[Alex] 데이터 장인의 블로그

저번 학습에 이어서 SQL을 활용한 EDA를 학습하겠습니다. 이전글: 2020/06/21 - [SQL] - 데이터 분석을 위한 SQL 쿼리 - 2. EDA를 정복해보자 저번 EDA 분석에서는 다음과 같은 결론까지 지어낼 수 있었습니다. 이번 분석에서는 전체 정류소를 대상을 대상으로 특성을 파악하는 것이 아닌, 각각의 정류소의 특성을 파악해보는 방법으로 분석을 진행하도록 하겠습니다. 1. 저녁, 출근, 심야 시간대의 각각 정류소의 이용건수를 비교해보겠습니다. -- 1. 저녁, 출근, 심야만 가져와서 각 정류소 특성 파악하기 SELECT ST_ID , WD_YN , CASE WHEN HR >= 7 AND HR = 17 AND HR = 23 OR HR = 7 AND HR = 17 AND HR = 23 OR H..

SQL을 활용한 EDA 오늘은 데이터 분석의 꽃, EDA과정을 SQL로 수행해보는 시간을 가져보도록 하겠습니다. 굳이 Python이나 R로 작업을 하지 않고 SQL로 하는 이유가 있느냐.. 라는 질문을 받은적도 있습니다. 저는 Python, R로 작업을 진행하는 것보다 SQL이 더 '편하고 빠르다'라고 생각하기 때문입니다. 각자 자신이 편한 tool을 사용하여 EDA를 실시하는 것이 가장 바람직하다고 생각합니다. (저는 가끔 귀차니즘이 발생할 때 Tableau로 작업하기도 합니다.... 굳이 비싼 프로그램을 EDA로...ㅎ ) 거의 Data 자체가 데이터베이스(DB서버)에 저장되어있는 경우가 보통이며 굳이 이를 Python으로 호출해서 보지 않아도 속도 측면, 효율성 측면에서 SQL 자체가 훨씬 좋다고 ..

데이터 분석을 위한 SQL 쿼리 'SQL을 가장 많이 사용할때?!' feat. 저의 주관적 생각이 많이 담겨있습니다! 안녕하세요 ALEX 입니다! 예전부터 지금까지 'SQL을 어떤용도로 가장 많이 사용할까?' 생각해봤습니다. SQL은 단순히 전처리용이다? SQL의 용도를 '전처리' 로만 생각하시는 분들이 많으실 것 같은데. 그보다도 더 중요하고, 많이 쓰이는 순간이 있습니다. (아주 단순하지만 중요한 절차!) 만들어진 데이터도 다시보자. 확인하는 습관을 들이자. SQL과 함께 제가 생각하기에는 보여주려고 하는 데이터 값의 결과가 정확한가? 내가 생각하는 논리에 맞는가? 이상치는 없는가?를 기본적으로 빠르게 확인하는 과정에서 꼭 필요하고 가장 많이 쓰입니다. 보통 항상 저는 Data 결과를 다시한번 확인하..