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[SQL 101] 데이터 타입과 차원/측정값 💡 이번 시간에는 데이터의 종류를 알아보고, 이를 차원과 측정값으로 나누어 구분해 본다. 특히 차원과 측정값이라는 이 두 개념은 데이터의 속성으로서 기능하며, 차원과 측정값을 잘 구분할 수 있어야 데이터를 이리저리 집계할 때 오류가 생기지 않는다. 데이터 형태의 종류 (Data Type) 차원과 측정값 차원/측정값과 데이터 타입의 관계 요약 데이터 타입에는 숫자, 문자열, 날짜, 부울값 등이 있다. 차원은 데이터를 분류/세분화할 때 사용되는 속성이다. 측정값은 데이터 분석의 목적인 최종 값이다. 데이터 형태의 종류 (Data Type) 우리가 업무를 하면서 관리하는 데이터에는 여러 종류가 있다. 거래처코드, 매출액, 원가, 담당자명, 조직명 등 여러 가지 데이터를 다루는데, 이러한 데이터들은 데이터베이스.. 2023. 3. 14.
[SQL 101] 데이터는 어떻게 생겨먹었는가: 데이터 구조 알아보기 💡 데이터를 다루는 언어인 SQL을 본격적으로 배우기 전에, “데이터”라는 것에 대해 몇 가지를 이해하고 넘어가도록 하자. 데이터의 구조가 어떻게 되어 있는지, 그 구조를 어떻게 활용하는지에 대해, 전문가 수준이 아닌 SQL을 다루기 위한 기초적인 수준으로 알아보도록 하자. 데이터의 구조: 관계형 vs. 비관계형 관계형 데이터베이스의 특징 5가지 요약 데이터의 구조는 크게 관계형 데이터와 비관계형 데이터로 나눌 수 있다. SQL은 관계형 데이터에 사용되는 언어이다. 관계형 데이터는 행과 열로 구성된 테이블이라는 구조를 띤다. 관계형 데이터는 항상 고유해야 하며, 중복을 방지하기 위해 기본 키, 외래 키, 정규화 등의 방법을 사용한다. 데이터의 구조: 관계형 vs. 비관계형 데이터의 구조는 데이터 그 자체.. 2023. 3. 7.
[SQL 101] SQL 공부를 시작하기 전에 💡 데이터 기반의 일하는 방식 혁신이 일어나면서 데이터 분석에 대한 중요성이 부각되고 있다. 하지만 대부분의 직장인들은 아직 엑셀이라는 한정적인 툴에 갇혀 있다. SQL을 배우면 데이터베이스에서 빠르고 정확하게 필요한 정보를 추출하여 다룰 수 있다. SQL이 왜 필요한지, 어떻게 배우면 좋을지 간단히 알아보도록 하자. 데이터 기반 일하는 방식의 혁신 빅데이터에는 엑셀보다 SQL SQL은 생각보다 어렵지 않다 에 대하여 데이터 기반 일하는 방식의 혁신 2010년대 후반부터 대기업, 중견기업, 중소기업, 스타트업을 막론하고 “데이터에 기반한 일하는 방식의 혁신”같은 문구들이 등장하고 있다. 기존의 감으로 일하는 방식, 상명하복의 수직적 의사결정 구조에서 벗어나 숫자 기반, 데이터에 기반한 의사결정을 토대로 .. 2023. 3. 5.
AI가 데이터 분석가를 대체할 수 있을까? 💡 기술의 발전은 여러 직업을 없애기도, 만들기도, 바꾸기도 한다. 최근 10년 동안 AI의 발전이 대표적인 사례라고 할 수 있는데, 이제는 내 직업인 데이터 분석 직무까지 건드리는 지경에 다다랐다. GPT3가 쿼리를 짜준다고 한다. 어떻게 가능한지, 데이터 분석가라는 직업에는 어떤 영향을 미치는지 알아보도록 하자. AI가 쿼리도 짜기 시작했다 데이터 분석가, 그리고 쿼리 AI가 짜주는 쿼리는 기회일 수 있을까 AI가 쿼리도 짜기 시작했다 얼마 전 링크드인에서 이런 글을 하나 보았다. Replacing a SQL analyst with 26 recursive GPT prompts | Patterns (fyi, here’s the code for everything I built below, you can.. 2023. 2. 28.

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