SQL로 전환율 직접 추출 후 피벗 시각화
약 120초
수업에서 가상 이커머스 DB에 SQL 쿼리를 작성해 신규 가입자 전환율을 추출하고 시각화한 경험
저는 마케팅 데이터 분석 수업에서 SQL 기초를 배우고 실제 데이터 추출을 경험했습니다. 가상 이커머스 DB에서 특정 기간 신규 가입자 수와 첫 구매 전환율을 추출하는 쿼리를 작성했는데, 처음에는 JOIN과 GROUP BY 조합에서 중복 집계가 자주 발생했습니다.
DISTINCT와 서브쿼리를 활용해 오류를 잡은 뒤 결과를 피벗 테이블로 시각화했고, 이 경험으로 raw 데이터에서 지표를 직접 만드는 흐름을 익혔습니다. 앰플리튜드는 실습 환경에서만 접했지만, 이벤트 트래킹 설계 단계가 분석 품질을 좌우한다는 것을 이론으로 배웠습니다.
도구 익숙도보다 분석 목적 설정이 먼저라는 원칙을 이 과정에서 확인했습니다.
이 결의 특징
가상 이커머스 DB에서 JOIN과 GROUP BY 조합 중복 집계 오류를 DISTINCT와 서브쿼리로 잡은 뒤 결과를 피벗 테이블로 시각화해 raw 데이터에서 지표를 직접 만드는 흐름을 익힌 흔적이 있습니다. 도구 익숙도보다 분석 목적 설정이 먼저라는 원칙이 보입니다.
이 결이 통하는 자리
이벤트 트래킹 설계 단계가 분석 품질을 좌우한다는 인식이 SQL 쿼리 작성과 피벗 시각화 경험으로 뒷받침될 때 통합니다. 오류 잡는 과정과 시각화 결과가 구체적으로 연결된 자리에서 꼬리질문이 줄어드는 결이 보입니다.