- 출간 정보
- 2023.11.03. 전자책 출간
- 파일 정보
- 22.4MB
- 416쪽
- ISBN
- 9791188786862
- ECN
- -
Google BigQuery가이드북: 데이터로 풀어보는 소비자 행동분석 상세페이지
Google BigQuery가이드북: 데이터로 풀어보는 소비자 행동분석작품 소개
<Google BigQuery가이드북: 데이터로 풀어보는 소비자 행동분석> 해당 책은 데이터 분석과 소비자 행동에 대한 이해를 통해 비즈니스 마케팅을 성공을 이끌어내는 방법을 익히는 것을 목표로 합니다. 소매업, 서비스 산업, 디지털 마케팅 분야에서 일하시는 분들에게 이 책은 Google BigQuery를 사용하여 데이터를 효과적으로 분석하고, 이를 통해 소비자 행동을 예측하고 해석하는 방법을 제시합니다.
데이터는 비즈니스의 핵심입니다. 그러나 데이터를 보다 효과적으로 활용하고 이해하는 것은 많은 조직에게 도전적인 과제일 수 있습니다. Google BigQuery는 대용량 데이터셋을 신속하게 쿼리하고 분석할 수 있는 강력한 클라우드 기반 데이터베이스입니다. 이 책에서는 BigQuery의 다양한 기능을 활용하여 소비자 행동을 분석하는 방법을 자세히 알아봅시다.
이 책은 데이터 분석에 관심이 있는 비즈니스 전문가, 데이터 과학자, 마케터 등을 대상으로 합니다. 별다른 프로그래밍 경험이 없더라도, 간단한 SQL 쿼리부터 시작하여 BigQuery의 고급 기능까지 습득하고 데이터로부터 소비자 행동에 대한 깊은 통찰을 얻을 수 있도록 구성되어 있습니다.
목차
# 들어가며
머리말과 저자목록
Notion 링크, PDF 파일 및 QR 코드
# Part I.
1. BigQuery란
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
2. BigQuery SQL 문법
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
3. SQL 연산자와 표현식
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
4. 함수
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
5. 집계쿼리
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
6. 조건문
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
7. 집합
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
8. JOIN
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
9. Window Function
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
10. SubQuery
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
11. Wildcard Tables
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.
12. 소비자 행동
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
13. Growth Hacking
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
14. Segmentation
14.1. Segmentation
14.1.1. Customer(고객) Segmentation
14.1.2. Market(시장) Segmentation
14.2. RFM 분석
14.3. 코호트 분석
15. Pirate Metrics & Funnel Analysis
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
16. A/B Test
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
17. 감성분석
17.1. 감성분석
17.2. 감성분석 방법
17.3. 감성분석 해석
17.4. 감성분석 활용 사례
리뷰
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