7월 27일 이후 Weekly Active Users (주차별 로그인한 유저 수) 하락의 원인 파악
SELECT DATE_TRUNC('week', e.occurred_at),
COUNT(DISTINCT e.user_id) AS weekly_active_users
FROM tutorial.yammer_events e
WHERE e.event_type = 'engagement'
AND e.event_name = 'login'
GROUP BY 1
ORDER BY 1
👍 Good
👎 Bad
추가 가설
추가 데이터 수집 및 분석 제안
슬기 : 🤯🤮 국가별/대륙별 영향을 보기위해 쿼리를 짜는데 좀 더 이쁘고 효율적인 쿼리를 짜고 싶다는 마음이 몹시 들었습니다.. 클린코딩은 언제쯤 가능해질까요?
우진 : 😂🙄 실제 사례로 데이터 분석을 해보니 SQL보다 엑셀의 효용성이 훨씬 뛰어나다는 것을 확인했다. 복잡한 쿼리를 짜는 것 보다 단순한 엑셀조작으로 확인하는 것이 편했다. 더불어, 실제 분석을 진행할 때는 결론을 내지 않겠다고 마음먹으면 한도 끝도 없이 갈 수 있을 것 같은데 어떤 지점에서 결론을 내야 하는지 궁금하다.
근정 : 🤕🤦🏻♀️ 데이터에 매몰된다는 것이 무슨 의미인지 알 것 같다. 앞으로 프로젝트를 하면서 분석의 목적을 항상 상기해야겠다. 또 SQL 연습문제를 푸는 것과는 다르게 복잡한 코딩을 하려니 오류가 많았다. 원하는 테이블을 만들지 못해 포기한 경우도 있었다. SQL 어려운 문제를 더 연습해야 할 것 같다.
+동료의 솔루션은 실무에서 얼마나 좋은 (?) 솔루션인지 궁금했다.
해인 : 🤩😳 계속 빤히 모니터를 봤더니 눈알이 조금 아프다. 확실히 SQL연습문제와 프로젝트는 다르다. 정확히는 쿼리를 작성하는 것과 읽는 것의 차이를 크게 느꼈다. 어느 쪽이 어렵냐면 사실 읽는 쪽이 더 어려운 것 같다. 문득 슬랙 제품팀은 매일 이런 일을 할 거라고 생각하니 수고가 많으시다는 생각이...
새민 : 😱🥴 실제 사례에서 사용된 쿼리를 해석하는 것이 도움이 됐다. 동료가 주석을 넣어줬더라면 싶긴 했다. 쿼리를 작성하면서 row끼리 계산할 수 없어서 답답했다. column별로는 select로 계산이 가능한데, row끼리는 어떻게 처리할 수 있는지 알고 싶다.
0822(토) 피드백