾기

1 사용자의 액션 수 집계하기

2 연령별 구분 집계하기

3 연령별 구분의 특징 추출하기

4 사용자의 방문 빈도 집계하기

5 벤 다이어그램으로 사용자 액션 집계하기

6 Decile 분석을 사용해 사용자를 10단계 그룹으로 나누기

7 RFM 분석으로 사용자를 3가지 관점의 그룹으로 나누기

 

12강 시계열에 따른 사용자 전체의 상태 변화 찾기

1 등록 수의 추이와 경향 보기

2 지속률과 정착률 산출하기

3 지속과 정착에 영향을 주는 액션 집계하기

4 액션 수에 따른 정착률 집계하기

5 사용 일수에 따른 정착률 집계하기

6 사용자의 잔존율 집계하기

7 방문 빈도를 기반으로 사용자 속성을 정의하고 집계하기

8 방문 종류를 기반으로 성장지수 집계하기

9 지표 개선 방법 익히기

 

13강 시계열에 따른 사용자의 개별적인 행동 분석하기

1 사용자의 액션 간격 집계하기

2 카트 추가 후에 구매했는지 파악하기

3 등록으로부터의 매출을 날짜별로 집계하기

 

6장 웹사이트에서의 행동을 파악하는 데이터 추출하기

14강 사이트 전체의 특징/경향 찾기

1 날짜별 방문자 수 / 방문 횟수 / 페이지 뷰 집계하기

2 페이지별 쿠키 / 방문 횟수 / 페이지 뷰 집계하기

3 유입원별로 방문 횟수 또는 CVR 집계하기

4 접근 요일, 시간대 파악하기

 

15강 사이트 내의 사용자 행동 파악하기

1 입구 페이지와 출구 페이지 파악하기

2 이탈률과 직귀율 계산하기

3 성과로 이어지는 페이지 파악하기

4 페이지 평가 산출하기

5 검색 조건들의 사용자 행동 가시화하기

6 폴아웃 리포트를 사용해 사용자 회유를 가시화하기

7 사이트 내부에서 사용자 흐름 파악하기

8 페이지 완독률 집계하기

9 사용자 행동 전체를 시각화하기

 

16강 입력 양식 최적화하기

1 오류율 집계하기

2 입력~확인~완료까지의 이동률 집계하기

3 입력 양식 직귀율 집계하기

4 오류가 발생하는 항목과 내용 집계하기

 

7장 데이터 활용의 정밀도를 높이는 분석 기술

17강 데이터를 조합해서 새로운 데이터 만들기

1 IP 주소를 기반으로 국가와 지역 보완하기

2 주말과 공휴일 판단하기

3 하루 집계 범위 변경하기

 

18강 이상값 검출하기

1 데이터 분산 계산하기

2 크롤러 제외하기

3 데이터 타당성 확인하기

4 특정 IP 주소에서의 접근 제외하기

 

19강 데이터 중복 검출하기

1 마스터 데이터의 중복 검출하기

2 로그 중복 검출하기

 

20강 여러 개의 데이터셋 비교하기

1 데이터의 차이 추출하기

2 두 순위의 유사도 계산하기

 

8장 데이터를 무기로 삼기 위한 분석 기술

21강 검색 기능 평가하기

1 NoMatch 비율과 키워드 집계하기

2 재검색 비율과 키워드 집계하기

3 재검색 키워드를 분류해서 집계하기

4 검색 이탈 비율과 키워드 집계하기

5 검색 키워드 관련 지표의 집계 효율화하기

6 검색 결과의 포괄성을 지표화하기

7 검색 결과의 타당성을 지표화하기

8 검색 결과 순위와 관련된 지표 계산하기

 

22강 데이터 마이닝

1 어소시에이션 분석

 

23강 추천

1 추천 시스템의 넓은 의미

2 특정 아이템에 흥미가 있는 사람이 함께 찾아보는 아이템 검색

3 당신을 위한 추천 상품

4 추천 시스템을 개선할 때의 포인트

5 출력할 때 포인트

6 추천과 관련한 지표

 

24강 점수 계산하기

1. 여러 값을 균형있게 조합해서 점수 계산하기

2 값의 범위가 다른 지표를 정규화해서 비교 가능한 상태로 만들기

3 각 데이터의 편차값 계산하기

4 거대한 숫자 지표를 직감적으로 이해하기 쉽게 가공하기

5 독자적인 점수 계산 방법을 정의해서 순위 작성하기

 

9장 지식을 행동으로 옮기기

25강 데이터 활용의 현장

1 데이터 활용 방법 생각하기

2 데이터와 관련한 등장 인물 이해하기

3 로그 형식 생각해보기

4 데이터를 활용하기 쉽게 상태 조정하기

5 데이터 분석 과정

6 분석을 위한 한 걸음 내딛기

7 상대방에 맞는 리포트 만들기

8 빅데이터 시대의 데이터 분석자

데이터 처리부터 매출٠유저 파악, 리포팅 등 각종 데이터 분석과 활용까지!

현장에서 데이터 분석에 필요한 실전 SQL 작성법과 노하우

 

단순한 데이터 분석에 만족하던 시대를 지나 딥러닝 시대로 접어들었지만, SQL은 여전히 빅데이터와 스몰데이터를 가리지 않고 널리 쓰이는 소중한 분석 도구입니다. 다만 분석용 SQL이 보통 길고 읽기 어렵다 보니, 관련 업무 담당자들이 실무에 활용해보려 해도 금세 한계에 부닥치는 경우가 많습니다. 

 

이에 안타까움을 느낀 저자들이 평소 현장에서 실제로 작성했던 데이터 분석 업무 리포트나 SQL 코드를 범용화하여 한 권의 레시피 모음집으로 보기 쉽게 묶어냈습니다. 데이터 가공과 매출 파악, 사용자 파악, 웹사이트 내 사용자 행동 파악, 이상수치 검출, 검출 기능 평가, 추천 기능 등 구체적 상황별 실전 대응 방법과 노하우를 한 권의 책에 세심히 녹여냈습니다.

 

이 책은 DB 관리자나 개발자는 물론, 일반인(통계 분석/ 사용자 경향 분석/ 마케팅 업무 관련자)까지도 유용하게 써먹을 수 있는 구체적인 상황별 실전 팁으로 가득합니다. 다만 SQL 사용법 자체를 설명하는 입문서는 아니므로, 기본적인 SQL 지식이 없다면 내용을 이해하기 어려울 수 있습니다. SQL을 처음 접하는 독자라면 먼저 한빛미디어의 『SQL 첫걸음』과 『SQL 레벨업』부터 읽어보기를 권합니다. 당장 실전에 활용할 ‘실천용’ 지식이 필요한 독자라면 분명 이 책이 훌륭한 나침반이 되어줄 것입니다.

 

지은이의 말 중에서

 

최근 SQL의 기능을 설명하는 블로그 글과 책이 많지만, 실제 업무에서 사용하는 SQL과는 큰 차이가 있습니다. SQL이라고 하면 대부분 웹 서비스의 백엔드에서 사용하는 내용만 다루는 경우가 많고, 데이터 분석을 위한 SQL을 효율적으로 설명하는 경우가 거의 없습니다. 마찬가지로 데이터 분석 방법과 분석을 통해 서비스를 개선한 사례가 굉장히 많이 쏟아져 나오지만, 정작 이를 어떻게 다루는지에 관한 언급이 없어서 활용 방법을 몰라 당황하는 사람도 많습니다.

 

이 책은 필자들이 평소 업무에서 만들던 리포트와 SQL 코드를 범용으로 사용할 수 있게 수정하여 레시피 모음처럼 구성했습니다. ‘최신 SQL 작성 방법, 분석 방법, 서비스를 개선할 방법을 하나의 책에 정리하자’가 이 책의 집필 계기로, 일상 업무를 하면서 책을 집필했습니다. 분석과 서비스 개선 문의를 받았을 때 이 책만 보여줘도 많은 사람이 이해하고 활용할 수 있을 정도로 실무 내용이 많이 들어갔다고 자부합니다. 이 책을 통해서 더 많은 사람이 빅데이터 활용을 위한 분석력과 SQL 능력을 키울 수 있기를 바랍니다.

 

주요 내용

  • 데이터를 둘러싼 환경 변화와 각종 과제
  • 각종 데이터와 미들웨어
  • 기초적인 SQL 작성법과 데이터 가공법
  • 구체적인 상황별 데이터 분석법과 SQL 예제
  • 실제 데이터 활용 사례와 노하우

  • 20180619_235353.png

     

  • 이 책은 제목 그대로 SQL을 사용하여 데이터를 분석하는 실용적인 예제들을 수록하고 있는 책입니다. 2018년에 나온 따끈따끈한 신간으로 업무 데이터, 로그 데이터로부터 새로운 가치를 뽑아내는 것을 목적으로 하고 있습니다.

     

    데이터를 어떤 식으로 이용할 수 있는지 인사이트를 기르게 해 줍니다. 웹 사이트에서 사용자 행동 파악하는 데이터를 추출한다든가 사용자의 검색 로그 데이터를 활용하여 검색의 정확율, 재현율 등을 구하는 등 재미있는 실습 예제들이 수록되어 있습니다.

     

    SQL 기본 문법에 대해서는 별도로 다루지 않기 때문에 아예 SQL 기초가 없는 독자들은 예제 속 SQL 구문을 파악하는 데 조금 어려움이 있을 것 같습니다. 시중에 나와 있는 SQL 문법 기초 책들을 먼저 보고 나서 이 책을 보면 SQL 실력을 한 층 업그레이드하는 데 도움이 될 것 같습니다.

     

    이 책의 가장 좋은 점은 각 SQL 구문을 PostgreSQL, Hive, Redshift, BigQuery, SparkSQL 등에 호환될 수 있도록 제공하고 있다는 점입니다. 각 DB들이 조금씩 다른 문법을 지원하는데, 이 책 속의 예제는 예를 들자면 PostgreSQL의 경우에는 이렇게, 다른 경우에는 저렇게 하라는 식으로 주석이 달려 있어서 정말 유용합니다.

     

    책 곳곳에 유용한 팁들이 정말 많이 들어 있습니다. 0으로 나누지 않게 회피하는 방법이라든가 생년월일로 나이 계산하기, 주말과 공휴일 판정하는 쿼리 등 소소하지만 꿀팁인 내용들이 많이 있는 게 장점입니다.

     

    보통 SQL로 데이터를 분석한다고 하면 평균 등 일차원적인 분석 방법 외에는 잘 생각이 떠오르지 않았는데, 이 책에 수록된 다양한 예제를 보고나니 이런 식으로 분석할 수도 있구나 하고 눈에 번쩍 뜨인 느낌입니다. 가격이 다소 비싸지만 그에 걸맞게 내용이 훌륭하여 소장 가치가 높은 책이라고 생각하고, 책꽂이에 꽂아두고 자주 들여다 보면 SQL 스킬을 높일 수 있을 것 같습니다.

     

     

     

  • 데이터 분석에는 다양한 데이터베이스가 사용되고 단연 SQL 은 빠질 수 없는 소스일 것이다. 사실 DBA 도 아니고 데이터는 적당히 때려넣고 쿼리 날라가는 것만 확인되면 OK 인 것처럼 지내왔다. (글의 흐름을 위한 과장이고 엔진 튜닝이나 쿼리 튜닝도 소소하게 진행했다 ^^;;)

    아무튼 SQL 책이라고는 대략 8년전 회사에서 굴러다니는 MySQL+PHP 를 쿡북처럼 잠깐잠깐 필요할 때 살펴본 것이 전부라 전문적인 지식은 아무래도 많이 미흡했는데 그런 부족한 부분을 든든하게 채워주는 책이 한빛미디어에서 출간되었다. 바로 데이터 분석을 위한 SQL 레시피. 이미 SNS 나 주변에서는 좋은 책이라는 평가로 한바탕 난리가 난 책이다. 


    하지만 그다지 호락호락하기 볼 수만은 없는 책이기 때문에 SQL과 친숙하지 않은 독자라면 각잡고 제대로 봐야할 것이다. 책의 첫장부터 이미 경고 문구(?)가 있다. ​“참고로 책에 난이도가 꽤 있으므로 SQL위 기초 지식이 어느정도 있난 사람이 읽기를 추천합니다” ​그렇다고 너무 겁먹을 것 없다. 이 책은 꽤 친절한 편이니까 마음만 독하게 먹으면 된다. ​


    책은 다양한 상황을 예로 들면서 진행되는데 아래 그림처럼 다섯개의 데이터베이스에서 사용되는 쿼리 문법을 소개하고 설명한다. SQL 분야의 다섯손가락이라고 생각해도 좋지 않을까?​



    이렇게 여러가지 예제를 퀘스트 정복하듯이 습득하고 나면 어느덧 고수가 된 것 같은 착각마저 든다. 이유는 초급부터 실전에서 사용될만한 고급 스킬까지 굉장히 잘 다뤄지고 있기 때문이다. 책을 덮고나면 마치 실무를 경험한 듯한 느낌인데 얼마나 소화할지는 독자의 몫이겠다. 이미 이 책은 다 떠먹여 주려고 충분히 노력했으니 일독을 권한다. :-)

  • 최근 데이터의 폭발적인 증가로 말미암아 다양한 응용 서비스에서 데이터 분석은 매우 중요한 위치를 차지합니다. 데이터 분석을 효과적으로 진행하려면 준비사항이 많은데, 그 중에서도 필수적인 요건 중 하나가 SQL 활용법입니다.

     

    과거 필자의 블로그 글을 읽은 분은 아시겠지만, 필자의 주요 관심사가 데이터 분야이므로 평소에 SQL 활용법에 많은 관심을 갖고 있습니다. <데이터 분석을 위한 SQL 레시피>에는 간결하면서도 실제 환경에서 활용할 수 있는 유용한 예제가 포함되어 있습니다. 아주 재미있는 책을 리뷰하는 데 도움을 주신 한빛미디어 관계자님께 깊은 감사의 말씀을 전합니다.


    이 책에서 다루는 내용은?

    SQL은 관계형 데이터베이스 관리 시스템과 대화하는 데 꼭 필요한 언어입니다. SQL을 처음 접해보면 다른 언어와 비교했을 때 학습하기 어렵지 않다고 느끼신 분들이 많을 것으로 생각합니다. 실제로 언어에 감각이 있으신 분들이라면 일주일 안에 모든 문법적인 요소를 학습할 수 있을 것입니다. 하지만 SQL을 학습하는 것과 효율적으로 사용하는 것은 완전히 다른 문제입니다. SQL을 효율적으로 활용할 수 있다면, 성능의 희생 없이 데이터 분석 응용 프로그램에서 발생하는 다양한 요구사항을 간단하게 만족할 수 있을 것입니다.

     

    <데이터 분석을 위한 SQL 레시피>는 일본의 저자가 작성한 책입니다. 일본에서 많이 활용하는 오픈소스 데이터베이스 관리 시스템인 PostgreSQL을 기반으로 설명합니다. 오라클을 기준으로 설명했다면 국내 독자들이 더 좋아했을 것 같습니다만, 필자는 PostgreSQL을 많이 사용해봐서 친근하면서도 재미있게 읽을 수 있었습니다.

     

    PostgreSQL을 비롯하여 Apache Hive, Amazon Redshift, Google BigQuery, SparkSQL 등 다양한 데이터 관리 시스템에서 활용하는 사례도 함께 소개하고 있어 RDBMS가 아닌 다른 영역으로 도메인을 넓히는 기회도 얻을 수 있습니다. 데이터 분석에 관심이 많은 분이라면, 데이터 분석에 매우 유용한 프레임워크인 Spark를 꼭 한 번 살펴보셨으면 좋겠습니다.

     

    <데이터 분석을 위한 SQL 레시피>에서 소개하는 큰 주제 목록은 다음과 같습니다.

     

    - 데이터 가공을 위한 SQL
    - 매출을 파악하기 위한 데이터 추출
    - 사용자를 파악하기 위한 데이터 추출
    - 웹 사이트에서 사용자 행동을 파악하는 데이터 추출
    - 데이터 활용의 정밀도를 높이는 분석 기술
    - 데이터를 무기로 삼기 위한 분석 기술

     

    위 내용은 데이터를 가공 및 추출하고 분석하는 기법에 대해 소개를 했다면, 필자가 가장 인상 깊었던 부분은 이 책의 마지막 챕터입니다. 실제 업무에 활용하는 방법에 대해 소개를 하고 있으며, 이 책을 읽기 전에 이 챕터부터 읽는 것도 나쁘지 않은 선택인 것 같습니다.

     

    <데이터 분석을 위한 SQL 레시피>는 SQL을 많이 활용한 경험이 있으신 분들에게 추천합니다. SQL에 대한 기본 문법만 이해하고 있는 사람이 읽기에는 다소 어려울 수 있습니다. 기존에 SQL을 사용한 개발자가 이 책을 읽는다면, 한 단계 더 나아가는 개발자가 될 수 있을 것입니다.

     

    마치면서...

    <데이터 분석을 위한 SQL 레시피>를 읽은 후, 필자는 이 책을 읽은 독자의 SQL 활용 기술을 한 단계 높여줄 수 있는 책이라고 확신합니다.

     

    SQL 문법을 소개하는 책이 아니므로 이 책에서 소개하는 문법들의 설명이 조금 불친절하다고 느낄 수 있습니다. 하지만 어려운 문법은 아니므로 매뉴얼을 참조하여 관련 문법을 이해하는 데 큰 어려움은 없을 것으로 생각합니다.

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