SQL_9_GroupBy

30 Jun 2023

1. 데이터의 그룹화

SELECT group_col_1, group_col_2, agg_func
FROM table_nm 
WHERE conditional
GROUP BY col_1, col_2;

-- EX.
-- 원본 데이블
-- SELECT * FROM ENG_SCORE;
-- +-----+----------+-----------+-----------+
-- | ID  | ENG | MATH  | GENDER  |
-- +-----+----------+-----------+-----------+
-- | 김필호 | 28     |  49    | 남자
-- | 이치훈 | 68     |  98    | 남자
-- | 김영숙 | 87     |  87    | 여자
-- | 성은영 | 65     |  78    | 여자
-- +-----+----------+-----------+-----------+

-- 성별 기준 그룹핑
SELECT GENDER, 
    AVG(ENG) AS ENG_SCORE,
    AVG(MATH) AS MATH_SCORE
FROM ENG_SCORE
GROUP BY GENDER;
-- +-----+----------+-----------+
-- | GENDER    | ENG_SCORE  | MATH_SCORE  
-- +-----+----------+-----------+
-- | ENG       | 48         |  73.5   
-- | MATH      | 76         |  82.5  
-- +-----+----------+-----------+

TIP

SELECT문의 출력 대상이 되는 열은 “꼭” GROUP BY 절에 있어야함.
GROUP BY절에 포함되는 열이 1개씩 증가할 때마다, 차원(Dimension)이 한개씩 증가하고 좀 더 세부적으로 분석 가능하다.
순서: WHERE > GROUP BY > ORDER BY
그룹화될 열에 NULL값이 존재할 경우, NULL값도 그룹화 됨.
GROUP BY & HAVING절에선, AS로 설정한 별칭을 활용하여 그룹핑을 할 수 있음.

2. 그룹화된 데이터의 필터링

1) HAVING

: HAVING은 WHERE 조건절과 마찬가지로 조건을 주는 역할을 하는데, 차이는 HAVING은 그룹화된 변수에 대해서만 대해 조건을 줌.

WHERE절은 개별 레코드에 대한 조건을 검사
HAVING절은 그룹화된 결과 집합에 조건을 검사

SELECT group_col_1, agg_func
FROM table_nm 
WHERE conditional
GROUP BY col_1
HAVING conditional_of_agg_func_output;

-- EX)
-- 1) 부서별 구성원이, 5명 초과인 부서 추출
SELECT SEG, 
    COUNT(*) AS PART_CNT
FROM PERF_MAST_201312
GROUP BY SEG
HAVING COUNT(*) > 5;
-- +------+----------+
-- | SEG  | PART_CNT |
-- +------+----------+
-- | MASS |        6 |
-- +------+----------+


-- 2) 부서별 직전달 구매금액 총액이, 500,000원 이상인 부서 추출
SELECT SEG, 
    SUM(TOT_AMT_1) AS TOT_AMT_1_SUM
FROM PERF_MAST_201312
GROUP BY SEG
HAVING SUM(TOT_AMT_1)>= 500000;
-- +-----+---------------+
-- | SEG | TOT_AMT_1_SUM |
-- +-----+---------------+
-- | PB  |      11534253 |
-- +-----+---------------+


-- 3) 부서별 직전달 인당 평균 금액이, 200000원 이하인 부서 추출
SELECT SEG, 
    AVG(TOT_AMT_1) AS TOT_AMT_1_AVG 
FROM PERF_MAST_201312
GROUP BY SEG
HAVING AVG(TOT_AMT_1) <= 200000;
-- +------+---------------+
-- | SEG  | TOT_AMT_1_SUM |
-- +------+---------------+
-- | MASS |   108726.2500 |
-- +------+---------------+


-- 3) 직전달 금액이 50000인 이상인 부서원에 한하여, 부서별 직전달 인당 평균 금액이, 200000원 이하인 부서 추출
SELECT SEG, 
    AVG(TOT_AMT_1) AS TOT_AMT_1_SUM
FROM PERF_MAST_201312
WHERE TOT_AMT_1 >= 50000
GROUP BY SEG
HAVING AVG(TOT_AMT_1) <= 200000;
-- +------+---------------+
-- | SEG  | TOT_AMT_1_SUM |
-- +------+---------------+
-- | MASS |   144788.3333 |
-- +------+---------------+

TIP

WHERE 조건절의 조건은 데이터가 그룹화 되기 ‘전에’ 필터링을 진행
HAVING 조건절의 조건은 데이터가 그룹화 된 ‘후에’ 필터링을 진행
- 따라서 WHERE조건절에서 제외된 행은, GROUP BY 및 HAVING 조건절 모두에서 제외됨.

+ 연습문제

PPC_MAST_201312 테이블

+---------------+---------+---------+------+-------------+
| SSN           | ACCT_NO | ACCT_CD | PRFT | BALANCE_AMT |
+---------------+---------+---------+------+-------------+
| 7802221111111 | 22033   |     130 |  504 |       56746 |
| 8307153333444 | 54412   |     110 |  585 |       23540 |
| 5605099999222 | 65433   |     340 |  213 |      987800 |
| 8012301111333 | 58721   |     320 |  780 |      310000 |
| 6711032222111 | 23422   |     120 | 5679 |           3 |
| 8910103333222 | 89811   |     310 |  240 |       40011 |
| 7802221111111 | 78022   |     100 |  899 |     4565000 |
| 6711032222111 | 35714   |     300 | 3780 |     2545640 |
| 8910103333222 | 68740   |     310 |  233 |      522312 |
| 5605099999222 | 96870   |     330 | 7000 |        2158 |
| 7802221111111 | 89770   |     140 | 1000 |      566600 |
| 6711032222111 | 33270   |     130 | 5600 |       68770 |
| 7802221111111 | 87890   |     340 | 1270 |     5500000 |
+---------------+---------+---------+------+-------------+

-- 1-1) 자산 & 부채 테이블 생성
-- 수신(부채) 코드 : 100, 110, 120, 130, 140
-- 여신(자산) 코드 : 300, 310, 320, 330, 340
SELECT 
    CASE
        WHEN ACCT_CD IN (100, 110, 120, 130, 140) THEN 'LIABILITY'
        WHEN ACCT_CD IN (300, 310, 320, 330, 340) THEN 'ASSET'
        ELSE ACCT_CD END AS BALANCE_SHEET,
    sum(BALANCE_AMT) AS TOTAL_BALANCE_AMT
FROM PPC_MAST_201312
GROUP BY BALANCE_SHEET
ORDER BY BALANCE_SHEET ;
-- +---------------+-------------------+
-- | BALANCE_SHEET | TOTAL_BALANCE_AMT |
-- +---------------+-------------------+
-- | ASSET         |           9907921 |
-- | LIABILITY     |           5280659 |
-- +---------------+-------------------+

-- 2) 고객별 상품 갯수 테이블 생성
SELECT
    SSN, 
    COUNT(ACCT_NO) AS PPC
FROM PPC_MAST_201312
GROUP BY SSN
ORDER BY PPC DESC;
-- +---------------+-----+
-- | SSN           | PPC |
-- +---------------+-----+
-- | 7802221111111 |   4 |
-- | 6711032222111 |   3 |
-- | 5605099999222 |   2 |
-- | 8910103333222 |   2 |
-- | 8307153333444 |   1 |
-- | 8012301111333 |   1 |
-- +---------------+-----+

-- 3) 고객별 상품 갯수가 3개 이상인 고객만 추출
SELECT
    SSN, 
    COUNT(ACCT_NO) AS PPC
FROM PPC_MAST_201312
GROUP BY SSN
HAVING PPC >= 3
ORDER BY PPC DESC;
-- +---------------+-----+
-- | SSN           | PPC |
-- +---------------+-----+
-- | 7802221111111 |   4 |
-- | 6711032222111 |   3 |
-- +---------------+-----+

-- 4) 고객별 총수익과 PPC 테이블
SELECT SSN,
    COUNT(ACCT_NO) AS PPC,
    SUM(PRFT) AS PRFT_TOTAL
FROM PPC_MAST_201312
GROUP BY SSN
ORDER BY PPC DESC;
-- +---------------+-----+------------+
-- | SSN           | PPC | PRFT_TOTAL |
-- +---------------+-----+------------+
-- | 7802221111111 |   4 |       3673 |
-- | 6711032222111 |   3 |      15059 |
-- | 5605099999222 |   2 |       7213 |
-- | 8910103333222 |   2 |        473 |
-- | 8307153333444 |   1 |        585 |
-- | 8012301111333 |   1 |        780 |
-- +---------------+-----+------------+

Reference

칼퇴족 김대리는 알고 나만 모르는 SQL - 책밥

SQL_8_함수 활용하기

22 Jun 2023

1. 집계 데이터를 활용한 숫자 데이터

함수	설명
COUNT	COUNT() : NULL값을 포함한 행의 수
	COUNT(col_nm_) : NULL값을 제외한 행의 수
	COUNT(DISTINCT(col_nm_)) : NULL값을 제외한 행의 수
SUM	SUM(col_nm_) : 전체 합계
AVG	AVG(col_nm_) : 평균
MAX	MAX(col_nm_) : 최댓값
MIN	MIN(col_nm_) : 최솟값
STDENV or STD	STDENV(col_nm_) : (Orcle or Mysql)표준편차
VARIANCE	VARIANCE(col_nm_) : 분산

-- EX)
-- 1) 전체 행 카운트
SELECT COUNT(*) FROM PERF_MAST_201312;
-- +----------+
-- | COUNT(*) |
-- +----------+
-- |       11 |
-- +----------+

-- 2) TOT_AMT_1열의 NULL 제외 행 카운트
SELECT COUNT(TOT_AMT_1) FROM PERF_MAST_201312;
-- +------------------+
-- | COUNT(TOT_AMT_1) |
-- +------------------+
-- |                8 |
-- +------------------+

-- 3) SEG열의 유니크한 행값 카운트
SELECT COUNT(DISTINCT(SEG)) FROM PERF_MAST_201312;
-- +----------------------+
-- | COUNT(DISTINCT(SEG)) |
-- +----------------------+
-- |                    2 |
-- +----------------------+

-- 4) TOT_AMT_1의 평균 계산 (Null 제외)
SELECT AVG(TOT_AMT_1) FROM PERF_MAST_201312;
-- +----------------+
-- | AVG(TOT_AMT_1) |
-- +----------------+
-- |   1496144.7500 |
-- +----------------+

-- 5) TOT_AMT_1의 평균 계산 (Null은 0으로 치환)
SELECT AVG(COALESCE(TOT_AMT_1, 0)) AS AVG_TOTAL_AMT 
FROM PERF_MAST_201312;
-- +----------------------+
-- | COUNT(DISTINCT(SEG)) |
-- +----------------------+
-- |                    2 |
-- +----------------------+

-- 6) TOT_AMT_1열의 표준편차 계산
SELECT STD(TOT_AMT_1) FROM PERF_MAST_201312;
-- +--------------------+
-- | STD(TOT_AMT_1)     |
-- +--------------------+
-- | 3173918.0474547837 |
-- +--------------------+

집계 함수 사용시, NULL은 자동으로 계산에서 무시된다.
때문에, 0값을 평균에 포함하고 싶을 경우, COALESCE함수를 사용하여 0으로 치환한 후 AVG계산이 필요하다.

2. 조건문 이해하기

1) CASE WHEN

: python은 if / elif / else문과 같은 역할을 하며, 집계함수인 GROUP BY절과 결합하여 자주 사용된다.

SELECT col_nm_1,
    CASE WHEN [conditioanl_1] THEN [output_1]
         WHEN [conditioanl_2] THEN [output_2]
         ELSE [output_3] END AS new_col_nm
FROM 테이블명;   

-- EX)
-- 1) SEG 기준 PB는 30%인상, MASS는 50%인하된 구매금액(TOT_AMT_1) 테이블 계산
SELECT PARTY_NM, SEG, TOT_AMT_1, 
    CASE WHEN SEG = 'PB' THEN TOT_AMT_1*1.3
         WHEN SEG = 'MASS' THEN TOT_AMT_1*0.5
         ELSE TOT_AMT_1 END AS TOT_AMT_1_FIX
FROM PERF_MAST_201312;
-- +-----------+------+-----------+---------------+
-- | PARTY_NM  | SEG  | TOT_AMT_1 | TOT_AMT_1_FIX |
-- +-----------+------+-----------+---------------+
-- | 임하영    | PB   |   1000400 |     1300520.0 |
-- | 김아름    | PB   |       790 |        1027.0 |
-- | 김지철    | PB   |      NULL |          NULL |
-- | 김지연    | MASS |    254860 |      127430.0 |
-- | 윤일상    | MASS |     88805 |       44402.5 |
-- | 홍지은    | MASS |      NULL |          NULL |
-- | 이선우    | MASS |     90700 |       45350.0 |
-- | 최혜연    | MASS |      NULL |          NULL |
-- | 이동건    | PB   |   9846000 |    12799800.0 |
-- | 강성범    | MASS |       540 |         270.0 |
-- | 김지현    | PB   |    687063 |      893181.9 |
-- +-----------+------+-----------+---------------+

-- 2) 구매금액(TOT_AMT_1)에 대하여, SEG 기준 PB는 30%인상, MASS는 50%인하하며,
--  TOT_AMT_1이 TOT_AMT_2보다 같거나 클 경우, 추가 20% 인상하며, 작을 경우 20%인하하라
SELECT PARTY_NM, SEG, TOT_AMT_2, TOT_AMT_1,
    CASE WHEN SEG = 'PB' AND TOT_AMT_1 >= TOT_AMT_2 THEN TOT_AMT_1 * 1.3 * 1.2
    WHEN SEG = 'PB' AND TOT_AMT_1 < TOT_AMT_2 THEN TOT_AMT_1 * 1.3 * 0.8
    WHEN SEG = 'MASS' AND TOT_AMT_1 >= TOT_AMT_2 THEN TOT_AMT_1 *0.5 * 1.2
    WHEN SEG = 'MASS' AND TOT_AMT_1 < TOT_AMT_2 THEN TOT_AMT_1 *0.5 * 0.8
    ELSE TOT_AMT_1 END AS TOT_AMT_1_FIX
FROM PERF_MAST_201312;
-- +-----------+------+-----------+-----------+---------------+
-- | PARTY_NM  | SEG  | TOT_AMT_2 | TOT_AMT_1 | TOT_AMT_1_FIX |
-- +-----------+------+-----------+-----------+---------------+
-- | 임하영    | PB   |    788000 |   1000400 |    1560624.00 |
-- | 김아름    | PB   |      1770 |       790 |        821.60 |
-- | 김지철    | PB   |      NULL |      NULL |          NULL |
-- | 김지연    | MASS |    578321 |    254860 |     101944.00 |
-- | 윤일상    | MASS |    659860 |     88805 |      35522.00 |
-- | 홍지은    | MASS |      NULL |      NULL |          NULL |
-- | 이선우    | MASS |      5789 |     90700 |      54420.00 |
-- | 최혜연    | MASS |      6000 |      NULL |          NULL |
-- | 이동건    | PB   |   5708900 |   9846000 |   15359760.00 |
-- | 강성범    | MASS |      NULL |       540 |           540 |
-- | 김지현    | PB   |    870000 |    687063 |     714545.52 |
-- +-----------+------+-----------+-----------+---------------+

--3) 2)번과 같이 매출이 발생할 때, 총 매출액을 계산하라.
SELECT SUM(CASE WHEN SEG = 'PB' AND TOT_AMT_1 >= TOT_AMT_2 THEN TOT_AMT_1 * 1.3 * 1.2
    WHEN SEG = 'PB' AND TOT_AMT_1 < TOT_AMT_2 THEN TOT_AMT_1 * 1.3 * 0.8
    WHEN SEG = 'MASS' AND TOT_AMT_1 >= TOT_AMT_2 THEN TOT_AMT_1 *0.5 * 1.2
    WHEN SEG = 'MASS' AND TOT_AMT_1 < TOT_AMT_2 THEN TOT_AMT_1 *0.5 * 0.8
    ELSE TOT_AMT_1 END) AS TOT_AMT_1_FIX_SUM
FROM PERF_MAST_201312;
-- +-------------------+
-- | TOT_AMT_1_FIX_SUM |
-- +-------------------+
-- |       17828177.12 |
-- +-------------------+

-- 이때 SELECT문 내, SUM 쿼리 앞에 다른 컬럼들을 입력하게 되면,
-- 다른 컬럼들은 Aggregation이 되지 않아 N개의 행을 갖는 반면,
-- SUM쿼리는 Aggregate되어 하나의 단일값을 갖기에,
-- 서로 나타내려는 행의 개수가 달라 에러가 발생하니 주의할 것.

2) DECODE(Oracle) 한정

: CASE WHEN 함수에서 조건문이 EQUAL 조건만 있는 경우, DECODE 함수를 사용할 수 도 있다.

-- 함수 문법
DECODE(col_nm, conditioanl_1, output_1,
               conditioanl_2, output_2,
               conditioanl_3, output_3, default_output) new_col_nm

SELECT PARTY_NM, SEG, TOT_AMT_1 
    DECODE( SEG , 'PB' , TOT_AMT_1*1.3,
                , 'MASS' , TOT_AMT_1*0.5,
                TOT_AMT_1) AS TOT_AMT_1_FIX
FROM PERF_MAST_201312;

+ 연습문제

CASA_201312 테이블

+---------+----------+----------------+----------------+
| CUST_ID | CUST_SEG | BALANCE_201311 | BALANCE_201312 |
+---------+----------+----------------+----------------+
| 12344   | SILVER   |         210000 |         200000 |
| 12478   | DIAMOND  |        6015000 |        5800000 |
| 23458   | DIAMOND  |        5000000 |        6200000 |
| 32134   | GOLD     |        2354000 |        3200000 |
| 34181   | GOLD     |        4200000 |        4100000 |
| 54560   | SILVER   |        1000000 |        2000000 |
| 54789   | SILVER   |         200000 |         300000 |
| 68477   | GOLD     |         112000 |           3500 |
| 96147   | SILVER   |         300000 |        1000010 |
+---------+----------+----------------+----------------+

-- 1) 12월 잔액이 11월 잔액보다 10% 증가시, 오퍼 제공 (단 등급별 차등 제공)
-- DIAMOND : 5,000 / GOLD : 3,000 / SILVER : 2,000원씩
-- 이때, 오퍼를 받게 될 고객들은 1, 그 외는 0으로 표기하는 OFFER_ACCEPT 컬럼 생성
SELECT *, 
    CASE WHEN BALANCE_201312 > BALANCE_201311 *1.1 THEN 1
    ELSE 0 
    END AS OFFER_ACCEPT
FROM CASA_201312;
-- +---------+----------+----------------+----------------+--------------+
-- | CUST_ID | CUST_SEG | BALANCE_201311 | BALANCE_201312 | OFFER_ACCEPT |
-- +---------+----------+----------------+----------------+--------------+
-- | 12344   | SILVER   |         210000 |         200000 |            0 |
-- | 12478   | DIAMOND  |        6015000 |        5800000 |            0 |
-- | 23458   | DIAMOND  |        5000000 |        6200000 |            1 |
-- | 32134   | GOLD     |        2354000 |        3200000 |            1 |
-- | 34181   | GOLD     |        4200000 |        4100000 |            0 |
-- | 54560   | SILVER   |        1000000 |        2000000 |            1 |
-- | 54789   | SILVER   |         200000 |         300000 |            1 |
-- | 68477   | GOLD     |         112000 |           3500 |            0 |
-- | 96147   | SILVER   |         300000 |        1000010 |            1 |
-- +---------+----------+----------------+----------------+--------------+

-- 2) 캠페인 대상수 / 오퍼수 / 반응률 각각을 계산 (*OFFER 대상이 되는 사람의 비율 계산)
SELECT 
    COUNT(*) 
        AS TOTAL_CNT,
    SUM(
        CASE WHEN BALANCE_201312 > BALANCE_201311 *1.1 THEN 1
        ELSE 0 END
        ) AS OFFER_ACCEPT_CNT,
    AVG(
        CASE WHEN BALANCE_201312 > BALANCE_201311 *1.1 THEN 1
        ELSE 0 END
        ) AS OFFER_RATE
 FROM CASA_201312;
-- +-----------+------------------+------------+
-- | TOTAL_CNT | OFFER_ACCEPT_CNT | OFFER_RATE |
-- +-----------+------------------+------------+
-- |         9 |                5 |     0.5556 |
-- +-----------+------------------+------------+


-- 3) 수익(REVENUE) 계산 : 11, 12년도 잔액 합계, 12년도 평균수익 증가분, 평균수익(= 증가분의 0.9%)
SELECT 
    SUM(BALANCE_201311) AS BAL_1311,
    SUM(BALANCE_201312) AS BAL_1312,
    SUM(BALANCE_201312) - SUM(BALANCE_201311) AS INC_BAL,
    ROUND((SUM(BALANCE_201312) - SUM(BALANCE_201311)) * 0.009) AS REV
 FROM CASA_201312;
-- +----------+----------+---------+-------+
-- | BAL_1311 | BAL_1312 | INC_BAL | REV   |
-- +----------+----------+---------+-------+
-- | 19391000 | 22803510 | 3412510 | 30713 |
-- +----------+----------+---------+-------+


-- 4) 비용(COST) 계산 : LMS(모두에게 30원씩), OFFER 비용 (등급별)
SELECT 
    COUNT(*) * 30 AS LMS_COST,
    SUM(
        CASE WHEN CUST_SEG = 'DIAMOND' AND BALANCE_201312 > BALANCE_201311 *1.1 THEN 5000
        WHEN CUST_SEG = 'GOLD' AND BALANCE_201312 > BALANCE_201311 *1.1 THEN 3000
        WHEN CUST_SEG = 'SILVER' AND BALANCE_201312 > BALANCE_201311 *1.1 THEN 2000
        ELSE 0 END
        ) AS OFFER_COST
 FROM CASA_201312;
-- +----------+------------+
-- | LMS_COST | OFFER_COST |
-- +----------+------------+
-- |      270 |      14000 |
-- +----------+------------+

Reference

칼퇴족 김대리는 알고 나만 모르는 SQL - 책밥

Tableau_Study_1

15 Jun 2023

Vis

1. 동일 차트내 그래프 결합

- Numeric 변수를 끌어다가, 축에다 놓기

Vis

Reference

Tableau_Study_1

15 Jun 2023

Prep - Datetime

: 태블로 날짜 기반 함수

1) DATEDIFF

: 주어진 날짜 사이의 값을 반환 (뒷 날짜 - 앞 날짜)

DATEDIFF('month', #2023-01-07, #2023-03-01)
-- 2
DATEDIFF('month', #2023-08-07, #2023-03-023)
-- -5

2) DATEPART

: 주어진 날짜를 정수로 반환

DATEPART('month', #2023-01-07) 
-- 01
DATEPART('day', #2023-01-07) 
-- 07

6. 조건문을 활용한 필터링 방법

: 테블루에서 필터값을 많이 만들면, 연산 과정이 무거워지기에, 조건문을 활용하여 필터를 적용한 것과 같은 변수를 생성   - 1) 선택하고자 하는 일자만 True값을 반환하는 변수 생성
```sql
-- 선택한 월/일 
DATEDIFF('month', [Order Date], [p.Date]) = 0
AND
DATEPART('day', [Order Date]) <= DATEPART('day', [p.Date])
```

2) True로 선택된 일자의 Profit만 출력하는 변수 생성
```
-- 선택한 월/일변수를 활용하여
IIF([선택한_월_TF], [Profit], NULL)
```
Vis

1. 동일 차트내 그래프 결합
- Numeric 변수를 끌어다가, 축에다 놓기

Reference

Tableau_Study_1

15 Jun 2023

테블루 주요 기능 (그룹화 필요)

Prep

1. 테이블 병합

—> 유니온- 열을 붙이기

2. 불일치 필드 병합

개념 : 서로 Null인 행들로 교차된 열들을 결합
사용법 : 드래그 하여, 병합하고자 하는 열들을 선택한 후, 옵션버튼 > 불일치 필드 병합

3. 정규식

REGEXP_EXTRACT([Column], ‘(\d+)’)

숫자만 추출
REGEXP_EXTRACT([Column], ‘(\D+)’)

숫자가 아닌 나머지 추출

4. 빈값이 존재하는 열도 표기하기

- 1) 상단_분석 > 2) 메뉴_테이블 레이아웃 > 3) 빈열표시

5. T/F 반환하기

- 비교대상값을 중괄호 “{}” 로 감쌀 것!

6. 조건문을 활용한 필터링 방법

: 테블루에서 필터값을 많이 만들면, 연산 과정이 무거워지기에, 조건문을 활용하여 필터를 적용한 것과 같은 변수를 생성   - 1) 선택하고자 하는 일자만 True값을 반환하는 변수 생성
```sql
-- 선택한 월/일 
DATEDIFF('month', [Order Date], [p.Date]) = 0
AND
DATEPART('day', [Order Date]) <= DATEPART('day', [p.Date])
```

2) True로 선택된 일자의 Profit만 출력하는 변수 생성

-- 선택한 월/일변수를 활용하여
IIF([선택한_월_TF], [Profit], NULL)

Reference

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You& Data_Science & Life

SQL_9_GroupBy

1. 데이터의 그룹화

TIP

2. 그룹화된 데이터의 필터링

1) HAVING

TIP

+ 연습문제

Reference

SQL_8_함수 활용하기

1. 집계 데이터를 활용한 숫자 데이터

2. 조건문 이해하기

1) CASE WHEN

2) DECODE(Oracle) 한정

+ 연습문제

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Tableau_Study_1

Vis

1. 동일 차트내 그래프 결합

Vis

Reference

Tableau_Study_1

Prep - Datetime

1) DATEDIFF

2) DATEPART

6. 조건문을 활용한 필터링 방법

Vis

1. 동일 차트내 그래프 결합

Reference

Tableau_Study_1

테블루 주요 기능 (그룹화 필요)

Prep

1. 테이블 병합

2. 불일치 필드 병합

3. 정규식

4. 빈값이 존재하는 열도 표기하기

5. T/F 반환하기

6. 조건문을 활용한 필터링 방법

Reference