▼오늘 배운 사항들
1. Pandas - 데이터 정렬과 필터링
2. SQL 기초 개념
- 정의, 속성, 기본문법 등
3. Oracle sql 실습
Part 1. Pandas - 데이터 정렬 & 필터링
※ 캠페인 성과 데이터를 원하는 순서로 정렬
※ 원하는 조건의 데이터만 필터링 하는 법
[데이터 정렬]
- sort_values(by="열 이름")
- ascending = True : 오름차순
- ascending = False : 내림차순
- 여러 기준 동시 정렬도 가능
✅"ROAS가 가장 높은 캠페인은?", "광고비를 가장 많이 쓴 캠페인은?"
✅ex. 리텐션 VIP의 ROAS가 1088%로 압도적, 예산이 적은데 성과가 좋으니 예산 증액 제시



[실전 예제 모음]
1. 효율점수 컬럼 생성 후 임시지표로서 ROAS랑 매출액 같이 보기
2. 클릭수 많은데 전환율 낮은 캠페인 찾기 → 랜딩페이지 개선 우선순위


[데이터 필터링]

- Boolean Indexing - 기본 필터링
- 조건식 활용 True / False
- 오답노트 : 상위 3개면 .head(3) 잊지말고 추가하기





2. Query()
- 조건을 문자열로 작성 가능
- 변수 사용해서 더 효율적으로

3. 그 외 필터링
- isin()
- str.contains()
- between()
Part 2. SQL 기초 개념
- sql = 구조화된 구조언어
: 데이터베이스에서 꺼내오게하는 언어 - sql로 데이터 꺼내오고 → pandas로 분석하는것
- 실무) sql이 pandas보다 먼저 할 확률이 높음 / 그로스마케터는 users 테이블 주로 많이 씀
[기본 구조 속성]
- 엔터티 : 우리가 데이터로 관리하고 싶은 대상 (테이블)
- 인스턴스 : 실제로 존재하는 데이터 한 건 (행)
- 속성 : 대상이 가진 특징 (열)
[데이터 베이스 종류]
- 관계형 DB / 비관계형 DB
[SQL 종류]
- DML
- DDL
- DCL
- TCL
[그로스마케터가 SQL을 배워야 하는 이유]
- 분석하고 싶은 게 생겼을 때, 직접 sql 쿼리 작성 후 결과 확인
- 조건을 바꾸고 싶을 때 바로 쿼리 수정 후 재분석 가능
- 코호트 분석 직접 가능 / 퍼널 분석 속도 향상 / AB test 결과 직접 검증 / 개발-데이터팀과 원활한 소통
- ex. 회사 DB → SQL로 꺼내기 → DataFrame → Pandas로 가공 분석 → 시각화 /리포트
[기본 문법 개념]
- 쿼리는 순서가 있음
- SELECT -- 어떤 열을 볼 건지
FROM -- 어떤 테이블에서
WHERE -- 어떤 조건으로
GROUP BY -- 어떤 기준으로 묶을 건지
HAVING -- 묶은 결과에 조건 걸기
ORDER BY -- 어떤 순서로 정렬할 건지
LIMIT -- 몇 개만 볼 건지

[이름에 'a'가 포함된 직원]
- LIKE 이후에는 작은 따옴표 사용하고, 퍼센티지의 위치로 포함 여부 조절 가능
- 언더바 쓰면 두번째 글자에 a가 있는 사람



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방대하다 방대해
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