데이터로그😎

✈️오늘의 분석 거리지난번 스타벅스 분석 #1에 이은 심화 분석을 진행하겠습니다.1. 상세 메뉴별 칼로리 분석 (근데 이제 워드클라우드를 곁들인...)2. 메뉴 카테고리 별로 칼로리 분포 상태와 이상치 분석 (박스 플롯)3. 메뉴 카테고리 별 칼로리 분석 + 카페인 함유량 분석 (막대 그래프 + 계산 필드)0. 테이블 정보 1. 상세 메뉴 별 칼로리 분석 사용한 스타벅스 메뉴 정보를 보면 메뉴 종류가 약 140가지가 되는데요, 이 메뉴들의 칼로리를 알아보고 싶습니다. 자세한 칼로리를 알기보단 대강적인 칼로리 크기를 한 눈에 파악하면 좋겠는데요, 이럴 땐 워드클라우드를 사용할 수 있습니다. 워드클라우드는 방대한 키워드 속에서 분석 목적에 따라 핵심 키워드를 표현하는데 유용한 시각화입니다. 태블로에서 워..

✈️오늘의 분석 거리오늘은 스타벅스의 메뉴 데이터와 매장정보 데이터를 활용해 간단한 태블로 분석을 하고자 합니다. 아래의 분석 주제에 대한 효과적인 시각화 방법은 무엇일지 공부하고 태블로를 활용해 시각화를 진행하겠습니다.1. 스타벅스 메뉴 카테고리 별 평균 칼로리 & 카페인 분석 2. 메뉴 별 칼로리 & 카페인 분석 3. 당분 함유량-칼로리의 상관관계 분석 0. 테이블 정보 태블로에서는 정성적 데이터/분석 기준이 되는 값/불연속형 데이터로서 측정값을 쪼개어 보는 하나의 관점을 "차원" 이라고 합니다. 정량적이고 연속형 데이터로서 집계할 수 있는 수치는 "측정값"이라 합니다. 측정값은 차원을 기준으로 집계됩니다. 스타벅스 테이블1을 예로 들면 메뉴의 카테고리(에스프레소, 티, 프라푸치노 등)라는 차원을 기..

🧠1. 오늘의 궁금증"SELECT DISTINCT 쿼리 한 줄 짰는데 왜 이렇게 느리죠…?단순히 중복만 제거하면 되는 거 아닌가요?" 이런 생각, 다들 한 번쯤 해보셨을 겁니다. 저 역시 대용량 데이터를 대상으로 쿼리를 날렸다가 기다림의 끝없는 터널을 경험했고, 그 날 이후 DISTINCT의 작동 원리를 깊게 파고들게 됐습니다. 오늘은 그 궁금증을 풀어보려 합니다."왜 DISINCT는 느린가?" 그리고 "어떻게 더 빠르게 만들 수 있을까?"⚙️2. DISTINCT는 어떻게 작동할까?  SQL에서 DISTINCT는 SELECT 결과에서 중복된 행을 제거하고 고유한 값만 남기는 기능입니다. 겉으로 보기엔 간단하지만, 내부에서는 다음 두 가지 방식 중 하나로 동작합니다. 1. 정렬 기반 제거 (Sort)데이..

Hacker Rank에서 Binary Tree Nodes 문제에 대한 SQL 쿼리식을 작성하던 와중, 중요한 사실을 알아버렸다..!NOT IN 사용 시 주의해야 할 사항인데, 쿼리를 업무에서 쓰는 사람이라면 꼭 알아 둘 것..! ☠️0. 데이터 소개ColumnType컬럼 설명NIntegerBinary Tree의 노드 값PIntegerN의 Parent  1. 문제https://www.hackerrank.com/challenges/binary-search-tree-1/problem?isFullScreen=falseWrite a query to find the node type of Binary Tree ordered by the value of the node.Root: If node is root node..