SQL로 시작하는 데이터분석 첫걸음, 4주차

Revenue, MAU(Monthly Active User), WAU, DAU, Paying Rate, ARPU

가장 많이 구매한 고객 탑3, 탑10~15까지 뽑는것을 하며 실무적으로 어떻게 연결하는 지 배웠다. 

14일쨰는 날짜 시간별 분석을 진행했다. 

date functions을 이용하여.....

select date_format (A.visited_at - interval 9 hour, '%y-%m-%d') as d_date

from fastcampus.tbl_visit A

left join fastcampus.tbl_customer B

on A.customer_id = B.customer_id

where A.visited_at >= '2020-07-01'

and A.visited_at< '2020-08-01'

group by 1, 2, 3

select d_date

,case when date_diff >= 730 then '2년 이상'      

15일째는 

유저 세그먼트별 분석 그리고 매출 추가분석을 진행했다

성별 연령대를 기분으로 그룹핑하여 집계. 세그먼트별 revenue일별매출 증감률 일별 고과금 유저등을 알아보았다.