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Google BigQuery 가이드북: 데이터로 풀어보는 소비자 행동분석/
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목차
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목차

들어가며

 
머리말과 저자목록
Notion 링크, PDF 파일 및 QR 코드
 

Part I.

 
  1. BigQuery란
      2. 1.1. BigQuery 개요
      1.1.1. BigQuery 소개
      1.1.2. 데이터베이스 기본 용어
      1.1.3. BigQuery 특징
      1.2. BigQuery 테이블
      1.2.1. 스키마
      1.2.2. DATA TYPE
      1.3. BigQuery 프로젝트 생성
      1.4. BigQuery에 데이터 불러오기
      1.4.1. BigQuery가 지원하는 테이블 유형
      1.4.2. BigQuery 공개 데이터셋 불러오기
      1.4.3. Analytics Hub 데이터 불러오기
      1.4.4. 실습 환경 설정하기
      1.5. 부록
      1.5.1. BigQuery 가격 책정
      1.5.2. BigQuery 스토리지
  1. BigQuery SQL 문법
      2. 2.1. DQL
      2.1.1. DQL 구성요소
      2.1.2. DQL 쿼리 실행 순서
      2.1.3. DQL의 기능
      2.2. DML
      2.2.1. DML의 특징
      2.2.2. DML의 구성요소
      2.3. DDL
      2.3.1. DDL의 구성요소
      2.3.2. DDL의 기능
      2.3.3. CREATE
      2.3.4. ALTER
      2.3.5. DROP
  1. SQL 연산자와 표현식
      2. 3.1. 연산자
      3.1.1. 산술 연산자
      3.1.2. 비교 연산자
      3.1.3. 논리 연산자
      3.1.4. LIKE 연산
      3.1.5. BETWEEN 연산
      3.1.6. IN 연산
      3.1.7. IS / IS NOT 연산자
      3.2. 정규 표현식
      3.2.1. 문자 매칭
      3.2.2. 패턴 반복 매칭
      3.2.3. 패턴 위치 매칭
      3.2.4. escape
  1. 함수
      2. 4.1. 수치형 함수
      4.1.1. ROUND/ TRUNC/ CEIL/ FLOOR
      4.1.2. SAFE_MULTIPLY/ SAFE_ DIVIDE
      4.1.3. MOD/ ABS
      4.1.4. POWER/ SORT
      4.1.5. EXP/ LOG
      4.1.6. RAND
      4.2. 문자형 함수
      4.2.1. SUBSTR/ LEFT/ RIGHT
      4.2.2. CONCAT
      4.2.3. LOWER/ UPPER/ INITCAP
      4.2.4. REPLACE
      4.2.5. LENGTH
      4.2.6. INSTR
      4.2.7. LPAD/ RPAD
      4.2.8. LTRIM/ RTRIM
      4.2.9. STARTS_WITH/ENDS_WITH
      4 2.10. SPLIT
      4.2.11. REPEAT
      4.2.12. ASCII
      4.2.13. 정규표현식 함수
      4.3. 날짜형 함수
      4.3.1. DATE 함수
      4.3.2. TIME 함수
      4.3.3. DATETIME 함수
      4.3.4. TIMESTAMP 함수
      4.3.5. EXTRACT 함수
      4.3.6. 날짜 및 시간 연산 함수
      4.4. 형변환(Casting)
      4.4.1. CAST
      4.4.2. PARSE
  1. 집계쿼리
      2. 5.1. LIMIT, DISTINCT
      5.1.1. LIMIT
      5.1.2. DISTINCT
      5.2. 집계함수
      5.2.1. AVG
      5.2.2. SUM
      5.2.3. COUNT
      5.2.4. MAX/ MIN
      5.2.5. VARIANCE/ STDDEV
      5.3. GROUP BY
      5.3.1 GROUP BY
      5.4. HAVING, ORDER BY
      5.4.1. HAVING
      5.4.2. ORDER BY
      5.5. ROLLUP
      5.5.1. GROUP BY 컬럼이 1개인 경우
      5.5.2. GROUP BY 컬럼이 2개 이상인 경우
      5.5.3. ROLLUP외 그룹함수
  1. 조건문
      2. 6.1. CASE문
      6.1.1. CASE문
      6.1.2. PIVOT
      6.2. IF문
      6.2.1. IF문
      6.2.2. IFNULL
      6.2.3. NULLIF
  1. 집합
      2. 7.1. 집합 연산자
      7.2. UNION (AUB)
      7.2.1. UNION ALL
      7.2.2. UNION DISTINCT
      7.3 INTERSECT (A∩B)
      7.3.1. INTERSECT DISTINCT
      7.4 EXCEPT (A-B)
      7.4.1. EXCEPT DISTINCT
  1. JOIN
      2. 8.1. JOIN이란?
      8.1.1. PK 와 FK
      8.1.2. JOIN의 유형
      8.1.3. JOIN 문법
      8.2. JOIN 연산
      8.2.1. INNER JOIN
      8.2.2. LEFT JOIN
      8.2.3. RIGHT JOIN
      8.2.4. FULL OUTER JOIN
      8.2.5. CROSS JOIN
      8.2.6. SELF JOIN
  1. Window Function
      2. 9.1. 윈도우 함수
      9.1.1. 윈도우 함수 개요
      9.1.2. 윈도우 함수 특징
      9.1.3. 윈도우 함수 구성요소
      9.2 구성요소
      9.2.1 윈도우 함수
      9.2.2 WINDOW_frame
      9.2.3 사용자 정의 윈도우 함수
      9.3 WINDOW FUNCTION 분류
      9.3.1 집계함수
      9.3.2 순위함수
      9.3.3 행 순서 함수
      9.3.4 비율 함수
  1. SubQuery
      2. 10.1. 서브쿼리
      10.1.1. 서브쿼리 개요
      10.1.2. 사용 목적
      10.1.3. 서브쿼리의 효율성
      10.1.4. WITH
      10.2. 서브쿼리의 종류
      10.2.1. 스칼라
      10.2.2 인라인 뷰
      10.2.3. 중첩
      10.2.4. IN
      10.2.5. EXISTS
      10.2.6. 상관
      10.2.7. ARRAY
  1. Wildcard Tables
      2. 11.1. Wildcard Table 개요
      11.1.1. Wildcard Table의 사용
      11.1.2. 데이터 불러오기
      11.1.3. Wildcard Table 문법
      11.2. 테이블 필터링
      11.2.1._TABLE_SUFFIX
      11.2.2. 모든 테이블 스캔

Part II.

 
  1. 소비자 행동
      2. 12.1. 소비자 행동
      12.2. 마케팅 분석에서의 중점 포인트
      12.2.1. 마케팅 부서의 역할
      12.2.2. 데이터 분석 부서의 역할
      12.3. 사례) 은행 마케팅 분석
      12.4. 마케팅 분석과 SQL의 관계
  1. Growth Hacking
      2. 13.1. Growth Hacking
      13.1.1. Growth Hacking 이란
      13.1.2. Growth Hacking 프로세스
      13.1.3. Growth Marketing
      13.1.4. 그로스해킹 기술/도구
      13.2. Google Merchandise Store 데이터
      13.3. 지표
      13.3.1. MAU (Monthly Active User)
      13.3.2. WAU (Weekly Active User)
      13.3.3. DAU
      13.3.4. Stickiness
      13.4. Growth Hacking 사례
      13.4.1. 드롭박스
      13.4.2. 에어비앤비
  1. Segmentation
      2. 14.1. Segmentation
      14.1.1. Customer(고객) Segmentation
      14.1.2. Market(시장) Segmentation
      14.2. RFM 분석
      14.3. 코호트 분석
  1. Pirate Metrics & Funnel Analysis
      2. 15.1. 해적 지표
      15.1.1. Acquisition(획득) 단계
      15.1.2. Activation(활성화) 단계
      15.1.3. Retention(리텐션) 단계
      15.1.4. Revenue(수익) 단계
      15.1.5. Referral(추천) 단계
      15.2. Retention
      15.2.1. Retention 개요
      15.2.2. Retention 측정 기준 설정
      15.2.3. N-Day Retention (Classic Retention)
      15.2.4. Rolling Retention (Unbounded Retention)
      15.2.5. Bracket Retention (Range Retention)
      15.3. Funnel Analysis
      15.3.1. Funnel 이란.
      15.3.2. Conversion Rate 향상
  1. A/B Test
      2. 16.1. A/B Test
      16.1.1. 테스트 대상
      16.1.2. A/B Testing 도구
      16.2. A/B Test 방법
      16.2.1. 실험 설계 순서
      16.2.2. 실험 설계 예시
      16.3. A/B Test 해석
      16.3.1. 평가 지표
      16.4. A/B Test 대표 사례
      16.4.1. 오바마 선거
      16.4.2. Netflix 랜딩 페이지
      16.5. Uplift Modeling
      16.5.1. A/B Test와의 차이
      16.5.2. Uplift 사분면
      16.6. Uplift Modeling 방법
      16.6.1. 모델링 설계 순서
      16.7. Uplift Modeling 해석
      16.7.1. 평가 지표
      16.8. Uplift Modeling 사례
      16.8.1. 오바마 선거
      16.8.2. Nexon 게임 광고
  1. 감성분석
      2. 17.1. 감성분석
      17.2. 감성분석 방법
      17.3. 감성분석 해석
      17.4. 감성분석 활용 사례