SQL로 시작하는 데이터 분석

139

3

장

시계열 분석

을 찾는 데 유용합니다.

MAU

는 애플리케이션 사용을 그만두는 이탈 사용자를 찾아내는 데는 적

합하지 않습니다.

MAU

에는 주로

30

일 단위 윈도우가 자주 사용되므로

29

일만 사용하고 이탈

한 사용자는 집계되지 않을 수 있기 때문입니다.

7

일 단위로 계산되는

WAU

는

DAU

와

MAU

의 적절한 중간 정도에 위치합니다.

WAU

는

DAU

보다 하루 단위의 변화에는 둔감하지만,

MAU

보다는 짧은 기간의 변화에 더 민감해 문제 발생

시 팀에게 더 빨리 알려줄 수 있습니다. 다만 공휴일과 같은 작은 이벤트에도 크게 영향을 크게

받을 수 있어, 짧은 기간의 변화에 민감하다는 점이 오히려 단점으로 지적되기도 합니다.

3.4.1

시간 윈도우 롤링 계산

지금까지 시간 윈도우 롤링이 무엇이고, 어떻게 사용하며, 사용 시 고려해야 할 요소가 무엇인

지 알아봤습니다. 이제 미국 소매업 매출 데이터셋을 활용해 시간 윈도우 롤링을 직접 계산해

봅시다. 먼저 데이터셋의 모든 시간 윈도우 구간에 레코드가 제대로 저장돼 있을 때 사용하는

간단한 계산을 알아본 뒤, 이어서 몇몇 시간 윈도우 구간에 데이터가 빠져 있을 때 사용하는 방

법도 알아봅니다.

시간 윈도우 롤링을 계산하는 방법은 크게 두 가지입니다. 하나는

self

-

JOIN

을 사용하는 방법

으로 어떤 데이터베이스에서든 ...