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강의 설명
이 강의에서는 PostgreSQL을 활용하여 날짜 및 시간 데이터 처리 방법을 배웁니다. 함수와 호출에 대해 배우면서 이 데이터 를 분석하고 조작하는 방법, 계산을 수행하는 방법, 그리고 윈도우 함수 사용법을 익히게 됩니다.
여러 가지 날짜 및 시간 데이터 유형에 대해 배우고, 이들 간의 변환 방법, 세분화 조정, 그리고 집계, 파티셔닝, 이동 평균과 같은 계산 수행 방법을 익히게 됩니다. 이 인사이트는 기존 시계열 데이터에 가치를 더하는 데 도움이 될 것입니다.
이러한 기법을 실제 데이터에 적용하여 온도를 분석하고, 기차 시간표를 살펴보며, 뉴스 기사 인기의 시간에 따른 변화를 검토하게 됩니다.
시계열 데이터 다루기
여러 가지 날짜 및 시간 데이터 유형에 대해 배우고, 이들 간의 변환 방법, 세분화 조정, 그리고 집계, 파티셔닝, 이동 평균과 같은 계산 수행 방법을 익히게 됩니다. 이 인사이트는 기존 시계열 데이터에 가치를 더하는 데 도움이 될 것입니다.
시계열 분석을 실제 데이터에 적용하세요
이러한 기법을 실제 데이터에 적용하여 온도를 분석하고, 기차 시간표를 살펴보며, 뉴스 기사 인기의 시간에 따른 변화를 검토하게 됩니다.
선수 과목
커리큘럼
강의 개요
1
PostgreSQL의 날짜 및 시간 데이터 소개
이 장에서는 날짜와 시간 데이터 타입을 소개합니다. 텍스트와 숫자 데이터를 날짜·시간 형식으로 변환하는 방법과, 그 반대로 변환하는 방법도 함께 배웁니다!
2
시계열 데이터 다루기
이제 더 세밀하게 들어가 볼 시간이에요. 이 장에서는 시계열 보고서의 세분성(그레뉼러리티)을 설정하는 방법을 배우고, 더하기, 빼기, 집계를 통해 시계열 데이터를 분석하는 법을 익힙니다.
3
윈도 함수를 활용한 시계열 데이터 분석
이 장에서는 윈도 함수를 다룹니다. 파티션과 파티셔닝 개념을 익히고, 이것이 윈도 함수와 어떻게 함께 작동하는지 배웁니다. 또한 데이터를 순위 매길 때 상위 항목을 찾는 방법을 알게 됩니다.
4
누적 합계와 이동 평균 계산하기
마지막 장에서는 실력을 한 단계 끌어올려, 누적 합계, 누적 평균, 그리고 이동 평균까지 계산하여 시계열 분석을 강화합니다.
S
PostgreSQL로 살펴보는 시계열 분석
강의
완료
