7일차) 내일배움캠프 데이터 분석 TIL

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내일배움캠프 데이터 분석

7일차) 내일배움캠프 데이터 분석 TIL - SQL 기초(7)

heeso0908 2025. 12. 31. 21:03

SQL 코드카타

Q11. 여러 기준으로 정렬하기

1. 문제 링크: https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/59404

2. 정답 코드:

SELECT 
    ANIMAL_ID,
    NAME,
    DATETIME
FROM ANIMAL_INS
ORDER BY NAME ASC, DATETIME DESC;

Q12. 이름에 el이 들어가는 동물 찾기

1. 문제 링크: https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/59047

2. 정답 코드:

SELECT
    ANIMAL_ID,
    NAME
FROM ANIMAL_INS
WHERE ANIMAL_TYPE = 'Dog'
  AND NAME LIKE '%el%'
ORDER BY NAME;

Q13. 나이 정보가 없는 회원 수 구하기

1. 문제 링크: https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/131528

2. 정답 코드:

SELECT
    COUNT(*) AS USERS
FROM USER_INFO
WHERE AGE IS NULL;

Q14. 가장 비싼 상품 구하기

1. 문제 링크: https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/131697

2. 정답 코드:

SELECT
    PRICE AS MAX_PRICE
FROM PRODUCT
ORDER BY PRICE DESC
LIMIT 1;

Q15. NULL 처리하기

1. 문제 링크: https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/59410

2. 정답 코드:

SELECT
    ANIMAL_TYPE,
    IFNULL(NAME, 'No name') AS NAME,
    SEX_UPON_INTAKE
FROM ANIMAL_INS
ORDER BY ANIMAL_ID;

Q16. 경기도에 위치한 식품창고 목록 출력하기

1. 문제 링크: https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/131114

2. 정답 코드:

SELECT
    WAREHOUSE_ID,
    WAREHOUSE_NAME,
    ADDRESS,
    IFNULL(FREEZER_YN, 'N') AS FREEZER_YN
FROM FOOD_WAREHOUSE
WHERE SUBSTR(ADDRESS, 1, 3) = '경기도'
ORDER BY WAREHOUSE_ID ASC;

Q17. 강원도에 위치한 생산공장 목록 출력하기

1. 문제 링크: https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/131112

2. 정답 코드:

SELECT
    FACTORY_ID,
    FACTORY_NAME,
    ADDRESS
FROM FOOD_FACTORY
WHERE SUBSTR(ADDRESS, 1, 3) = '강원도'
ORDER BY FACTORY_ID ASC;

Q18. DATETIME에서 DATE로 형 변환

1. 문제 링크: https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/59414

2. 정답 코드:

SELECT 
    ANIMAL_ID,
    NAME,
    SUBSTR(DATETIME, 1, 10) AS 날짜
FROM ANIMAL_INS
ORDER BY ANIMAL_ID;

Q19. 흉부외과 또는 일반외과 의사 목록 출력하기

1. 문제 링크: https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/132203

2. 정답 코드:

SELECT
    DR_NAME,
    DR_ID,
    MCDP_CD,
    SUBSTR(HIRE_YMD, 1, 10) AS HIRE_YMD
FROM DOCTOR
WHERE MCDP_CD IN ('CS', 'GS')
ORDER BY HIRE_YMD DESC, DR_NAME ASC;

Q20. 가격이 제일 비싼 식품의 정보 출력하기

1. 문제 링크: https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/131115

2. 정답 코드:

SELECT *    
FROM FOOD_PRODUCT
ORDER BY PRICE DESC
LIMIT 1;

라이브 세션) SQL 강의 6 (윈도우 함수)

윈도우 함수란?

행을 유지하면서(행 수 그대로) 계산 결과를 옆에 붙이는 기능

윈도우 함수 기본 문법

함수(...) OVER (
	PARTITION BY ...
	ORDER BY ...
)

MySQL에서는 윈도우 함수는 SELECT 리스트/ORDER BY에서만 사용 가능
→ 즉 WHERE, GROUP BY, HAVING에서는 직접 못 씀

윈도우 함수 종류

분류	대표 함수	설명	GROUP BY 병행 여부
집계 함수	SUM(), MAX(), MIN(), AVG(), COUNT()	윈도우 범위 내 합계, 최대/최소, 평균, 개수 계산	가능
순위 함수	RANK(), DENSE_RANK(), ROW_NUMBER()	행에 순위를 매기거나 행 번호 부여	불가능
순서 함수	FIRST_VALUE(), LAST_VALUE(), LAG(), LEAD()	파티션 내 첫 값/마지막 값, 이전/다음 행 값 참조	불가능
비율/분석 함수	RATIO_TO_REPORT(), PERCENT_RANK(), CUME_DIST(), NTILE(n)	비율, 누적 백분율, 분위수 계산	불가능

NULL 처리 (윈도우 함수와 같이 쓰임!)

1) IFNULL

expr1이 NULL이 아니면 expr1
NULL이면 expr2 반환

IFNULL(expr1, expr2)

2) COALESCE → 병합한단 의미 (컬럼 A, B를 하나로 합치면서 NULL 값도 없앨 수 있다!)

처음으로 NULL이 아닌 값을 반환
ex. 쿠폰 없으면 course_id 기반 기본값, 그래도 없으면 'no_coupon'

COALESCE(val1, val2, val3, ...)

미니실습 0

# IFNULL Ver.
SELECT
	student_id,
	student_name,
	IFNULL(region, 'UNKNOWN') AS region_clean
FROM basic.students
ORDER BY student_id;

# COALESCE Ver.
SELECT 
	student_id,
	student_name,
	COALESCE(region, 'UNKNOWN') AS region_clean
FROM basic.students
ORDER BY student_id;

1) 그룹 합/개수/평균을 행 유지한 채로 붙이기

① GROUP BY vs COUNT OVER (행이 줄어드냐 유지되냐)

GROUP BY student_id + COUNT(*) → 학생당 1행만 남음 (행이 줄어듦)
COUNT(*) OVER (PARTITION BY student_id) → 원래 행 수 유지 + “학생별 건수” 컬럼만 추가

GROUP BY를 사용한다면,

SELECT
  student_id,
  COUNT(*) AS enroll_cnt
FROM basic.enrollments
GROUP BY student_id;

반면에 COUNT(*) OVER 사용하면,

SELECT
  enrollment_id,
  student_id,
  course_id,
  enroll_date,
  COUNT(*) OVER (PARTITION BY student_id) AS enroll_cnt_in_student
FROM basic.enrollments
ORDER BY student_id, enroll_date, enrollment_id;

28행은 그대로, 맨 오른쪽에 enroll_ent_in_student 라는 새로운 컬럼이 생성됨

미니실습 1

SELECT 
	enrollment_id,
	student_id,
	course_id,
	count(*) OVER (PARTITION BY student_id) AS student_enroll_cnt,
	count(*) OVER (PARTITION BY course_id) AS course_enroll_cnt
FROM basic.enrollments
ORDER BY enrollment_id;

2) 그룹별 순번/순위 (ROW_NUMBER / RANK / DENSE_RANK)

① ROW_NUMBER() : 무조건 1,2,3… 번호 (동점이어도 나눠짐)

SELECT
  enrollment_id,
  student_id,
  enroll_date,
  ROW_NUMBER() OVER (
		PARTITION BY student_id
		ORDER BY enroll_date, enrollment_id
  ) AS enroll_seq
FROM basic.enrollments
ORDER BY student_id, enroll_seq;

ROW_NUMBER() 사용하면, 사진처럼 enroll_date가 2025-12-12 로 동일함에도 순서가 1, 2로 나눠짐

② RANK vs DENSE_RANK (동점 처리)

RANK() : 동점이면 같은 순위, 다음 순위는 건너뜀(갭) 1 1 3
DENSE_RANK() : 동점이면 같은 순위, 다음 순위는 안 건너뜀(촘촘) 1 1 2

SELECT
  course_id,
  course_name,
  list_price,
  ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY list_price DESC) AS row_num,
  RANK() OVER (ORDER BY list_price DESC) AS rnk,
  DENSE_RANK() OVER (ORDER BY list_price DESC) AS dense_rnk
FROM basic.courses
ORDER BY list_price DESC, course_id;

미니실습 2

WITH ranked AS (
	SELECT
    course_id,
    enrollment_id,
    student_id,
    final_price,
    ROW_NUMBER() OVER (
	    PARTITION BY course_id
	    ORDER BY final_price DESC, enrollment_id
    ) AS rn
	FROM basic.enrollments
)
SELECT
    course_id,
    enrollment_id,
    student_id,
    final_price
FROM ranked
WHERE rn <= 2
ORDER BY course_id, rn;

③ 누적합/비율/최근 N개 평균 (SUM/AVG OVER + ORDER BY + Frame)

누적합 ★중요★

누적합은 ROWS 프레임을 명시해라

ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW

미니실습 3

SELECT
	payment_id,
	paid_at,
	amount,
	sum(amount) OVER (
		ORDER BY paid_at, payment_id
		ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW
	) AS cum_amount
FROM basic.payments
WHERE payment_status = 'paid'
ORDER BY paid_at, payment_id;

여기서 PARTITION BY 안 쓰는 이유? 파티션별로 나눌 필요가 없으니까!

④ 이전/다음 행 비교 (LAG/LEAD) + NULL 처리 (IFNULL/COALESCE) ★내용 어려움★

: LAG, LEAD는 시계열/세션/로그 데이터에서 정말 자주 씀

LAG(값) : 내 바로 “이전 행”의 값을 가져온다
LEAD(값) : 내 바로 “다음 행”의 값을 가져온다

LAG(expr, N, default) OVER (PARTITION BY ... ORDER BY ...)
LEAD(expr, N, default) OVER (PARTITION BY ... ORDER BY ...)

N 기본값 = 1 (한 칸 전/후)
default 없을 때 대처 값(기본값 = NULL)
ORDER BY는 사실상 필수(“전/후” 기준이 필요)

WITH w AS (
	SELECT
		enrollment_id,
		student_id,
		enroll_date,
		final_price,
		LAG(final_price) OVER (
			PARTITION BY student_id
			ORDER BY enroll_date, enrollment_id
		) AS prev_price
	FROM basic.enrollments
	ORDER BY student_id, enroll_date, enrollment_id
)
SELECT
	enrollment_id,
	student_id,
	enroll_date,
	final_price,
	prev_price,
	final_price - COALESCE(prev_price, final_price) AS diff_from_prev
FROM w 
ORDER BY student_id, enroll_date, enrollment_id;

⚬ COALESCE(prev_price, final_price) : prev_price가 NULL이면 final_price를 사용
⚬ IFNULL(prev_price, final_price)로 바꿔도 똑같이 동작

SELECT
	enrollment_id,
	student_id,
	enroll_date,
	final_price,
	LAG(final_price, 1, final_price) OVER (
		PARTITION BY student_id
		ORDER BY enroll_date, enrollment_id
	) AS prev_price,
	final_price
	- LAG(final_price, 1, final_price) OVER (
		PARTITION BY student_id
		ORDER BY enroll_date, enrollment_id
	) AS diff_from_prev
FROM basic.enrollments
ORDER BY student_id, enroll_date, enrollment_id;

WITH w AS (
SELECT
enrollment_id,
student_id,
enroll_date,
final_price,
LAG(final_price) OVER (
PARTITION BY student_id
ORDER BY enroll_date, enrollment_id
) AS prev_price
FROM basic.enrollments
ORDER BY student_id, enroll_date, enrollment_id
)
SELECT
enrollment_id,
student_id,
enroll_date,
final_price,
prev_price,
final_price - COALESCE(prev_price, final_price) AS diff_from_prev
FROM w
ORDER BY student_id, enroll_date, enrollment_id;
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
SELECT
enrollment_id,
student_id,
enroll_date,
final_price,
LAG(final_price, 1, final_price) OVER (
PARTITION BY student_id
ORDER BY enroll_date, enrollment_id
) AS prev_price,
final_price
- LAG(final_price, 1, final_price) OVER (
PARTITION BY student_id
ORDER BY enroll_date, enrollment_id
) AS diff_from_prev
FROM basic.enrollments
ORDER BY student_id, enroll_date, enrollment_id;

위 아래 동일한 기능을 하는 구문인데 LAG(final_price, 1, final_price) 를 써서 엄청 짧아졌다!

근데, 여기서 더 짧아질 수도 있다!

SELECT
  enrollment_id,
  student_id,
  enroll_date,
  final_price,
  LAG(final_price, 1, final_price)  OVER w AS prev_price,
  LEAD(final_price, 1, final_price) OVER w AS next_price
FROM basic.enrollments
WINDOW w AS (
  PARTITION BY student_id
  ORDER BY enroll_date, enrollment_id
)
ORDER BY student_id, enroll_date, enrollment_id;

AS (
PARTITION BY student_id
ORDER BY enroll_date, enrollment_id )

구문 자체를 WINDOW w AS () 로 줄여서 쓸 수 있다!

OVER ~ 길게 썼던 걸
OVER w 로 줄이는 방법!

미니실습 4 ★★★ 개념 확실히 익히기

SELECT
	enrollment_id,
	student_id,
	enroll_date,
	final_price,
	LAG(final_price, 1, final_price) OVER w AS prev_price,
	LEAD(final_price, 1, final_price) OVER w AS next_price,
	final_price - LAG(final_price, 1, final_price) OVER w AS diff_from_prev,
	final_price - LEAD(final_price, 1, final_price) OVER w AS diff_to_next
FROM basic.enrollments
WINDOW w AS (
	PARTITION BY student_id
	ORDER BY enroll_date, enrollment_id
)
ORDER BY student_id, enroll_date, enrollment_id;

# WINDOW w AS () 사용 Ver.

WITH w AS (
	SELECT 	
		enrollment_id,
		student_id,
		enroll_date,
		final_price,
		LAG(final_price) OVER (
			PARTITION BY student_id
			ORDER BY enroll_date, enrollment_id
		) AS prev_raw,
		LEAD(final_price) OVER (
			PARTITION BY student_id
			ORDER BY enroll_date, enrollment_id
		) AS next_raw
	FROM basic.enrollments
)
SELECT 
	enrollment_id,
	student_id,
	enroll_date,
	final_price,
	COALESCE(prev_raw, final_price) AS prev_price,
	COALESCE(next_raw, final_price) AS netx_price,
	final_price - COALESCE(prev_raw, final_price) AS diff_from_prev,
	final_price - COALESCE(next_raw, final_price) AS diff_to_next
FROM w
ORDER BY student_id, enroll_date, enrollment_id;

# COALESCE(x, final_price) 사용 Ver.

WITH w AS (
	SELECT 	
		enrollment_id,
		student_id,
		enroll_date,
		final_price,
		LAG(final_price, 1, final_price) OVER (
			PARTITION BY student_id
			ORDER BY enroll_date, enrollment_id
		) AS prev_price,
		LEAD(final_price, 1, final_price) OVER (
			PARTITION BY student_id
			ORDER BY enroll_date, enrollment_id
		) AS next_price
	FROM basic.enrollments
)
SELECT 
	enrollment_id,
	student_id,
	enroll_date,
	final_price,
	prev_price,
	next_price,
	final_price - prev_price AS diff_from_prev,
	final_price - next_price AS diff_to_next
FROM w
ORDER BY student_id, enroll_date, enrollment_id;

# LAG / LEAD 함수의 Default 값 사용 Ver.

✅ STRING 함수 → WHERE절에서 자주 사용

함수 이름	정의	문법	결과
🔥CONCAT	문자열을 병합할 때 사용	CONCAT('피카츄','라이츄')	피카츄라이츄
🔥SUBSTRING	문자열의 일부를 잘라낼 때 사용	SUBSTRING('피카츄라이츄', 2, 4)	카츄라이
🔥SUBSTRING_INDEX	문자열을 특정 구분기호 (.) 기준으로 나누어 일부를 추출할 때 사용	SUBSTRING_INDEX('피카츄.라이츄', '.', 1)	피카츄
REVERSE	문자열을 뒤집을 때 사용. 특정 문자 탐색에도 활용 가능	REVERSE('피카츄')	츄카피
LEFT	문자열의 왼쪽부터 N개 문자 추출	LEFT('피카츄라이츄1234', 5)	피카츄라이
RIGHT	문자열의 오른쪽부터 N개 문자 추출	RIGHT('피카츄라이츄1234', 5)	츄1234

✅ Math 함수 → SELECT / HAVING에서 자주 사용

함수 이름	정의	문법	결과 예시
🔥 ABS	절대값을 출력함.	ABS(-1)	1
🔥 ROUND	숫자를 소수점 이하 자릿수에서 반올림하여 출력함.	ROUND(2.77, 1) - 숫자 1은 소수 첫째짜리까지 반올림하겠다는 뜻	2.8
CEILING	소수점을 올림하여 출력함.	CEILING(2.77)	3
FLOOR	소수점을 내림하여 출력함.	FLOOR(2.77)	2
🔥TRUNCATE	숫자를 소수점 이하 자릿수에서 버림하여 출력함.	TRUNCATE(2.77, 1) - 숫자 1은 소수 첫째짜리만 남겨두고 버리겠다는 뜻	2.7
RAND	지정 숫자 범위 중 하나를 랜덤하게 출력함.	ROUND(RAND() * 100, 0)	0~100 사이의 랜덤값

✅ 날짜 함수 → GROUP BY / WHERE에서 자주 사용

함수 이름	정의	문법	결과 예시
🔥 NOW()	현재 날짜와 시간을 출력	NOW()	현재 시간 출력
SYSDATE()	현재 날짜와 시간을 출력	SYSDATE()	현재 시간 출력
CURRENT_TIMESTAMP()	현재 날짜와 시간을 출력	CURRENT_TIMESTAMP()	현재 시간 출력
🔥 DATE_ADD()	날짜에 일정 기간을 더함	DATE_ADD('2024-04-03', INTERVAL 1 DAY)	2024-04-04
🔥 DATE_SUB()	날짜에서 일정 기간을 뺌	DATE_SUB('2024-04-03', INTERVAL 1 DAY)	2024-04-02
🔥 DATEDIFF()	두 날짜의 차이(일 수)를 계산	DATEDIFF('2024-04-03','2024-04-01')	2
🔥 DATE_FORMAT()	날짜를 특정 형식으로 출력	DATE_FORMAT(NOW(), '%Y-%m-%d')	2024-08-17 등
🔥 UNIX_TIMESTAMP()	현재 시간을 유닉스 타임스탬프로 반환	UNIX_TIMESTAMP()	정수값
CURDATE()	현재 날짜만 출력	CURDATE()	2025-08-17 등
CURRENT_DATE()	현재 날짜만 출력	CURRENT_DATE()	2025-08-17 등
CURTIME()	현재 시간만 출력	CURTIME()	23:45:00 등
CURRENT_TIME()	현재 시간만 출력	CURRENT_TIME()	23:45:00 등
YEAR()	날짜의 연도 추출	YEAR('2024-04-01')	2024
MONTH()	날짜의 월 추출	MONTH('2024-04-01')	4
DAY()	날짜의 일(일자) 추출	DAY('2024-04-01')	1

과제 1. NULL 처리 + JOIN 1번 (COALESCE/IFNULL 연습)

✅ 상황

운영팀이 신청 내역을 볼 때,

학생 region이 비어있으면 "UNKNOWN"으로 보이고
coupon_code가 비어있으면 "no_coupon"으로 보이길 원합니다.

✅ 목표

enrollment_status IN ('active','completed')인 신청만 대상으로 아래를 출력하세요.

출력 컬럼

enrollment_id
student_id
student_name
region_clean : COALESCE(s.region, 'UNKNOWN')
coupon_label : IFNULL(e.coupon_code, 'no_coupon')

정렬

enrollment_id 오름차순

SELECT
	e.enrollment_id,
	e.student_id,
	s.student_name,
	COALESCE(s.region, 'UNKNOWN') AS region_clean,
	IFNULL(e.coupon_code, 'no_coupon') AS coupon_label	
FROM basic.enrollments e
INNER JOIN basic.students s 
  ON e.student_id = s.student_id 
WHERE e.enrollment_status IN ('active', 'completed')
ORDER BY e.enrollment_id;

과제 2. “행 유지” 윈도우 집계 (COUNT/SUM/AVG OVER)

✅ 상황

분석팀이 enrollments(신청 1건=1행)를 유지한 채로, 학생별 통계를 “옆에 붙여서” 보고 싶어합니다.

✅ 목표

enrollments에서 각 행마다 아래 컬럼을 붙여 출력하세요.

출력 컬럼

enrollment_id
student_id
final_price
student_enroll_cnt : 학생 기준 신청 건수
student_total_spend : 학생 기준 총 결제(신청금액 합)
student_avg_price : 학생 기준 평균 신청금액

정렬

student_id, enrollment_id 오름차순

SELECT
	enrollment_id,
	student_id,
	final_price,
	COUNT(*) OVER (
		PARTITION BY student_id
	) AS student_enroll_cnt,
	SUM(final_price) OVER (
		PARTITION BY student_id
	) AS student_total_spend,
	avg(final_price) OVER (
		PARTITION BY student_id	
	) AS student_avg_price
FROM basic.enrollments
ORDER BY student_id, enrollment_id;

과제 3. 학생별 “가장 비싼 신청 1건”만 뽑기 (ROW_NUMBER + CTE)

✅ 상황

마케팅팀이 학생별로 “가장 고가 강좌 신청 1건”만 뽑아 VIP 안내를 보내려 합니다.

✅ 목표

`enrollment_status IN ('active','completed')`만 대상으로,
학생별로 `final_price`가 가장 큰 신청 1건만 남기세요.

동점이면 enrollment_id가 더 작은 것을 1건으로 선택하세요.

출력 컬럼

student_id
enrollment_id
final_price

정렬

student_id 오름차순

WITH ranked AS (
SELECT
	student_id,
	enrollment_id,
	final_price,
	ROW_NUMBER() OVER (
		PARTITION BY student_id
		ORDER BY final_price DESC, enrollment_id ASC
	) AS rn
FROM basic.enrollments
WHERE enrollment_status IN ('active', 'completed')
)
SELECT
	student_id,
	enrollment_id,
	final_price
FROM ranked
WHERE rn = 1
ORDER BY student_id;

과제 4. 결제 로그 “이전 값 + 변화량 + 누적합” 만들기 (LAG + SUM OVER)

✅ 상황

재무팀이 paid 결제 로그를 시간순으로 보면서,

바로 이전 결제 금액
이전 대비 증감
지금까지 누적 결제액
을 한 번에 보고 싶어합니다.

✅ 목표

payment_status='paid'인 결제만 대상으로 아래를 출력하세요.

출력 컬럼

payment_id
paid_at
amount
prev_amount : 이전 결제의 amount (없으면 0)
diff_from_prev : amount - prev_amount
cum_amount : 시간순 누적 결제액

정렬

paid_at, payment_id 오름차순

SELECT
	payment_id,
	paid_at,
	amount,
	LAG(amount, 1, 0) OVER (
		ORDER BY paid_at		
	) AS prev_amount,
	amount
	- LAG(amount, 1, 0) OVER (
		ORDER BY paid_at		
	) AS diff_from_prev,
	SUM(amount) OVER (
		ORDER BY paid_at
	) AS cum_amount
FROM basic.payments
WHERE payment_status = 'paid'
ORDER BY paid_at, payment_id;

# WINDOW w AS () 미사용 Ver.

SELECT
	payment_id,
	paid_at,
	amount,
	LAG(amount, 1, 0) OVER w AS prev_amount,
	amount - LAG(amount, 1, 0) OVER w AS diff_from_prev,
	SUM(amount) OVER w AS cum_amount
FROM basic.payments
WHERE payment_status = 'paid'
WINDOW w AS (
	ORDER BY paid_at
)
ORDER BY paid_at, payment_id;

# WINDOW w AS () 사용 Ver. 제출 이걸로

데일리 퀴즈

Q1. MySQL에서 윈도우 함수 사용 위치로 올바른 것은?

A. WHERE 절에서만 사용 가능하다
B. GROUP BY 절에서만 사용 가능하다
C. SELECT 리스트와 ORDER BY 절에서만 사용 가능하다
D. JOIN ON 절에서만 사용 가능하다

Q2. LAG(expr, N, default)에 대한 설명으로 올바른 것은?

A. N의 기본값은 0이다
B. 이전 행이 없으면 default를 반환한다
C. default의 기본값은 0이다
D. ORDER BY 없이도 항상 같은 결과가 보장된다

Q3. COALESCE(a, b, c)에 대한 설명으로 올바른 것은?

A. 세 값이 모두 NULL이면 0을 반환한다
B. 첫 번째 인자만 검사하고 NULL이면 항상 b를 반환한다
C. 왼쪽부터 보면서 처음으로 NULL이 아닌 값을 반환한다
D. NULL을 검사할 수 없는 함수다

Q4. ROW_NUMBER()와 RANK()의 차이로 가장 올바른 것은?

A. 둘 다 동점이면 같은 순위를 준다
B. ROW_NUMBER는 동점이어도 서로 다른 번호를 준다

C. RANK는 ORDER BY 없이도 항상 안정적이다
D. ROW_NUMBER는 GROUP BY가 있어야만 사용 가능하다

Q5. 아래 누적합 문법에서 ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW의 의미로 가장 올바른 것은?

A. 현재 행 한 줄만 합산한다
B. 파티션의 마지막 행부터 현재 행까지 합산한다
C. 파티션의 첫 행부터 현재 행까지 누적 합산한다
D. 파티션 전체(모든 행)를 항상 합산한다

데이터 리터러시) 1-5. 결론 도출

결과 - 결론

결과 : 계산과 분석을 해서 나온 결과물 → '무엇을'
결론 : 목적에 대해 어떤 의미가 있는지 설명하는 것 → '그것이 왜 중요한지?'

결론을 잘 정리하는 방법

단순하고 쉽게 전달
흥미유발
대상자 관점에서의 접근
직관적으로 이해할 수 있도록 시각화

어제 컨디션이 안 좋았던 탓에 최대한 휴식을 취하려고 했더니 오늘은 어제보단 집중해서 공부할 수 있었다.
SQL 라이브 세션 내용도 조금 까다로웠는데, 혼자 긴 시간 복습하다보니 일부는 예제 쿼리를 보지 않아도 될 정도로 이해가 된 것 같다.
내일은 쉬는 날이긴하지만 조금만 놀고..! 금요일 성취도 평가를 위해 그 동안 배웠던 내용들을 복습해야겠다.
마지막으로 생성형 AI를 활용한 블로그 작성 과정도 배웠는데, 짧은 시간 안에 많은 내용을 접해 아직은 낯설지만, 앞으로 차근차근 글을 작성해보며 활용법에 익숙해져야겠다고 느꼈다.

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