[SQL을 이용해 데이터 분석하기] 회원 프로파일 분석

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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)

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<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;

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테이블 생성

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1. 가입년월별 회원수
SELECT  가입년월
           ,COUNT(MEM_NO) AS 회원수
  FROM  CUSTOMER_PROFILE
GROUP
      BY  가입년월;

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2. 성별 평균 연령
SELECT  GENDER AS 성별
           ,AVG(나이) AS 평균나이
 FROM  CUSTOMER_PROFILE
GROUP
      BY  GENDER;

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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

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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;

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엑셀 형식의 분석 보고서

회원 프로파일 분석.xlsx

0.03MB

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