예시 답변 1
약 75초
쿼리 구조·분석 목적·실용 예시 중심
고객 행동 분석에서 자주 쓰는 SQL 패턴은 특정 행동을 한 고객을 시간 순서로 집계하는 것입니다. 예를 들어 상품 상세 페이지 조회 후 구매까지의 전환율을 보려면, 이벤트 로그에서 같은 세션 내 조회와 구매가 모두 있는 건수를 구합니다. 세션 구분이나 사용자 식별 방식에 따라 JOIN 구조가 복잡해질 수 있어서, 쿼리 작성 전에 테이블 구조를 먼저 파악하는 것이 중요합니다. 또 자주 쓰는 패턴은 코호트 분석입니다. 첫 구매 시점을 기준으로 N일 후 재구매 비율을 보는 방식으로, 리텐션 흐름을 파악하는 데 씁니다. 이 쿼리는 날짜 계산과 집계 함수를 조합해야 해서 윈도우 함수 사용 여부를 미리 확인합니다. 쿼리 성능 측면에서는 전체 테이블 스캔을 피하기 위해 파티션 필드나 인덱스를 확인하는 습관을 갖고 있습니다.
이 결의 특징
같은 세션 내 조회와 구매가 모두 있는 건수로 전환율을 보고, 첫 구매 시점 기준 N일 후 재구매를 보는 코호트 패턴을 짚은 흔적이 있습니다. 세션 구분 방식에 따라 JOIN이 복잡해지니 쿼리 전에 테이블 구조를 먼저 파악하는 순서가 또렷합니다.
이 결이 통하는 자리
분석을 '전환 깔때기와 코호트'라는 구체 패턴으로 풀 때 통합합니다. 윈도우 함수 사용 여부를 미리 확인하고 스캔을 피하려 파티션·인덱스를 보는 습관이 살아 있는 자리에서, 면접관의 꼬리질문이 줄어드는 결이 보입니다.