SQL로 시작하는 데이터 분석

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2

장

데이터 준비

나이

고객 수

그림

2-2

customer

테이블의 고객 나이 분포

다음으로 살펴볼 집계는 필자가 자주 사용하는 기법이자 면접에서 빈도수 다음으로 즐겨 묻는

주제입니다. 예를 들어, 지원자에게 날짜, 고객 식별자 (

customer

_

id

), 주문 식별자 (

order

_

id

) 등의 속성을 가진 가상의

orders

테이블을 알려주고 주문 개수별 고객 수 분포를 확인하

는 쿼리를 작성해달라고 요청합니다. 이 문제는 간단하지 않으므로 제대로 답변하려면 서브쿼

리를 활용한 중급 수준의 집계 스킬이 필요합니다. 다음 예시와 같이 우선 서브쿼리에서

count

를 사용해 각

customer

_

id

에 대한 주문 수를 파악해야 합니다. 그리고 이 서브쿼리에서 나온

주문 수

orders

를 카테고리로 삼고

count

를 사용해 주문 개수별 고객의 수를 셉니다.

SELECT

orders,

count

(*)

as

num_customers

FROM

(

SELECT

customer_id,

count

(order_id)

as

orders

FROM

orders

GROUP

BY

1

) a

GROUP

BY

1

;

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SQL로 시작하는 데이터 분석

이러한 프로파일링 방법은 데이터에서 특정 개체나 속성이 몇 개씩 나타나는지 확인할 때 사

용합니다. 앞서 소개한 예제들에서는

count ...