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강의

SQL로 하는 데이터 기반 의사결정

중급기술 수준

업데이트됨 2025. 11.

SQL 테이블을 분석하고 경영진에게 인사이트를 보고하는 방법을 배우세요.

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SQLData Literacy

4시간

15 동영상

54 연습 문제

4,550 XP

68,117

성취 증명서

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강의 설명

이 강의에서는 의사결정을 지원하기 위해 SQL을 사용하는 방법을 배웁니다. 온라인 영화 대여 회사에 대한 사례 연구를 바탕으로, 고객 정보, 영화 평점, 배우의 배경 정보 등으로 구성된 데이터베이스를 다룹니다. 고객 선호도, 참여도, 매출 추이 등을 분석하기 위해 SQL 쿼리를 적용하는 방법을 익히게 됩니다. 또한 다차원 집계 데이터에서 핵심 인사이트를 더 쉽게 얻을 수 있도록 하는 온라인 분석 처리(OLAP)용 SQL 확장도 함께 다룹니다.

선수 조건

Data Manipulation in SQL

1

Introduction to business intelligence for a online movie rental database

The first chapter is an introduction to the use case of an online movie rental company, called MovieNow and focuses on using simple SQL queries to extract and aggregated data from its database.

Introduction to data driven decision making

Exploring the database

Exploring the table renting

Filtering and ordering

Working with dates

Selecting movies

Select from renting

Aggregations - summarizing data

Summarizing customer information

Ratings of movie 25

Examining annual rentals

2

Decision Making with simple SQL queries

More complex queries with GROUP BY, LEFT JOIN and sub-queries are used to gain insight into customer preferences.

Grouping movies

First account for each country.

Average movie ratings

Average rating per customer

Joining movie ratings with customer data

Join renting and customers

Aggregating revenue, rentals and active customers

Movies and actors

Money spent per customer with sub-queries

Income from movies

Age of actors from the USA

Identify favorite actors of customer groups

Identify favorite movies for a group of customers

Identify favorite actors for Spain

KPIs per country

3

Data Driven Decision Making with advanced SQL queries

The concept of nested queries and correlated nested queries is introduced and the functions EXISTS and UNION are used to categorize customers, movies, actors, and more.

Nested query

Often rented movies

Frequent customers

Movies with rating above average

Correlated nested queries

Analyzing customer behavior

Customers who gave low ratings

Movies and ratings with correlated queries

Queries with EXISTS

Customers with at least one rating

Actors in comedies

Queries with UNION and INTERSECT

Young actors not coming from the USA

Dramas with high ratings

4

Data Driven Decision Making with OLAP SQL queries

The OLAP extensions in SQL are introduced and applied to aggregated data on multiple levels. These extensions are the CUBE, ROLLUP and GROUPING SETS operators.

OLAP: CUBE operator

Groups of customers

Categories of movies

Analyzing average ratings

Number of customers

Analyzing preferences of genres across countries

GROUPING SETS

Queries with GROUPING SETS

Exploring nationality and gender of actors

Exploring rating by country and gender

Bringing it all together

Customer preference for genres

Customer preference for actors

SQL로 하는 데이터 기반 의사결정

강의
완료

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