녹호두

스파르타코딩클럽 엑셀보다쉬운 SQL (4주) 33기

2주차 - 수강일자 210921

통계

• 최대 max ()
• 최소 min ()
• 평균 avg ()
• 갯수세기 count ()

묶기 기준 만들기

• 칼럼(필드) 내 항목으로 그루핑하기 group by 칼럼명
  • group by를 써준다음에는 꼭 select 에 출력하고자 하는 칼럼명을 표기해줘야한다
  • ex. select name, count(name) from users group by name

정렬하기

• order by 칼럼명 : 오름차순 정렬
• order by 칼럼명 asc : 오름차순 정렬
• order by 칼럼명 desc : 내림차순 정렬
• => where 다음절에 사용. 가장 마지막에

별칭 alias

• 테이블에 별칭
  • orders 라는 테이블이 있을때 orders o 라고 쓰면 orders 에 o라는 별칭이 생긴거,
  • 따라서, name 이라는 칼럼이 orders 내에 있다면, o.name 이라고 하면 oders의 name을 선택한게 됨 
  • 보통은 별칭은 이니셜 한개에서 두개정도로 작성함
• 출력된 칼럼(필드)에 별칭
  • select count(*) 를 출력시 필드에 count(*)라고 나오면 무슨 내용인지 출력값을 보고 판단하기 어려움
  • 따라서 이름을 지어준다. select count(*) as cnt -> 이렇게 해주면 출력값에 cnt로 표기된다.

스파르타코딩클럽 엑셀보다쉬운 SQL (4주) 33기

1주차 - 수강일자 210920

기본

• 쿼리문 : 데이터베이스에 명령을 내리는것
  • CRUD 네가지 메인 액션이있지만 DB관련 직종이 아닌이상 R(read)만 제대로 하면 된다. 
  • 이번 강의에서는 R만 배우기로 한다.
• 테이블 : 시트
• 필드 : 컬럼
• 문자에는 '' 따옴표가 필수 / 또는 ""도 무방
• 숫자에는 '' 따옴표 미사용
• SQL은 대소문자를 가리지 않는다. 어떻게 써도 동일하게 인식

where절

• 같다 : =
• 다르다 : !=
• 초과 미만 : > <
• 이상 이하 : >= <=

조건

• 포함 : where 컬럼명 in (조건1, 조건2, ... )
• 범위 : where 칼럼명 between '조건1' and '조건2'
  • ex. between '2021-08-02' and '2021-08-08'
    => 08-02 ~ 08-07 출력. 이상 and 미만
• 패턴 : where 컬럼명 like '%naver.com'
  • '%d' d로 끝나는 
  • 'd%' d로 시작하는
  • '%d%' d가 가운데 들어가는
  • 'a%b' a로시작하고 b로 끝나는

기타

• limit # : #개만 출력하기 (where 절 이후에 사용)
• distinct(칼럼명) : 칼럼명의 중복데이터는 제외하고 (select 절에 사용)
• count(칼럼명) : 칼러명의 갯수세기 (select count(disntinct(칼럼명)) 으로 주로 사용)

애자일 조직 제품 관리자의 고객중심 문서 작성 가이드! (에픽, 유저스토리)

https://youtu.be/Z6tgjS3cMcA

case 1 - 기획자

• 비즈니스 관계자 or 고객으로부터 요구사항 수집
• → 기획자가 분석, 설계
  • 이때 설계된 문서를 "스토리보드"라고 부름 (국내에만 있음)
  • 스토리보드에는 ui, 정책, 기능 명세 등이 담기게 됨
• → 이를 바탕으로 디자이너, 개발자가 작업
  • 디자이너와 개발자는 주로 제작 단계에 참여

# 스토리보드

좌) ui 우) desc

case 2 - pm, po

• 비즈니스 관계자 or 고객으로부터 요구사항 수집
• → po, pm도 분석을 함. 하지만 설계를 하진 않고 고객의 목적과 행동을 정의 (왜 쓰고 뭘 불 편해하고 뭘 원하는지, 니즈) = 니즈를 중심으로 정의
  • 이때 작성된 내용을 Epic, User story라고 함
• → 이 내용을 바탕으로 디자이너, 개발자가 소통해가면서 설계를 함께 진행하고 제작에도 모두 함께

# epic, userstory

문서로 구성

• 테마가 최상단에 가장 크게
  • 에픽
  • (flow chart)
    • 유저 스토리
      • 누가 무엇을 위해서 어떤 기능을 원한다. (유저의 관점에서 작성)
      • acceptance criteria (인수기준)
        • 제품이 최종 사용자 혹은 시스템이 제시하고 있는 요구사항을 만족하고 있는지를 판별하기 위한 기준
        • 인수조건의 가장 큰 특징은 철저하게 사용자의 관점에서 제품의 기능을 정의한다는 것입니다
          • 테스트

→ pm 은 ui 가아니라 위와 같은 문서를 주로 작성한다.

→ 스토리보드는 ppt로 제작해 검색이 어려운데 이런 건 위키로 되어있어서 검색이 용이하다.

→ 유저 스토리는 고객 입장에서 고객이 원하는 것을 고민하는 것으로 서비스 기획과 view(관점)이 많이 다르다.

데이터 프레임 만들기 data.frame (1)

english <- c(50, 80, 60, 70)
math <- c(50,60,100,20)

df_midterm <- data.frame(english, math)

R에서 데이터 프레임은 일종의 '표'와 같다고 이해하면 편합니다. 

행과 열로 구성되어있고 각각 셀에 값이 대응되는 구조입니다.

array, vector 등 다양한 class가 있지만, data frame이 가장 대중적으로 사용하는 것 같습니다.

위의 코드를 실행하면

# english
[1] 50 80 60 70

# math
[1]  50  60 100  20

# df_midterm
english math
1      50   50
2      80   60
3      60  100
4      70   20

df_midterm 에는 위와 같은 data frame이 삽입됩니다. 

4가지씩 요소를 가지고 있는 english, math라는 열 두 개가 병렬로 순서대로 합쳐지는 방식입니다.

데이터 프레임 만들기 data.frame (2)

df_midterm2 <- data.frame(english=c(50,80,60,70), 
                          math=c(50,60,100,20)) 

1번 방법은 english, math를 각각 c 함수로 변수 지정을 해준 후 column을 합쳐서 data frame을 만드는 방법입니다.

2번 방법은 data frame속 english, math column과 요소 값을 한 번에 만드는 방법입니다.

# df_midterm2

  english math
1      50   50
2      80   60
3      60  100
4      70   20

1번에서 했던 방법과 동일한 결과물이 출력됩니다.

엑셀 열기/로드 readxl

install.packages("readxl")
library(readxl) 

R에서 excel을 열기 위해서 "readxl" 패키지를 사용합니다.

위처럼 install을 해주고 library로 로드시킵니다.

역시 ""사용 여부에 주의해야 합니다.

이제 엑셀을 열기 위한 준비가 된 상태이고 이제 파일을 열어줍니다. 

df_1 <- read_excel("파일이름.확장자")

read_excel이라는 함수를 통해서 엑셀 파일을 불러옵니다.

이때 주의해야 하는 것은 ""따옴표 사용과 파일명 전체를 다입력하고 확장자명까지 입력해야 한다는 점.

그리고 R project의 같은 working directory에 들어있어야 한다는 것입니다.

만약 같은 워킹 디렉터리 폴더에 있지 않은 excel파일을 오픈하려고 하면 파일 주소를 ""따옴표 사이에 전체적으로 적어주면 됩니다.

위 코드의 의미 :  df_1이라는 변수에 read_excel을 통해서 "파일 이름. 확장자" 엑셀 파일을 저장한다.