데이터분석 10기

TIL 5일차 — 데이터 품질 관리와 고급 SQL 실습 오늘은 SQL로 결측값, 이상값, 그리고 데이터 요약을 처리하는 방법을 배웠다. 단순히 데이터를 조회하는 수준을 넘어, 데이터의 신뢰성과 분석 효율을 높이는 기술들을 실습했다. Pivot Table, 윈도우 함수(Window Function), 포맷 함수까지 배우며 SQL이 단순한 질의 언어가 아니라 데이터 분석의 핵심 도구임을 다시 느꼈다. 오늘 학습한 내용과 깨달음 1. 결측값과 이상값 처리 (NULL Handling & Data Cleaning) 조회한 데이터에 값이 없거나 비정상적인 데이터가 있을 때 IFNULL, COALESCE, CASE WHEN 등을 활용해 안전하게 처리할 수 있었다. 이전에는 단순히 NULL을 무시했지만, 이제는 데이터..

TIL 4일차 — 서브쿼리와 조인 실습 오늘은 SQL에서 서브쿼리(Subquery)와 조인(JOIN)을 활용해 여러 테이블의 데이터를 한 번에 조회하고 결합하는 방법을 배웠다. 하나의 SQL문 안에 또 다른 쿼리를 넣거나, 서로 다른 테이블의 데이터를 연결해 새로운 결과를 만들어내는 과정이었다. 데이터 간의 관계를 직접 다루는 실습이라 SQL이 단순한 조회 언어가 아니라는 걸 다시 느꼈다. 오늘 학습한 내용과 깨달음 1. 서브쿼리 (Subquery) 한 번의 SQL문으로 여러 연산을 수행할 수 있었다. 특히 조건에 맞는 데이터를 미리 필터링한 뒤, 그 결과를 다시 메인 쿼리에서 활용하는 방식이 인상적이었다. User Segmentation과 조건별 수수료 계산 실습에서는 하나의 쿼리로 복잡한 분석 로직을..

TIL 3일차 — SQL로 문자열 다루기와 조건 분류 실습오늘은 SQL에서 문자열 데이터를 다루는 방법과, 조건에 따라 데이터를 분류하는 방법을 실습했다.단순히 데이터를 꺼내는 게 아니라, 데이터를 정리하고 의미 있는 형태로 가공하는 과정이었다.엑셀로 하던 문자열 처리나 조건 분류를 SQL 한 줄로 구현할 수 있다는 점이 특히 흥미로웠다. 오늘 학습한 내용과 깨달음1. 문자열 가공 (REPLACE, SUBSTRING, CONCAT)데이터 안에 있는 불필요한 문자나 서로 다른 포맷을SQL 문법으로 통일할 수 있었다.전화번호 가운데를 ***로 바꾸거나, 이름과 부서를 하나의 컬럼으로 합치는 식이다.단순한 문법 같지만, 데이터 정리의 효율이 극적으로 올라갔다. 2. GROUP BY로 문자 데이터 요약하기숫자뿐..

TIL 2일차 — SQL 핵심 문법 심화 (집계, 그룹화, 정렬)오늘은 SQL의 기초를 넘어 데이터를 요약하고 정리하는 핵심 문법을 배웠다.엑셀로 일일이 계산하던 합계나 평균 등을 SQL 한 줄로 처리할 수 있다는 점이 인상 깊었다.SQL은 단순히 데이터를 “조회”하는 언어가 아니라, 데이터를 분석 가능한 형태로 가공하는 도구라는 것을 실감했다.오늘 학습한 주요 개념1. 집계 함수 (Aggregate Functions)데이터를 요약할 때 사용하는 함수들을 배웠다.SUM() : 합계 계산AVG() : 평균 계산COUNT() : 데이터 개수 계산MIN() / MAX() : 최소값, 최대값 계산이 함수들을 통해 테이블 전체나 특정 조건에 맞는 데이터의 통계를 쉽게 구할 수 있었다.2. GROUP BY - 그룹..

오늘 배운 내용오늘은 데이터 분석의 기초가 되는 SQL (Structured Query Language) 의 기본 문법을 배웠다.데이터를 다루는 데 있어 SQL은 ‘데이터를 꺼내고, 가공하고, 분석하는 언어’라는 점이 인상 깊었다.오늘 학습한 주요 개념은 다음과 같다.데이터베이스 기본 개념 및 설치데이터가 저장되는 구조와 테이블, 컬럼의 개념을 이해했다.SELECT / FROM 문테이블에서 데이터를 꺼내는 기본 문법필요한 컬럼만 뽑아 사용하기SELECT * 대신 필요한 컬럼만 지정하는 습관의 중요성을 배움WHERE 조건문으로 데이터 필터링특정 조건에 맞는 데이터만 추출하는 방법비교 연산자(=, >, BETWEEN / IN / LIKE 활용다양한 조건 필터링 방식 이해문제 해결 연습쿼리 실행 시 에러 메시..

안녕하세요!이번에 내일배움캠프 데이터 분석 트랙에 참여하게 된 학습자입니다 😊처음으로 시작하는 미션이자 제 성장의 첫 기록인 만큼,데이터 분석을 배우게 된 계기와 앞으로의 목표를 진솔하게 적어보았습니다.1. 내가 데이터 분석 트랙에 참여한 계기는 무엇인가요?평소 숫자나 데이터로 현상을 이해하는 걸 좋아했지만,단순히 ‘감’으로 판단하는 경우가 많다는 걸 깨닫게 되었습니다.직장이나 일상에서도 “근거 있는 판단”을 내리고 싶다는 생각이 커졌고,그걸 가능하게 해주는 도구가 바로 데이터 분석이라고 느꼈습니다.또한, 요즘 기업들은 모든 의사결정을 데이터 기반으로 내린다는 점에서데이터 분석 역량은 앞으로 어떤 일을 하더라도 큰 자산이 될 것 같았습니다.그래서 체계적으로 배우고 싶어 이 트랙에 참여했습니다.2. 내가..