SQL로 시작하는 데이터 분석

hyeon***l2023-01-01

2022년의 마지막 날이 얼마 남지 않았습니다. 정말 시간이 전광석화같이 매우 빠르게 흐르는 것 같습니다. 이번 시간에는 2022년 8월에 출간된 을 소개합니다. 이 책의 부제는 <실무에 꼭 필요한 분석 기법 총정리! 실전 데이터셋으로 배우는 시계열, 코호트, 텍스트 분석>입니다.

이 책의 저자는 캐시 타니무라(Cathy Tanimura) 님이며, 다양한 산업 분야에서 데이터를 분석했고, 여러 컨퍼런스에서 데이터 문화 구축, 데이터 기반 제품 개발 등을 주제로 강연 활동을 활발히 하고 있습니다. 그리고 역자는 박상근 님입니다. 박상근 님이 번역한 책은 읽어보지 못했지만, 번역 품질은 나쁘지 않습니다.

이 책의 원서는 아마존에서 5점 만점에 4.6점을 받고 있으며, 원서는 2021년 10월 초에 출간되었습니다.

은 약 440페이지로 구성되어 있어 휴대하면서 읽기에 크게 부담스럽지 않습니다. 전자책으로도 출간되어 있으므로, 전자책 뷰어가 있으시다면 전자책으로 만나보는 것도 좋을 것 같습니다.

이 책의 저자가 강연한 영상을 하나 보고 더 이야기를 진행해 보겠습니다.

"Data + Scale + Community = Impact" by Cathy Tanimura, Sr Dir of Analytics & Data Science @ Strava

한빛미디어 평가단에 참가하여 작성한 글이며, 한빛미디어에서 제공해준 책을 읽고 작성했음을 밝힙니다.

이 책의 매력은?

<SQL로 시작하는 데이터 분석>은 9장으로 구성되어 있습니다. 1장 SQL을 활용한 데이터 분석부터 9장 결론으로 마치기까지 SQL을 활용하여 데이터를 분석하는 방법을 알려줍니다. 실제 데이터 셋을 활용하여 예제를 진행하므로 거부감 없이 저자가 전달하는 지식을 자연스럽게 습득할 수 있습니다.

이 책의 특징 중 하나는 SQL을 활용하여 데이터 분석합니다. SQL을 기반으로 구성한 책을 찾는 것은 쉽지 않습니다. 조금 생각해보면 그 이유를 알 수 있는데 SQL은 시각화를 위한 별도의 도구가 필요하므로 데이터 분석 책에서 다루기는 쉽지 않을 것입니다. 이런 문제로 데이터 분석을 다루는 대부분의 책은 파이썬이나 R 등을 활용하고 있습니다. 결과 데이터를 다양한 방법으로 도식화가 가능하고 SQL보다 파이썬과 R 등의 문법과 개념에 익숙한 개발자가 많기 때문입니다.

개인적으로 이 책을 보는 데 어렵지 않았습니다. 이 책의 저자에게 바람이 있다면, 이 책을 시리즈화하여 조금 더 고급 기법 등을 다루는 책이 출간되었으면 좋겠습니다. 그럼 더 재미있게 탐구하면서 읽을 수 있을 것 같습니다.

이 책에서 다루는 내용을 꼼꼼히 학습하여 내재화한다면 하나의 무기를 더 가질 수 있을 것입니다. 필자는 데이터를 좋아하므로 이 책을 재미있게 읽었고, 평소에 후배들에게 강조하며 전달하는 지식들을 이 책의 여기 저기에 깔끔하게 정리해 두고 있어 세미나 교재로 활용하기에도 적합한 것 같습니다.

마치면서

이 책은 SQL을 활용하여 데이터를 분석하는 방법을 소개합니다. 이 책의 소개 페이지에 'SQL 데이터 분석이 익숙하지 않은 초급자와 더 나은 쿼리 및 분석 방법을 찾는 SQL 숙련자 모두를 위한 가이드'라고 언급하고 있는데, 이 책을 잘 요약한 문장이라고 생각합니다. 단, SQL 입문서라는 의미는 아닙니다. SQL을 모르는 분들이 보기에 적합한 책은 아닙니다.

애플리케이션을 개발하는 과정에서 SQL은 매우 중요합니다. 하지만 생각보다 그 중요성을 인지한 분들은 많지 않은 것 같습니다. SQL을 처음 접하는 분들에게는 추천하기 어렵겠지만, SQL을 학습한 후 다양한 응용에 도전하고 싶은 분들은 이 책이 꽤(?) 재미있게 다가올 것 같습니다.

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

snunc***l2022-12-30

도서 리뷰 : SQL로 시작하는 데이터 분석

4차산업혁명 시대에 있어 데이터는 '원유'로 불린다. 원유를 정제하여 사용 가능한 석유로 만들 듯이, 데이터 역시 적절하게 정제되고 변환되어야 하며 분석되어야 쓸모 있게 된다. 단순히 존재한다고 해서 가치 있는 게 아니라 올바르게 분석되었을 때 만이 데이터의 유용성이 빛을 발하게 된다. 그렇다, 데이터는 누군가에 의해 분석되었을 때 인사이트로 변모하게 된다.

세간에 데이터를 둘러싼 다양한 분석 방법이 여럿 존재한다. 프로그래밍 레벨에서 R과 파이썬의 양대산맥이 명실상부한 데이터 분석 언어로 공고히 자리잡고 있는 실정이다. 그런데 R 또는 파이썬을 통해 데이터를 분석해 나가는 과정은 결코 쉽지 않다. 프로그래밍의 개념을 이해해야 하고, 학습하는데 드는 비용을 위시해서 프로그래밍을 둘러싼 부차적인 요소들까지 고려했을 때 이 모든 과정이 그리 호락호락하지만은 않다. 그럼에도 불구하고 이 모든 것을 상쇄할만한 가치는 충분히 있기 때문에 R과 파이썬은 데이터 분석에 대중적으로 널리 사용되고 있는 상태다.

그런데, R과 파이썬의 출현 이전에 데이터베이의 등장과 동시에 모습을 드러냈던 SQL은 현재까지 데이터 분석에 없어는 안 될 중요한 요소로 그 위용을 과감히 뽐내고 있는 상황이다. SQL은 여타의 프로그래밍 언어와 달리 상대적으로 러닝 커브가 크지 않기 때무에 일반인이 배우기에 허들이 높이 않은 편이다. DBMS마다 약간씩 지원하는 문법이 조금 상이하긴 하지만 표준 SQL이 존재하고, 해당 SQL을 통해 DBMS의 종류에 상관 없이 일관적으로 원하는 결과를 얻을 수 있는 것도 장점으로 기능한다.

각설하고 오늘 소개하는 이 책은 SQL을 활용해 데이터 분석의 여정으로 안내하는 서적이다. SQL의 여러 문법 중 조회(검색)에 특화되어 있어 SELECT 문을 통한 데이터 분석의 대부분을 다루고 있다.

책의 초반부에서는 데이터 분석의 의의와 SQL 사용의 이유 등에 대해 원론적인 수준에서 다루며 데이터 준비를 위한 제반 사항에 대해 언급하고 있다. 데이터를 준비함에 있어 어떤 데이터 타입이 존재하고 SQL 쿼리 구조가 어떻게 형성되어 있는지, 그리고 프로파일링의 의미와 데이터 정제 및 데이터 셰이핑은 무엇인지에 대해 학습하게 된다. 이를 통해 데이터 분석 사전에 수행되는 데이터 준비의 중요성에 대해 알 수 있으며, 단순히 데이터를 무작정 분석하는 게 아니라 치밀하고 세부적인 계획과 전략을 통해 분석 작업이 수행됨을 배울 수 있게 된다.

이후의 챕터에서는 시계열 분석, 코호트 분석, 텍스트 분석, 이상 탐지, 실험 분석 등 다양한 분석 방법을 실제 사례를 기반으로 하여 정밀하게 다루고 있다. 각각의 사례마다 왜 해당 방법을 적용해야 하는지에 대한 설명은 기본이고, 분석을 통해 도출되는 결론을 통해 무엇을 얻을 수 있고 어떻게 활용되는지에 대해 학습하게 된다. 분석이 현황에 대한 사실 확인 및 검증으로 그치는 게 아니라, 분석을 통해 획득한 결과를 바탕으로 현실 세계에 유용한 도구로 활용되는 과정을 몸소 체험할 수 있다는 게 무엇보다 가장 크게 와닿았다.

데이터 분석의 과정은 지난하다. 데이터를 구하는 것도 쉽지 않지만, 데이터를 정제하고 그것을 분석하고 결론을 도출하여 인사이트로 빚어내는 일련의 과정이 매 순간 고도의 집중력을 요하기 때문이다. 그렇지만 데이터 분석을 반드시 전문가만 할 수 있는 것도 아니다. R이나 파이썬과 같은 프로그래밍 언어를 다룰 수 있는 능력을 갖추고 있어야만 할 수 있는 것도 아니다. 우리에겐 SQL이라는 강력한 무기가 존재한다. SQL의 기본을 익히고 동작 흐름을 이해할 수 있다면 우리같은 평번한 사람도 데이터 분석을 할 수 있다. 지레 겁먹지 말고 SQL과 함께 데이터 분석의 여정을 시작해 보면 어떨까? 이 책이 그 여정에 도움이 되는 도구이며 당신의 든든한 지원군이 되어 주리라 생각한다.

P.S 한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.

kangba***l2022-12-30

[도서리뷰] SQL로 시작하는 데이터 분석

pacien***l2022-12-30

[라뷰] SQL로 시작하는 데이터 분석

# SQL로 시작하는 데이터 분석

- 데이터를 기반한 의사결정은 많은 회사에서 시도하고 있는 중요한 과제입니다. 하지만 전략, 기획, 마케팅 등 프로그래밍을 직접 다루지 않는 직군은 분석하고 싶은 대상과 데이터가 있어도 그 방법을 몰라 어려움을 겪는 일이 종종 있습니다. 반대로 프로그래밍을 직접 다루는 개발자는 어떤 데이터를 어떤 목적을 위해 숫자에서 의미를 찾아내는 방법에 어려움을 겪고는 합니다.

- 이처럼 비개발 직군과 개발 직군이 서로 도와 유의미한 결과를 찾아내는 경우도 많지만, 빠른 분석과 실행을 위해 비개발 직군에게도 기본적인 분석 능력을 요구하고 있습니다. 데이터 분석의 시작은 필요로 하는 데이터를 조회하고 추출하는 것으로, 이를 가능하게 하는 것은 SQL 문법이 필요합니다.

- [SQL로 시작하는 데이터 분석]의 목적과 대상은 SQL을 처음 다루는 독자로 하여금 데이터 분석을 스스로 할 수 있도록 도와주는 지침서입니다.

## 유용한 실제 데이터셋

- SQL을 활용해서 데이터 분석을 공부하기 위해 단순한 SQL 문법을 암기하는 것이 아닌, 실제 데이터를 가지고 필요한 데이터와 목표하는 분석 방법을 위해 유용한 쿼리 작성을 공부합니다. 이는 비슷한 유형의 데이터셋 뿐만 아니라 실제 보유하고 있는 데이터에도 원하는 데이터를 추출하는 SQL 쿼리 작성을 가능하도록 충분한 연습이 되도록 합니다.

- 또한 데이터 분석 방법만을 공부하는 것이 아닌, 마치 실제 업무를 진행하는 것처럼 데이터 준비 과정부터 결과 분석까지 일련의 프로세스를 경험한다는 것이 두 번째 장점입니다.

> 한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.

kyungla***l2022-12-30

[도서 리뷰] SQL로 시작하는 데이터 분석

u***l2022-12-30

[BOOK] SQL로 시작하는 데이터 분석

enetr***l2022-12-25

SQL로 할수잇는것을 다양하게 경험할수 있습니다.

■ 데이터 분석을 위해서 SQL, Python, R 선택 고민

· 보통 SQL은 기본적으로 알고 있고 Pyhon vs R에 대한 비교글들이 많이 있습니다.

개인적인 생각은 자신이 가장 편하게 접근하고, 해보고 싶은 것으로 선택하는 것이 좋다는 생각입니다.

개발 직군으로 언어를 1가지 이상 다루어보셨거나, python을 이용해보셨으면 python이 접근성이 더 좋을거 같습니다.

· 해당 책은 SQL을 통한 데이터 분석 책이라 SQL vs (Python, R)과 선택하는 기준 내용이 있습니다.

(가장 중요한 부분은 DataBase가 기본적인가 아닌가 여부일거 같습니다. SQL은 DB가 없으면 사용이 불가능하니까요)

■ 내용 살펴보기

· 우리는 날짜 컬럼의 타입을 어떻게 정하고 있을까요?

기존에 생성된 타입을 관습적으로 사용하지 않을까요?

일반적인 데이터를 처리하는 입장에서는 크게 문제될거 같지는 않은데, 해당 데이터를 가지고 분석을 하는 입장에서는

이 작은 요소가 매우 중요한 항목이라고 생각이 됩니다.

· Join의 핵심 내용이 잘 정리된 글입니다. (막상 left, right join에 대해서 말로 풀어서 설명하기 애매할수 있을거 같습니다)

· SQL을 좀더 잘 다루어보자

1) 구간화 : 구간 범위 설정에 로그를 사용하기도 합니다.

데이터셋에서 가장 작은 값과 큰값들의 차이가 매우 큰 경우 유용

	select log(sales) from table;

2) N분위수

범주내에서 순위를 정하는 기능입니다.

ntile안에 숫자는 1~100등까지 구한다고 생각하면 됩니다.

ntile(10) 이면 1~10등까지 구하는 것입니다.

	# ntile(num_bins) over (partition by ... order by ...)select ntile(100) over (order by no), no from user;

3) 타입변환 및 캐스팅

보통 cast(1234 as varchar)처리 대신에 1234::varchar 형태로 구성가능 하다고 합니다.

제가 해보았을때는 잘 안되었네요.

추가로 "2.5.3 null값 다루기", "2.5.4 결측 데이터 (값 채우기)" 및 "2.6. 데이터 세이핑"의 내용을 통해서 데이터를 처음 조회하기 위해서

구성하기 위해서 필요한 내용들로 구성되어 있습니다.

<3장> 에서는 시계열 분석에 대해서 다룹니다.

데이터는 생성되는 시간요소를 가지고 있습니다. 데이터의 경향 및 증가/감소 여부등은 자연스럽게 분석해보고 싶은 기본적인 요소입니다.

시계열에서는 날짜/시간 요소를 핸들링 하는 기준이 있어야 합니다.

☞ 시간대 변환

국가별 시간대는 모두 다릅니다. 전세계적으로 "표준시간대"가 있고 UTC를 사용합니다.

로컬시간대로 UTC오프셋값을 통해서 구성되어 있습니다.

PDT, PST등에 대해서도 다양한 기준이 있습니다. (https://luran.me/339)

☞ 날짜 및 타입스탬프 형식 변환

	# 날짜 또는 시간을 변환current_timestamplocaltimestampget_date()  # 이것은 ()이 있음now()		# 이것은 ()이 있음# 타임스탬프의 시간 부분만 변환current_timelocaltimetimeofday() # 이것은 ()이 있음

☞ census.gov에서 제공하는 '월간 소매업 거래 보고서'를 통해서 다양한 실습을 진행합니다.

여기서 중요한 개념에 대해서 설명합니다.

시계열로 데이터를 뽑을때 중간에 데이터가 누락되어 있을수 있습니다. 경향을 보러면 해당 시점의 데이터를 채워야 합니다.

예를 틀어서 1,2,3,4,5월달의 주문내역을 조회한다고 했을때, 2월달에 거래가 1건도 없다고 하면 select한 내용은 1,3,4,5월달

데이터만 조회가 됩니다. 이런것을 방지하기 위해서 처리하기 위한 방법이 "시간 윈도우 롤링" 이라는 개념입니다.

혹시 pandas를 사용해보신 분이라면 fillna의 개념이라고 생각하시면 됩니다.

- selt-join 방법

- Frame절 문법 (RANGE, ROWS, GROUPS)

☞ 계절성 YoY, MoM에 대한 분석

- lag(return_value [, offset [, default]) 윈도우 함수를 사용

<4장> 코호트 분석에 대해서 구성되어 있습니다.

집단 분석을 하는것을 의미합니다. (여러집단을 나누고 행동의 변화가 발생하는지 집단별로 확인하는 작업입니다.)

코호트 분석의 4가지 종류에 대해서 구분하고 있습니다.

이러한 분석을 쿼리를 통해서 작업해보고 데이터를 추출해볼수 있도록 쿼리등을 확인하는 부분이 매우 흥미롭고

도움이 많이 되는 부분입니다.

<5장> 텍스트 분석입니다.

SQL로 텍스트 분석한다는 것이 매우 생소했습니다. SQL로 조회/저장의 역활이 아닌 역활이여서 입니다.

보통 머선러닝이나, python, r 등 다른 기법이 사용된다고 한정적으로 생각하고 있었는데 흥미로운 내용입니다.

· 책에서도 모든것을 SQL로 처리가 가능하다고 말하고 있지 않습니다.

자연어 처리, 형태소 분석 등이 필요한 부분에서는 사용하지 말고 조금은 간편하게 SQL로 분석이 가능한 분야에 대해서

적용하는것을 가이드 합니다.

SQL로 조회할때 문자열을 가지고 다양한게 처리하는 예시가 있습니다. (split_part, initcap, right, left, trim,replace, ilike, 정규표현식, regexp_replace, regexp_matches, regexp_split_to_table)등을 사용해서 쿼리를 구성합니다.

새로운것도 있고, 기존에 알고 있는 사항도 있을것 같습니다. 이러한 것을 쿼리에서 어떻게 조화롭게 구성하여서 실제 조회 쿼리로

활용하는지 여부가 정보를 분석하는데, 많은 차이를 나타낼것 같습니다.

<6장> 이상탐지

어려운 개념이 아닙니다. 흔히 알고 있는 이상하다"의 이미 처럼, 일반적인 흐름과 차이가 있는 것을 말합니다.

책에서는 아래와 같이 정의합니다.

이상(anomaly)이란 동일 그룹 내 다른 멤버와 다른 특징을 말합니다.

유사한 말로, 아웃라이어, 노벨티, 노이즈, 편차, 예외 등으로 부르기도 합니다.

당연히 여기서도, SQL이 만능이 아니라 상황에 따러서 적합하고 효율적인 경우 SQL도 고려사항임을 제시합니다.

SQL의 장점은 DB에 저장된 데이터를 바로 사용가능한 부분이고, 개발의 편의성도 있습니다.

기존에 저장된 데이터를 다른 형태로 가공해서 다른 물리적인 서버로 이전하거다 전달할 필요가 없습니다.

· partition by절, over절, order by절을 함께 사용하여서 데이터 조회 범주를 조절합니다.

· percent_rank() over (partition by ... order by ...)를 이용해서 백분위수에 적용합니다.

· petcentile_cont() within group() over

· 표준편자를 지원하는 대표적인 함수

7장, 8장에서는 실험분석, 복잡한 데이터셋 생성 에 대한 부분입니다.

실제 DB를 통해서 입력된 데이터를 잘 입력되었는지 DB를 통한 체크를 합니다.(left join을 통해서 구성된 쿼리가 많이 있습니다.)

서브쿼리, 임시테이블, 공통테이블 표현식, 그룹함수를 통해서 데이테셋을 구성하기 위한 쿼리들의 기준 및 정보를 알수 있습니다.

■ 돌아보며

· 추천사에도 적혀있는데, DataBase의 기본적인 사항에 대해서 다시한번 생각할수 있는 내용이 구성된 부분이 좋았습니다.

· SQL에 사용방법을 부분적으로 알고 있던 것을 조금 더 확장하여서 다양한 범위로 활용 가능한 내용이 많습니다.

· 상황에 따라서 SQL이 좋은지, 아니면 다른 방식이 좋은지 판단 기준이 생깁니다.

· 사용예제가 실제 업무에서 경험할수 있는 예시 및 쿼리예시가 제공됩니다.

· SQL로 구현이 가능한데, 몰라서 사용못하는 것을 방지할수 있을거 같습니다.

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

smokes***l2022-08-29

실무에 적합한 최적의 SQL 도서

ybh***l2022-08-29

SQL 분석 시작은 \"SQL로 시작하는 데이터 분석\" 으로

genieyi0***l2022-08-29

sql을 사용하는 분석가에게 실무 교과서가 될만한 책

daehy***l2022-08-28

데이터 분석에 대한 통찰력은 좋지만 SQL 입문자에겐 다소 아쉬운 책

SQL로 시작하는 데이터 분석 (SQL for Data Analysis)

SQL 및 데이터베이스 공부를 해야겠다고 처음으로 생각한 것이 약 3년 전이다. 3년 전에 처음으로 SQL을 공부하려고 알아봤을 때 가장 어려웠던 점은 바로 SQL 종류가 많아도 너무 많다는 것이다. MySQL, NoSQL, PostgresSQL, Oracle 등등 그 종류가 정말 많기 때문에 공부를 시작하고자 하는 사람에게는 무엇으로 시작해야하는지부터 큰 어려움이다. 나의 경우에도 3년 전에 처음으로 SQL에 관심을 가진 이후로 몇 번 정도 공부하고자 마음을 먹었으나, 매번 SQL을 고르는 문턱을 넘지 못했다. 그러다가 이번에 “SQL로 시작하는 데이터분석 (SQL for Data Analysis)”를 통해 드디어 SQL에 입문하게 되었다. 하지만 결론부터 이야기하자면, 이 책은 나처럼 SQL에 관한 경험이 한 번도 없는 사람에게는 적절하지 않으며, 기존에 SQL 지식과 경험이 있는 사람이 SQL을 활용하여 데이터 분석을 공부하고자 할 때 적합한 책이라고 생각한다. 이에 대해서는 마지막 부분에 다시 정리하며, 책에 대한 소개를 먼저 하겠다.

이 책의 구성은 다음과 같다.

1. SQL을 활용한 분석

2. 데이터 준비

3. 시계열 분석

4. 코호트 분석

5. 텍스트 분석

6. 이상 탐지

7. 실험 분석

8. 복잡한 데이터셋 생성

9. 결론

처음 1-2장은 간단히 SQL에 대한 설명과 data type 및 기본적인 함수를 소개한다. 3장부터 7장까지는 각 자료 타입에 대한 데이터 분석을 다루었으며, SQL의 특징을 강조하여 타 문법 (Python, R 등)과 비교했을 때의 장단점 또한 소개한다. 8장에서는 보안 및 확장 등을 고려하여 복잡한 데이터셋 생성에 대해 간단히 소개하며, 9장에서는 퍼널 분석, 이탈 분석, 장바구니 분석을 간단한 예시와 함께 소개하며 책을 마무리한다. 개인적으로 재밌게 읽었던 부분은 4장 코호트 분석 및 6장 이상 탐지였다. 사실 3-7장에서 소개한 데이터 분석은 SQL뿐만 아니라 일반적인 데이터 분석에도 모두 적용되는 이야기라, SQL을 잘 모르는 사람도 분석하는 생각 및 주의점을 익히기 좋다고 생각한다. 코호트 분석은 내가 지금까지 상세하게 접하지 못한 분야라서 흥미로웠으며, 이상 탐지도 사례별로 자세한 설명이 도움이 되었다.

개인적으로 아쉬웠던 점은 다음과 같다. 먼저 본격적으로 SQL을 활용하여 데이터 분석을 해보지 않은 입장에서는, 굳이 SQL을 사용하지 않고 Python을 사용하면 될텐데 왜 SQL을 사용해야 하는지에 대한 이유가 잘 드러나지 않았다. 사실 이는 내가 SQL 경험이 없는 초보자이기 때문이라 생각하며, SQL을 이미 잘 사용하는 사람들은 SQL을 사용하는 충분한 이유를 가지고 있을 것이라 생각한다. SQL 자체에서는 그림도 그릴 수 없으며, 책에서 제공하는 그래프는 모두 별도로 그린 것이다. 또한 고급 통계 및 머신러닝을 사용하려면 결국 외부 언어와의 연계가 필수적으로 보이는데, 그럼으도 불구하고 왜 SQL을 사용해야 하는지 책을 읽는 내내 궁금했다. 이를 위해서 SQL을 활용한 데이터베이스 관리에 대한 효율성과 이를 통한 데이터 분석의 시너지를 조금 더 부각시켰다면 SQL을 처음으로 접하는 독자에게도 더 큰 흥미를 제공했을 것이라 생각한다.

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

mega***l2022-08-28

SELECT에 집중한 SQL

◎ 추천 포인트

흔치않은 SQL 데이터 분석 책
예제에 대한 다른 DBMS 문법 비교 설명
실습을 위한 데이터셋 제공

제목그대로 SQL를 사용하여 데이터 분석을 하고자 하는 사람을 위한 책이다.
책에서 사용하는 SQL 문법/기법 자체는 그렇게 어려운 수준은 아니다.
윈도우함수를 쓸수 있는 수준이라면 무리없이 소화할수 있으리라 생각한다.
2장에서 간단하게 책에서 사용할 SQL 문법 및 기초적인 기법을 소개해 주지만, SQL을 사용해 보지 않은 사람이라면 다소 어려울수도 있다.
어느정도 경험이 있는 데이터 분석가나 SQL에 익숙한 사람이 데이터 분석을 해보고자 할때 유용한 책이다.

업무적을 익히 많이 접해온 SQL이다보니 기술적인 어려움은 거의 없었다.
하지만 이 책은 데이터 분석을 배우기 위한 책이지, SQL을 공부하기 위한 책은 아니다.
3장까진 쉽게 읽을수 있었지만 4장부터는 통계에 기반한 본격적인 데이터 분석을 배우게 된다.

사실 데이터 분석에서 SQL의 대접이 좋지는 않다고 생각한다.
탐색적 데이터 분석을 많이 하게되는데 SQL만으로는 어렵기 때문이다. 이 책에서도 쿼리를 실행한 후 결과를 시각적으로 보여주기위한 차트를 같이 보여준다.
하지만 SQL만으로 차트를 그릴수 없기 때문에 다른 프로그램의 도움을 받아야 한다.
그렇기 때문에 Jupyter Notebook를 활용한 작업이 가능한 파이썬이나 R이 더 좋은 선택이라고 생각한다.
하지만 아직까지 많은 데이터들이 DB에 쌓여 있고, 이를 직접 활용할 수 있는 SQL의 강점은 아직 유효하다.
또한 대량의 데이터에서 원하는 부분을 추출하고, 전처리를 하는 작업 역시 SQL로 처리하는 것이 효과적 일것이다.
그런 면에서 SQL에 익숙하지 않은 데이터 분석가라면 한번 읽어보시길 권한다.

그리고 개인적으로 선호하는 개행한 뒤 콤마(,)를 찍는 포멧이라는 점이라 좋았다… 대부분 자신이 선호하는 SQL 스타일이나 회사의 코딩컨벤션이 있겠지만, 이 책에서 사용하는 SQL 스타일도 참고할만 하다.

growl***l2022-08-28

리뷰] SQL로 시작하는 데이터 분석

데이터 분석은 기업을 비롯한 여러 조직에 다양하게 활용하고 있을 정도로 관심이 많은 분야인데요. 데이터베이스는 전보다 빠르고 데이터의 의미를 표현하기 위한 분석 도구와 시각화 도구는 이전보다 강력해집니다.

데이터 분석을 시작하면 데이터를 수집하고 행동 패턴을 파악하기 위한 분석을 합니다. 하지만 제대로 된 경험이 없이 분석을 시작하다 보면 수많은 시행착오를 경험하게 됩니다.

분석한 내용이 틀린 경우도 있고 아무런 인사이트를 도출할 수 없는 결과를 만날 수도 있습니다. 데이터 분석 기법과 관련된 자료는 쉽게 찾을 수도, 정부에서 공개한 공공 데이터나 캐글에서 공개된 데이턴 분석 자료도 볼 수 있습니다. 이러한 자료 같은 경우 자료에 데이터 마이닝 알고리즘, 머신러닝, 수학, 통계 등 내용이 뒤섞여 데이터 분석을 시작한 분들에겐 어려울 수 있는데요.

이번에 소개할 SQL로 시작하는 데이터 분석은 SQL 문법을 공한 사람이 데이터 분석을 실습하기에 좋은 기본 데이터 분석 기법에 대해 상세하게 알려줍니다. 데이터 삽입, 수정, 삭제보다 SELECT문을 활용해 데이터를 원하는 대로 분석합니다. 시계열 분석, 코호트 분석, 텍스트 분석 이상 탐지를 비롯해 간단한 통계를 활용한 실험 분석 및 새로운 데이터 생성 방법까지 실무에 꼭 필요한 분석 기법에 대해 총정리한 저서입니다.

SQL로 시작하는 데이터 분석 책에 관심 있는 분들이라면

데이터 분석에 관심을 두고 SQL을 어느 정도 사용할 수 있으신 분, 데이터 분석 경험은 있지만 SQL은 잘 모르신 분, SQL로 사용해봤지만 데이터 분석에 관해서는 잘 모르신 분, 데이터 분석, SQL 둘 다 모르신 분 등 각자의 입장이 다를 거로 생각하는데요.

1장에서는 이러한 경우들을 생각해 기초를 가지고 앞으로 사용할 용어에 대해 정리하는 시간을 가집니다. 우선 데이터 분석이란 무엇인지? SQL이 무엇이며 왜 쓰이는지 다른 분석 도구들과 어떤 차이가 있는지 왜 데이터 분석에 활용하기 좋은지 등에 관해서 이야기합니다.

또한, 필자는 분석을 통해 현재 데이터를 이해하는 일도 중요하지만, 분석을 끌어낸 결과를 잘 활용하는 일까지 매우 중요하고 합니다. 또한 다양한 분석 기법을 설명하는 데 있어서 왜 이런 분석이 필요한지 분석 결과가 무엇을 의미하는지 결과를 새로운 전략에 어떻게 활용하는 방법까지 설명합니다.

2장에서는 데이터 타입 소개부터 데이터 프로파일링, 정제, 셰이핑 등 데이터 준비 과정을 알아볼 수 있습니다.

3장부터 7장까지는 시계열 분석 코호트 분석, 텍스트 분석, 이상 탐지, 실험 분석 등 데이터 분석 활용에 관해 알아봅니다.

8장에서는 다른 도구로 추가 분석을 수행하기 위해 복잡한 데이터셋을 생성하는 방법을 다룹니다.

마지막인 9장에서는 새로운 인사이트를 끌어내기 위해 이 책에서 배운 분석 방법들을 어떻게 활용할지 생각해보고 여러분의 데이터 분석 여정에 도움이 될 만한 참고 자료를 소개합니다.

SQL은 데이터베이스와 대화하기 위한 언어인데요. 그리고 데이터베이스에 저장된 데이터를 다루는 데 많은 강점이 있습니다. 뛰어난 연산 처리 능력을 갖춘 널리 사용되고 필요에 따라 유연하게 사용할 수 있는 데이터 분석 도구입니다. 이처럼 데이터 분석에 SQL을 사용하는 이유는 다양한데요. 이뿐만 아니라 SQL을 사용하는 가장 큰 이유는 전 세계의 수많은 데이터가 이미 데이터베이스에 저장돼 있습니다. 여러분이 속한 조직에서도 최소 하나의 데이터베이스를 사용하고 있을 건데요.

SQL로 시작하는 데이터 분석 책을 통해 분석한 내용을 기획자나 디자이너와 공유하고 이를 통해 도출한 인사이트가 사용자 경험 향상할 기회가 될 것입니다. 수많은 경험이 필요할 수 있지만 그 전에 데이터 분석에 첫걸음 되길 SQL로 시작하는 데이터 분석 책을 추천합니다.

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

woo5***l2022-08-28

SQL로 시작하는 데이터 분석 리뷰

지금은 예전에 비해 데이터 분석이 매우 대중화됐다. 데이터 분석 기법과 관련된 자료를 찾기도 쉽고, 정부에서 공개한 공공 데이터나 캐글에 공개된 데이터를 분석한 자료도 많다. 하지만 자료에 데이터 마이닝 알고리즘, 머신러닝, 수학, 통계와 관련된 자료도 뒤섞여 있어 데이터 분석에 첫걸음 내딛는 사람이 참고하기에는 너무 어려운 경우가 많다.

이 책은 이제 막 SQL 문법을 공부한 사람이 데이터 분석을 실습하기에 적당한 기본 데이터 분석 기법을 다룬다. 데이터 삽입, 수정, 삭제보다는 SELECT 문을 활용해 데이터를 원하는 대로 분석하는 데 집중한다. 시계열 분석, 코호트 분석, 이상 탐지, 실험 분석 및 새로운 데이터 생성 방법까지, 실제 데이터 분석에 널리 쓰이는 기법을 입문자 눈높이에서 설명한다.

이 책의 1장에서는 데이터 분석이란 무엇인지, SQL과 다른 분석 도구들은 어떤 차이가 있는지, 왜 데이터 분석에 활용하기 좋은지에 대해 얘기한다.

2장에서는 데이터 타입의 소개부터 데이터 프로파일링, 정제, 셰이핑 등 데이터 준비 과정을 살펴본다.

2014년 뉴욕 타임스의 보고에 따르면 데이터 과학자는 전체 시간의 50~80%를 데이터를 정제하거나 랭글링하는데 사용한다고 한다. 데이터 준비가 단순히 '분석 전에 수행하는 과정'이라고 가볍게 생각할 수 있지만, 사실은 데이터를 이해하는 데 필수이면서도 시간이 많이 소요되는 작업이다. 데이터의 내용과 품질을 확인하는 데이터 프로파일링, 데이터를 행과 열의 형태로 반환하기 위한 데이터 셰이핑을 살펴본다.

3장에서는 SQL로 수행 가능한 다양한 분석 중 하나인 시계열 분석에 대해 알아본다. 시계열 분석은 통계, 공학뿐 아니라 일기 예보, 업무 기획 등 다양한 학계 및 산업계에서 쓰인다. 시계열 분석을 위해 날짜 및 시간 데이터를 처리하는 방법, 날짜 차원 테이블을 활용한 시간 윈도우 롤링 계산 방법, 구간 비교 계산과 이를 통해 계절성 패턴을 알아내는 방법을 알아본다.

4장에서는 시계열 분석과 관련해, 비즈니스를 비롯한 여러 분야에서 활용되는 코호트(집단) 분석을 알아본다. 고객을 여러 집단으로 나누고 집단별 행동 변화를 추적하는 일은 다양한 편향을 제거하고 데이터를 분석하는 데 강력한 방법이다. 코호트 분석은 각 그룹의 리텐션, 반복 행동, 누적 값 등이 시간에 따라 어떻게 변화하는지 비교하는 데 유용하다.

5장과 6장에서는 SQL을 이용한 텍스트 분석과 이상 탐지 기법에 대해 알아본다.

7장에서는 이상 탐지, 코호트 분석 등 다양한 유형의 분석을 아우르는 포괄적인 분석인 실험 분석에 대해 알아본다. SQL을 활용해 대조군과 실험군을 선별하고 분석을 수행한다.

8장과 9장에서는 다른 도구로 추가 분석을 수행하기 위해 복잡한 데이터셋을 생성하고 새로운 인사이트를 이끌어내기 위한 분석 방법의 활용법에 대해 얘기한다.

데이터 분석은 개발자뿐만 아니라 PM, 기획자, 마케터 등 분야를 막론하고 다양한 직군에서 아우를 수 있는 영역이라고 생각한다. 이 책은 그런 사람들을 위해실무에서 가장 활용도가 높은 다양한 분석 기법들을 소개하고 있다.

실습은 PostgreSQL을 사용하지만 어떤 데이터베이스를 사용하든 내용을 이해하고 실습하는 데 무리가 없이 설명이 되어있다. 데이터셋 또한 대부분 미국의 공식 웹사이트에서 공개한 실제 데이터이므로, 이를 활용해 실전 데이터 분석을 경험할 수 있다는 점도 이 책의 큰 장점이다.

하지만 이 책의 제목은 SQL로 시작하는 데이터 분석이지만 SQL에 대해서는 깊게 다룬다는 느낌은 받지 못했다. 효율적인 SELECT문 작성법에 대해서도 소개하면 어땠을까 싶다.

"한빛미디어 < 나는 리뷰어다 > 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

linu***l2022-08-28

SQL로 시작하는 데이터 분석 : 실무에 꼭 필요한 분석 기법 총정리

zzo***l2022-08-28

SQL뿐만 아니라 다양한 도메인 데이터와 스토리텔링, 통계적인 내용을 쉽게 풀어 비즈니스 분석을 배울 수 있는 책

SQL 책을 보면 대부분 기능적인 설명위주로 되어 있는데 이 책은 실제와 가까운 비즈니스 데이터 분석예제로 구성되어 있다. 최근 본 SQL 책 중에 가장 실무와 가깝고 재미있는 주제로 쓰여진 책이다.

다른 SQL책은 SQL문법 위주로 되어 있기 때문에 실무에 적용하거나 통계적인 연산을 고려해서 보려면 SQL과 통계에 대한 책을 따로 보고 또 그렇게 봤다 하더라도 맞게 적용한건지 의문이 들게 마련인데 이 책은 이런 어려움을 해결해 주는 책이다. 실무에서 사용되는 다양한 데이터 분석기법과 SQL 문법을 엮어서 설명한 점이 가장 좋다.

시계열 분석

날짜 및 시간 데이터를 처리하는 방법, 날짜 차원 테이블을 활용한 시간 윈도우 롤링 계산방법, 구간 비교계산과 계절성 패턴을 알아내는 방법을 다루고 있다. 실무에 필요한 비즈니스 예제로 구성되어 DAU, WAU, MAU 에 대한 이론적인 내용을 함께 설명하고 있다.

코호트 분석

각 그룹의 리텐션, 반복 행동, 누적값 등이 시간에 따라 어떻게 변화하는지 이해할 수 있도록 인구통계학적 분석 뿐만 아니라 통계적인 이론도 실무 예제와 함께 설명하는 점이 좋다. 예를 들면 상관 관계와 인과 관계의 다름을 설명하는 것도 좋다.

데이터 분석을 주로 다루기 때문에 SELECT 구문을 주로 다루며 다양한 함수와 서브쿼리 작성법을 다루고 있다.

텍스트 분석

like 구문 정규표현식 사용 등을 통해 텍스트 데이터 분석에 대해서도 다룬다. 텍스트에 포함된 내용을 SQL로 분석하는 다양한 예제를 제공하고 있다.

이상탐지

이상탐지에서도 SQL문법만을 다루는것이 아니라 이상탐지가 필요한 상황과 박스플롯, 스케일 변환 등의 통계적인 기법까지 다루고 있다.

실험분석

이상탐지, 코호트분석 등 다양한 유형의 분석을 아우르며 모바일게임 사용자 예제를 통해 카이제곱 검정, t-검정 등의 검정 방법을 다룬다. SQL 문법 뿐만아니라 실무에서 데이터분석을 위한 실험설계 방법까지 엮어 다룬다는 점이 이 책의 최고 강점이다.

복잡한 데이터셋 생성

분석 뿐만 아니라 좀 더 정교한 분석을 위해 뷰를 생성하는 방법, 복잡도 관리, 쿼리 성능 최적화, 결과 데이터셋에서의 프라이버시 보호 등 여러 SQL 문법을 다룬다.

기존까지 봤던 데이터 분석 책에 비교해봤을 때 다양한 도메인 데이터와 스토리텔링, 통계적인 내용을 쉽게 풀어 비즈니스 예제에 적용해준 점이 정말 인상적이다. SQL을 처음 다루는 사람에게도 도움이 되겠지만 SQL을 통해 분석을 해온 사람에게도 다양한 방법론과 통계적인 지식을 모두 쌓을 수 있는 책이다.

이 리뷰는 한빛미디어의 나는 리뷰어다 이벤트를 통해 책을 제공받아 작성했습니다.

ksh60***l2022-08-28

SQL을 좋아하는 분석가에게 추천하는 책

hanim***l2022-08-28

SQL로 시작하는 데이터 분석, 실무에 유용한 분석 기법 총정리

warlord***l2022-08-28

SQL로 시작하는 데이터 분석 리뷰

leeseok8***l2022-08-28

SQL 로 시작하는 데이터 분석

이 리뷰는 한빛미디어 나는 리뷰어다 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.

요즘엔 많은 회사들에서 데이터 분석을 진행하는데 기초적으로 알아야 할 프로그래밍 언어가 python 이라면 데이터베이스 언어중에 가장 기초적으로 알아야 할 언어는 SQL 이다. 또한 분석가가 아니라더라도 작성자처럼 백앤드 위주로 개발하는 사람이라면 매일처럼 사용하는 것이 아마도 SQL 일 것이다. 이 책은 SQL 을 활용해서 데이터 분석하는 방법에 대해서 알려주는 기본서이다.

SQL 도 정말 어려운 분야중 하나기 때문에 이를 공부하기 위해서는 많은 서적을 보아야 한다. 특히나 개발자들이나 DBA 들에게는 DBMS 자체를 공부해야 하기도 하는데 분석가에게는 필요할지는 아직 모르겠다. 그런 의미에서 보면 이 책은 분석가를 위해서 깔끔하게 필요한 것들 위주로 쓰여져 있는 책이 아닌가 싶다.

책에서는 처음에는 SQL 문법에 대해서 알려주면서 기존의 데이터를 가지고 분석을 위한 데이터로 어떻게 변형해야 할지 간단한 기법들을 설명해준다. 프로파일링을 통해 어떤 데이터를 가져와야 하는지 알아보고 이러한 데이터를 가지고 정제 및 체계화 하는 방법에 대해서 알려준다.

그리고 그 다음장인 3장 부터는 실제 정제되어 있는 데이터를 이용해서 여러 분석 방법론들을 설명한다. 사실 분석 방법 자체는 많이 들어봤던 방법이겠지만 데이터들을 sql 을 이용해서 분석을 한다는 점이 특별하다면 특별하다고 할 수 있을 것 같다. 시계열분석, 코호트 분석, 텍스트 분석 등 일반 개발자도 들어봤을 법한 분석 방법론인데 이를 sql 로 가져오고 보여주는 것이 신기했다. 8장에서는 여러 다른 DB 책에서도 자주 볼 수 있는 SQL 실행순서, 서브쿼리, DB 프라이버시 등에 대해서 간략하게 이야기하고 끝을 낸다.

개인적으로는 pandas 나 tensorflow 등 여러 프레임워크를 실무에서 써본적이 없어서 오히려 sql 만으로 분석을 하고 실습을 할 수 있어서 재미있게 느껴졌다. 또한 지금 현재 다니고 있는 스타트업처럼 작은 기업에서는 굳이 여러 다른 프레임워크를 쓸 필요 없이 sql 만으로도 간단한 분석을 할 수 있지 않을까 싶었다. 다만 완전히 DB 를 처음 접하는 사람들에게는 문법 자체가 생소할 수도 있지 않을까 싶어 기초는 한번 보고 이 책을 보는게 어떨까 싶다. 그래서 작은 스타트업 개발자인데 분석을 해보고 싶은 요구사항이 있다면 이 책을 참고해보면 좋을 것 같다.

hawkm***l2022-08-28

SQL로 배우는 데이터 분석 기법

한빛미디어 “나는 리뷰어다” 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.

TL;DR

다양한 데이터 분석 기법을 SQL을 활용해서 학습 가능
- 초급 개발자/데이터 분석가의 경우 SQL을 사용해서 다양한 분석 방법을 활용하는 방법을 학습할 수 있음
- SQL 실습 분량이 많기 때문에 SQL 연습이 필요하다면 이 책을 추천함
과정과 결과를 확인할 수 있음
- 데이터 분석에 활용되는 SQL 기법을 작성하는 과정을 배울 수 있음
- 최종 결과를 시각화로 제시하기 때문에 SQL에 익숙하지 않은 분들에게 추천
- Pandas를 사용해서 교재와 같은 구성으로 학습을 같이 진행하고 싶으시면 저의 저장소를 참고하셔서 나름의 개발 환경을 구성해보세요!
초급자에게 난이도가 있음
- 기본적인 SQL에 대한 설명이나 RDBMS를 설치하는 방법등을 모른다면 책의 난이도가 생각보다 높을 수 있음

책표지

실습이 많음

책 제목에 걸맞게 실습 분량이 상당하다. SQL을 다양한 형태로 활용할 수 있도록 각 챕터마다 데이터를 다양하게 사용하고 있기 때문에 실습할 때 지루하진 않다. 단순한 SQL 구문을 시작해서 복잡한 SQL 문장을 작성하는 형태로 진행한다. SQL에 익숙하지 않다고 하더라도 이 책을 활용해서 공부한다 고급 SQL 구문을 작성해 볼 수 있다.

SQL

단순한 SQL을 연습하는 과정도 필요하지만, 다양한 구조나 방법을 연습하는 방법이 필요하다. 이 책은 다양한 SQL을 연습할 수 있기 때문에 ORM을 주로 활용하는 현업 개발자나 SQL/엑셀을 기반으로 데이터를 분석하는 분들에겐 추천할 수 있는 책이다.

과정과 시각적 결과

이 책은 프로파일링/피벗 등을 사용해서 데이터를 분석하는 방법을 설명하고 있다. ‘쿼리문을 작성하는 순서’, ‘쿼리를 어떻게 구성해야 하는 방법’ 등 SQL을 활용해서 데이터를 다루는 방법과 과정을 설명하고 있다. 문제 해결을 위한 다채로운 기법을 연습할 수 있다.

시각적 표현

SQL 구문의 결과물을 시각화(그래프)로 표현해서 SQL 구문의 결과와 상호 비교해서 알려준다. 단순히 행과 열로 나타내는 데이터를 교재에서 시각적으로 제시하고 있기 때문에 SQL의 표현에 익숙하지 않은 분들에게 좋은 참고가 될 것이다.

파이썬을 활용하고 계시다면 Pandas와 Seaborn을 활용하실 수 있으시면, Jupyterlab을 활용하실 수 있습니다. 관련 자료는 제 저장소를 참고하세요!

Pandas 활용

초급자가 보기엔 쉽지 않음

이 책을 통해서 학습을 진행하다 보니, 데이터 분석을 처음 배우는 학습자 보다는 초급 개발자/현업 분석가에게 적합한 교재다. 기본적인 SQL이나 RDBMS 사용법이 익숙하지 않다면, 이 모든 과정이 쉽지 않을 것으로 예상된다.

데이터베이스 설치 등과 같은 것도 초급자에게 쉽지 않을 듯 하니, 이 책으로 SQL을 학습하고자 한다면 PostgreSQL이나 pgAdmin 사용법을 충분히 학습할 것을 권한다.

ttme***l2022-08-28

[나는 리뷰어다] SQL 데이터분석에 있어서 가장 유용한 책, SQL로 시작하는 데이터분석

bum***l2022-08-28

SQL로 시작하는 데이터 분석

한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다

빅데이타, 머신러닝등이 이미 익숙해진 시대에 이를 다루는 파이썬이라던지 R, 그리고 시각화를 위한 태블로 같은 BI도구들에 대한 수많은 책들이 나오고 있습니다. 그런데 이런 도구들을 새롭게 배우지 않고도 데이타를 분석할 수 있습니다. 우리가 기존부터 써왔던 SQL을 통해서 말입니다.

이 책은 SQL을 통해 시계열 데이타, 코호트, 텍스트 분석등을 다룹니다. 웹개발을 할 때 게시판같은 형태의 SQL로 CRUD는 많이 다루어 보았지만 통계나 분석등까지는 별로 해보지 못했었습니다. 통계나 분석을 위해 어떤 단계들을 거쳐 유용한 정보를 추출해낼 수 있는지 등을 배울 수 있습니다.

데이터분석은 사용하는 툴만 다를 뿐이지 과정은 비슷하다고 생각합니다.

케글등으로 파이썬 (팬더스)등을 이용해서 데이터분석을 해봤던 사람들은 데이터 분포를 확인하고 , 이상치를 확인하고 데이타를 전처리하고, 무언가를 실행시킨 후 분석을 하고 다시 개선을 하고

이런 과정들을 각각 SQL 구문으로 수행합니다.

물론 SQL은 절차형 프로그래밍언어가 아니기에 SQL로 데이터 분석이 가능한 부분과 가능하지 않은 부분에 대해서도 언급해줍니다.

예제들마다 직접 만들자면 인터넷에서 찾고 배워서 시행착오를 거쳐 적용해야할 함수나 기법들을 한권의 책에서 잔뜩 모아놔서 나중에 관련 작업을 하게된다면 큰 도움이 될 거 같습니다.

SQL은 최대한 간결하게 작성되어 있으며 수행결과 뿐 아니라 그래프나 차트등으로도 표시해주어 이해를 돕고 있습니다. (물론 SQL로는 가능하지 않고 별도엑셀이나 태블로같은 BI툴을 사용해야 하지만)

데이타 분석을 하는 방법은 여러가지가 있을 수 있기 떄문에 SQL을 통한 분석방법도 배워두면 언젠가 필요한 경우가 생길 거 같습니다.

iamdaye***l2022-08-28

[리뷰]SQL로 시작하는 데이터 분석

leeh8***l2022-08-28

SQL로 시작하는 데이터 분석

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

이번에 한빛미디어에서 진행하는 <나는 리뷰어다> 이벤트에서 제공받은 책은 <SQL로 시작하는 데이터 분석>입니다. 어떤 분야이더라도 소프트웨어 엔지니어로 일 한다는 것은 보통 데이터로 시작해서 데이터로 끝나게 되는 경우가 많습니다. 시스템이 점차 복잡해짐에 따라 단순 디버깅만으로 시스템의 문제없음이나 개선 사항이 제대로 적용되었는지 확인하기 어렵습니다. 버그가 발생하지는 않는지, 의도한 개선 사항들이 잘 작동하는지 확인하기 위해서는 필수적으로 테스트 데이터를 활용하게 됩니다. 따라서 <SQL로 시작하는 데이터 분석>을 제공받고자 하는 도서로 이 책을 선정하게 되었습니다.

책의 구성은 데이터 분석가로서 SQL을 활용하기 위한 전반적인 방법들을 담았습니다. 사소하게 여겨질 수 있는 데이터를 분비하는 과정부터 시작해 다양한 도메인에서 활용하는 분석 방법들 직접 데이터셋을 생성하는 방법까지 포함되어 있어, 데이터 분석을 처음 접하시는 분들이나 배워가는 분들이라면 충분히 도움이 될 만한 내용들로 차있습니다. 이 책에서 소개하는 데이터 분석 방법들은 아래와 같습니다.

시계열 분석
코호트 분석
텍스트 분석
이상 탐지
실험 분석

각각의 분석 방법들은 적절한 프로파일링을 통한 결과를 확인 할 수 있도록 SQL 쿼리에 대한 설명과 결과 그래프를 포함하고 있어 따라가기 적절한 수준입니다.

다만 아쉬운 부분으로는 SQL 자체를 처음 접해보는 입장에서 환경 세팅부터, 작성된 SQL 쿼리를 어떻게 사용해야 하는지에 대한 설명이 부족하다고 느꼈습니다. SQL 자체를 처음 접하게 되는 상황에서 환경 자체를 꾸미는 과정을 생략하고 본격적인 쿼리들에 대한 설명이 쏟아지니 완전 초심자의 입장에선 첫 번째보다는 두 번째 입문서로 적절하다는 생각을 많이 하였습니다.

따라서 이 책은 SQL자체를 처음 접하게 되는 상황에서는 입문서로서 활용하기 보단 기본적인 튜토리얼을 다른 책이나 블로그, 웹페이지를 참고한 다음 실제로 사용할 때 필요한 방법론을 찾아 사용하는 것이 더 효율적이라 생각합니다. 물론 이미 SQL을 몇 번 다뤄본 적 있고, 데이터 분석 흐름을 잘 이해한 경우라면 이 책을 통해 기본기를 탄탄히 갖추고 다양한 분석 방법을 배워 나간다면 효율적인 공부가 될 것 같습니다.

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

최근 '데이터 분석'이라는 키워드를 달고 등장하는 강의나 책에서 채택하는 언어는 대부분 Python, R을 기반으로 하고 있습니다. 인공지능, 머신러닝 기술의 부상에 힘입어 이를 함께 할 수 있는 다재다능한 두 언어가 주목받고 있지만, 실제로 데이터 분석가 공고를 살펴보면 필수 자격으로 더 많이 올라와 있는 것은 SQL입니다.

실제 현업에서는 DB에 있는 데이터를 추출하는 단계부터 쓰다보니 필수적으로 SQL을 사용하게 되는데요. 여러 SQL 강의 실습에서는 단지 SQL을 추출 용도로만 사용하기에 데이터 분석에 입문하는 분은 "SQL로 그런 것(=분석)도 할 수 있어요?"라고 되묻는 경우도 있습니다.

위 책은 이런 질문에 대한 답이 될 수 있다고 생각합니다. 사실 출간 전부터 해당 책에 대한 기대가 높았는데요. 그 기대에 맞게 좋은 책이었습니다. 굉장히 기본에 충실하면서도 다양한 데이터 분석에 도전해 볼 수 있도록 구성되어 있는데요. SQL을 활용하여 데이터 프로파일링 하는 과정에서부터 실제로 많이 활용해 볼 수 있는 코호트 분석, 실험에 대한 다양한 검정 방법등도 실려있어 책을 따라가며 시도해 볼 수 있었습니다.

책에 나와 있는 SQL 코드 역시 깔끔하게 작성되어 있어서 따라하기 어렵지 않았습니다. 물론 컬러였다면 조금 더 보기 편했을 것 같으나 코드 자체가 길지 않아서 보기에 불편하지는 않았습니다. (컬러로 했다면 가격이 비싸지기 때문에 좋은 선택이라고 생각됩니다.) 다만, SQL 기초 문법에 대해 세세하게 다루고 있지는 않으니 SQL을 처음 접하시는 학습자께서는 기초 문법을 다룬 다른 책을 먼저 보시고, 해당 책을 접하신다면 SQL을 사용한 데이터 분석의 길로 가는 데 문제가 없을 것으로 생각됩니다.

stylep***l2022-08-24

SQL과 관련된 스킬 보다는 데이터 분석과 방법에 초점이 맞춰진 서적

kianms10***l2022-08-23

친절한듯 하지만 살짝 아쉬운 SQL 데이터분석

이번에 리뷰하게 된 책은 'SQL로 시작하는 데이터 분석'이라는 책입니다.

책을 처음 봤을 때에는 그래프가 있길래 그래프를 그리는 툴에 대해서도 배울 수 있는건가 라고 생각했는데 그건 아니었고 SQL을 통해서 데이터를 뽑아내는 방법에 대해서 설명하고 있는 책이었습니다. 다른 분들도 참고하셨으면 좋겠습니다.

데이터 시각화에 대한건 '핸즈온 데이터 시각화' (https://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B1996635146) 라는 책을 통해서 더 자세하게 설명하고 있는듯하니 이 책을 읽어보는 것도 같이 추천드립니다.

책을 읽다보니 느낀건 이 책은 DB를 잘 다루는 개발자를 위해 만들어진 책이라기 보다는 데이터에서 인사이트를 찾아야하는 기획, 마케팅, 데이터 분석가에게 더욱 잘 어울리는 책이라는 생각이 들었다. DB를 워낙 자주 다루는 나의 경우에는 책에 있는 예제를 보고도 그다지 어려움을 느끼지 못했고, 데이터를 보고도 SQL을 짤 수 있다는 생각이 들었기 때문이다.

반대로 DB와 친근하지 않은 기획, 마케팅, 데이터 분석 업무를 하고 있다면 SQL에 대한 설명이 굉장히 친절한 책으로 느낄 수 있다. 데이터를 시각화 하는 부분까지 나오지 않는 것은 아쉽지만 개발자의 도움없이 SQL을 직접 작성해보고 데이터를 뽑을 수 있는 점과 해당 데이터를 시각화 해서 보여주는 것을 통해 어떤 분석이 가능한지에 대해서 설명해주고 있기 때문이다.

공개되어 있는 데이터를 통해 실제로 SQL을 날려 볼 수 있겠지만 데이터를 import 하는 부분에 대한 기술과 DB를 설치하는 부분은 존재하지 않기 때문에 그 부분은 조금 아쉬운 책이 아닐까 싶다.

한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.

dbdlsg***l2022-08-21

SQL을 등한시 하지 말아라.