[SQL을 이용해 데이터 분석하기] 회원 프로파일 분석
2022. 2. 7. 02:28ㆍ독학으로 취업 문 뿌수기/SQL
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1. 분석 전 회원 프로파일 분석용 데이터 마트 생성하기
- CUSTOMER 테이블 + 가입년월, 나이, 연령대, 구매여부 추가
2. 데이터 마트를 활용해, 분석 보고서 작성
- 가입년월별 회원수
- 성별 평균 연령 / 성별 및 연령대별 회원수
- 성별 및 연령대별 회원수(+구매여부)
<회원 프로파일 분석용 데이터 마트> (2021년 기준)
CREATE TABLE CUSTOMER_PROFILE AS
SELECT A.*
,DATE_FORMAT(JOIN_DATE, '%Y-%m') AS 가입년월
,2021 - YEAR(BIRTHDAY) + 1 AS 나이
,CASE WHEN 2021 - YEAR(BIRTHDAY) + 1 < 20 THEN '10대 이하'
WHEN 2021 - YEAR(BIRTHDAY) + 1 < 30 THEN '20대'
WHEN 2021 - YEAR(BIRTHDAY) + 1 < 40 THEN '30대'
WHEN 2021 - YEAR(BIRTHDAY) + 1 < 50 THEN '40대'
ELSE '50대 이상' END AS 연령대
,CASE WHEN B.MEM_NO IS NOT NULL THEN '구매'
ELSE '미구매' END AS 구매여부
FROM CUSTOMER AS A
LEFT
JOIN (
SELECT DISTINCT MEM_NO
FROM SALES
)AS B
ON A.MEM_NO = B.MEM_NO;
1. 가입년월별 회원수
SELECT 가입년월
,COUNT(MEM_NO) AS 회원수
FROM CUSTOMER_PROFILE
GROUP
BY 가입년월;
2. 성별 평균 연령
SELECT GENDER AS 성별
,AVG(나이) AS 평균나이
FROM CUSTOMER_PROFILE
GROUP
BY GENDER;
2-1. 성별 및 연령대별 회원수
SELECT GENDER AS 성별
,연령대
,COUNT(MEM_NO) AS 회원수
FROM CUSTOMER_PROFILE
GROUP
BY GENDER
,연령대
ORDER
BY GENDER
,연령대; >>> 성별, 연령대 순으로 데이터가 출력되도록
3. 성별 및 연령대별 회원수(+구매여부)
SELECT GENDER AS 성별
,연령대
,구매여부
,COUNT(MEM_NO) AS 회원수
FROM CUSTOMER_PROFILE
GROUP
BY GENDER
,연령대
,구매여부
ORDER
BY 구매여부
,GENDER
,연령대;
엑셀 형식의 분석 보고서
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