[SQL] Programmers 문제 풀기(저자 별 카테고리 별 매출액 집계하기)
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Data Analyst/SQL
해당 문제는 Programmers에서 사용한 문제이며 모든 테이블의 자료와 출처는 Programmers임을 밝힙니다.해당 글에서는 집계함수와 GROUP BY를 이용하여 푸는 문제로 초보자가 하기에는 보통 정도의 난이도를 가지고 있는 것 같습니다.해당 문제 원본을 확인 하시려면 해당 사이트를 들어가시면 될 것 같습니다. 시작하겠습니다. 2022년 1월의 도서 판매 데이터를 기준으로 저자 별, 카테고리 별 매출액(TOTAL_SALES = 판매량 * 판매가) 을 구하여, 저자 ID(AUTHOR_ID), 저자명(AUTHOR_NAME), 카테고리(CATEGORY), 매출액(SALES) 리스트를 출력하는 SQL문을 작성해주세요.결과는 저자 ID를 오름차순으로, 저자 ID가 같다면 카테고리를 내림차순 정렬해주세요.해..
[기초 통계] 1종 오류, 2종 오류
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Data Analyst/기초 통계
0. 오류란?우리가 한 선택이 잘못된 선택일 수 있다 라는 것을 오류라 합니다.1. 1종 오류란?실제로 참인 귀무가설을 잘못 기각하는 오류를 의미합니다.즉, 귀무가설이 참인데도 불구하고, 통계적 검정 결과를 통해 이를 기각하고 대립가설을 채택하는 잘못된 결정을 내리는 경우입니다.유의 수준(α) : 제 1종 오류를 범할 확률은 유의수준으로 결정합니다. 만약 유의 수준이 0.05인 경우 5%확률로 오류를 범할 수 있습니다.False Positive라고도 부릅니다!2. 2종 오류란?실제로 거짓인 귀무가설을 잘못 채택하는 오류를 의미합니다.즉, 대립가설이 참이지만 귀무가설을 기각하지 않고 채택한 경우를 말합니다.오류 발생확률(β) : 오류 발생확률이 클수록 오류 범할 확률이 높아집니다.검정력(power) : 검..
[SQL] Programmers 문제 풀기(즐겨찾기가 가장 많은 식당 정보 출력하기)
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Data Analyst/SQL
해당 문제는 Programmers에서 사용한 문제이며 모든 테이블의 자료와 출처는 Programmers임을 밝힙니다.해당 글에서는 서브쿼리와 GROUP BY를 이용하여 푸는 문제로 초보자가 하기에는 보통 정도의 난이도를 가지고 있습니다.해당 문제 원본을 확인 하시려면 해당 사이트를 들어가시면 될 것 같습니다. 시작하겠습니다.REST_INFO 테이블에서 음식종류별로 즐겨찾기수가 가장 많은 식당의 음식 종류, ID, 식당 이름, 즐겨찾기수를 조회하는 SQL문을 작성해주세요. 이때 결과는 음식 종류를 기준으로 내림차순 정렬해주세요해당 문제에서 알아야 할 것은 집계함수를 쓴다고 해서 다른 컬럼 값이 집계함수 사용한 컬럼값의 동일한 행에 있는 값으로 바뀌지 않는다는 것입니다.(제가 이제 깨달은 것도 참...신기하..
[SQL] Programmers 문제 풀기 (자동차 대여 기록에서 대여중 / 대여 가능 여부 구분하기)
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Data Analyst/SQL
해당 문제는 Programmers에서 사용한 문제이며 모든 테이블의 자료와 출처는 Programmers임을 밝힙니다.해당 글에서는 CASE와 집계함수를 이용하여 푸는 문제로 문제만 이해한다면 간단히 풀 수 있는 문제일 것 같습니다.해당 문제 원본을 확인 하시려면 해당 사이트를 들어가시면 될 것 같습니다. 시작하겠습니다.CAR_RENTAL_COMPANY_RENTAL_HISTORY 테이블에서 2022년 10월 16일에 대여 중인 자동차인 경우 '대여중' 이라고 표시하고, 대여 중이지 않은 자동차인 경우 '대여 가능'을 표시하는 컬럼(컬럼명: AVAILABILITY)을 추가하여 자동차 ID와 AVAILABILITY 리스트를 출력하는 SQL문을 작성해주세요. 이때 반납 날짜가 2022년 10월 16일인 경우에도..
[기초 통계]가설 검정(Hypothesis Test)
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Data Analyst/기초 통계
1. 가설 이란?모수에 대해서 얼마나 된다는 주장 이 것을 가설이라 합니다.2. 가설 검정A, B에 대해서 Sample 데이터를 얻어서 이 가설이 어떻게 합당한지 어느 상황에 있는지 살펴보고, 이 상황에 따라서 가설을 선택하는 것이 가설검정입니다. 또는, 모집단에 대해서 어떤 모수를 잘 설명할 수 있는 가설입니다.모수(parameter) : 모집단에 대한 성격을 가진 고정된 수입니다.(하지만, 우리는 알 수가 없는 수입니다.) 즉, 가설은 모집단의 수를 추정하는 것이기 때문에 "H0 : x_bar = 0"이라 하면 틀린 것이다 왜냐하면 x_bar는 표본 평균이므로 모집단 수가 아니기 때문이다. 그래서 "H0 : seta = 0"이라 써야 맞는 것이다. 그리고 가설을 설정할 때 두 개가 겹치는 내용이 있어..
[SQL] Programmers 문제 풀기 (대여 횟수가 많은 자동차들의 월별 대여 횟수 구하기)
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Data Analyst/SQL
해당 문제는 Programmers에서 사용한 문제이며 모든 테이블의 자료와 출처는 Programmers임을 밝힙니다.해당 글에서는 서브쿼리와 GROUP BY를 이용하여 푸는 문제로 초보자가 하기에는 보통~어려움 정도의 난이도를 가지고 있습니다.해당 문제 원본을 확인 하시려면 해당 사이트를 들어가시면 될 것 같습니다. 시작하겠습니다.CAR_RENTAL_COMPANY_RENTAL_HISTORY 테이블에서 대여 시작일을 기준으로 2022년 8월부터 2022년 10월까지 총 대여 횟수가 5회 이상인 자동차들에 대해서 해당 기간 동안의 월별 자동차 ID 별 총 대여 횟수(컬럼명: RECORDS) 리스트를 출력하는 SQL문을 작성해주세요. 결과는 월을 기준으로 오름차순 정렬하고, 월이 같다면 자동차 ID를 기준으로..
[기초 통계] 표본 분포 이해하기
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Data Analyst/기초 통계
1. 모집단(Population)연구대상이라고도 한다. 하지만 모집단은 우리가 알아낼 수 없습니다.SRS(Simple Random Sampling) : 모집단 전체를 조사할 수 없기 때문에 사용합니다.2. 표본(Sample)모집단을 알아낼 수 없기에 모집단과 비슷한 집단의 데이터들을 뽑아낸 것을 우리는 표본이라합니다. 표본에서 알아낸 통계치를 x_bar(표본 평균), S(표본 표준편차) 이용하여 모수를 추정합니다. 모수: 모집단에서 얻을 수 있는 평균(u)과 표준편차(seta) 등의 통계치를 말합니다.3. 표본 분포표본을 뽑으면 그 값이 모집단의 모수와 얼마나 가까운지 모르기에 여러번의 sampling을 통해 각각의 통계치를 분포로 나타낸 것이다.해당 그림은 표본 평균에 대한 표본 분포입니다. 이렇게 샘..
[SQL] Programmers 문제 풀기 (물고기 종류 별 대어 찾기)
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Data Analyst/SQL
해당 문제는 Programmers에서 사용한 문제이며 모든 테이블의 자료와 출처는 Programmers임을 밝힙니다.해당 글에서는 JOIN과 서브쿼리를 이용하여 푸는 문제로 초보자가 하기에는 보통정도의 난이도를 가지고 있습니다.해당 문제 원본을 확인 하시려면 해당 사이트를 들어가시면 될 것 같습니다. 시작하겠습니다.물고기 종류 별로 가장 큰 물고기의 ID, 물고기 이름, 길이를 출력하는 SQL 문을 작성해주세요.물고기의 ID 컬럼명은 ID, 이름 컬럼명은 FISH_NAME, 길이 컬럼명은 LENGTH로 해주세요.결과는 물고기의 ID에 대해 오름차순 정렬해주세요.단, 물고기 종류별 가장 큰 물고기는 1마리만 있으며 10cm 이하의 물고기가 가장 큰 경우는 없습니다.해당 문제에서 우선적으로 가져와야 할 것은..
[SQL] Programmers 문제 풀기 (연도별 대장균 크기의 편차 구하기)
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Data Analyst/SQL
해당 문제는 Programmers에서 사용한 문제이며 모든 테이블의 자료와 출처는 Programmers임을 밝힙니다.해당 글에서는 SELF JOIN과 GROUP BY와 여러 집계함수를 이용하여 푸는 문제로 초보자가 하기에는 보통정도의 난이도를 가지고 있습니다.해당 문제 원본을 확인 하시려면 해당 사이트를 들어가시면 될 것 같습니다. 시작하겠습니다.분화된 연도(YEAR), 분화된 연도별 대장균 크기의 편차(YEAR_DEV), 대장균 개체의 ID(ID)를 출력하는 SQL 문을 작성해주세요. 분화된 연도별 대장균 크기의 편차는 분화된 연도별 가장 큰 대장균의 크기 - 각 대장균의 크기로 구하며 결과는 연도에 대해 오름차순으로 정렬하고 같은 연도에 대해서는 대장균 크기의 편차에 대해 오름차순으로 정렬해주세요.해..
[기초 통계] 정규분포, 비대칭도, 첨도
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Data Analyst/기초 통계
1. Skewness(비대칭도)해당 수치를 보고 왼쪽 또는 오른쪽으로 꼬리가 긴 모양을 가졌을 거라는 판단을 할 수 있습니다.앞서 배운 Positive & Negative Skew에서 말했던 그래프를 떠올리시면 됩니다.2. Kurtosis(첨도)Outlier 정도 입니다. 즉, 얼마나 Outlier를 가지고 있는지에 대한 값입니다.만약 Kurtosis의 값이 매우 크다면 Outlier 값이 좀 있다라는 것을 알 수 있습니다.그럼 Kurtosis의 값이 음수라면 위의 그림과 같이 정규분포가 가지는 끝에 나오는 값보다 더 적은 것을 의미합니다.즉, 끝 값이 정규 분포 보다 더 적게 나오는 것입니다.3. 예시 설명A지역과 B지역이 있다고 가정해보겠습니다. 그리고 Skewness와 Kurtosis 값을 정보로 ..
hmm06
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