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데이터 분석 역량은 분야를 막론하고 경쟁력을 갖추는 데 필수가 되어가고 있다. 이 책은 SQL 데이터 분석이 익숙하지 않은 초급자와 더 나은 쿼리 및 분석 방법을 찾는 SQL 숙련자 모두를 위한 가이드다. 분석에 앞서 데이터를 준비하는 과정부터 실무에서 가장 활용도 높은 시계열, 코호트, 리텐션 분석 등 다양한 분석법을 알려준다. 실제 데이터셋을 사용해 흥미로운 예제를 실습해보며 실전에 가까운 분석 경험을 쌓아보자.

대상 독자
●SQL 문법을 학습했지만 어떻게 데이터 분석에 적용할지 막막한 사람
●비즈니스 데이터를 분석해 업무 관련 인사이트를 도출하려는 사람

CHAPTER 1 SQL을 활용한 분석
1.1 데이터 분석이란
1.2 SQL을 사용하는 이유
1.3 데이터베이스 타입과 활용법
1.4 결론

CHAPTER 2 데이터 준비
2.1 데이터 타입
2.2 SQL 쿼리 구조
2.3 프로파일링: 데이터 분포
2.4 프로파일링: 데이터 품질
2.5 준비: 데이터 정제
2.6 준비: 데이터 셰이핑
2.7 결론

CHAPTER 3 시계열 분석
3.1 날짜 및 시간 데이터 조작
3.2 데이터셋: 소매업 매출
3.3 데이터 트렌드 분석
3.4 시간 윈도우 롤링
3.5 계절성 분석
3.6 결론

CHAPTER 4 코호트 분석
4.1 코호트
4.2 데이터셋: 미국 의회 입법가
4.3 리텐션
4.4 관련 코호트 분석
4.5 코호트를 활용한 크로스 섹션 분석
4.6 결론

CHAPTER 5 텍스트 분석
5.1 SQL을 활용한 텍스트 분석
5.2 데이터셋: UFO 목격 보고
5.3 텍스트 특징
5.4 텍스트 파싱
5.5 텍스트 변환
5.6 대규모 텍스트에서 문자열 찾기
5.7 텍스트 구성과 형태 변환
5.8 결론

CHAPTER 6 이상 탐지
6.1 SQL을 활용한 이상 탐지
6.2 데이터셋: 지진 발생 기록
6.3 아웃라이어 탐지
6.4 이상값의 형태
6.5 이상값 처리
6.6 결론

CHAPTER 7 실험 분석
7.1 SQL을 활용한 실험 분석
7.2 데이터셋: 모바일 게임 사용자
7.3 실험 유형
7.4 실험의 어려움과 문제 해결 방법
7.5 대체 분석 방법
7.6 결론

CHAPTER 8 복잡한 데이터셋 생성
8.1 SQL로 복잡한 데이터셋 생성하기
8.2 코드 구성
8.3 쿼리 실행 순서 구성
8.4 데이터셋 크기 및 프라이버시 관리
8.5 결론

CHAPTER 9 결론
9.1 퍼널 분석
9.2 이탈, 휴면의 정의
9.3 장바구니 분석
9.4 참고 자료
9.5 마치며