코테 준비 | 프로그래머스 자동차 대여 기록 별 대여 금액 구하기(PIVOT,DATEDIFF)
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[문제] 3개의 테이블에서 자동차 종류가 '트럭'인 자동차의 대여 기록에 대해서 대여 기록 별로 대여 금액(컬럼명: FEE)을 구하여 대여 기록 ID와 대여 금액 리스트를 출력하는 SQL문을 작성해주세요. 결과는 대여 금액을 기준으로 내림차순 정렬하고, 대여 금액이 같은 경우 대여 기록 ID를 기준으로 내림차순 정렬해주세요.[조건] : CAR_TYPE='트럭' 중 대여기록 별 대여 금액 (FEE)을 구하여 기록 ID, 대여 금액 리스트 출력- 필터링 : CAR_TYPE='트럭' - 정렬 : FEE DESC,HISTORY_ID DESC - 출력 컬럼 :  HISTORY_ID, FEE ( DAILY_FEE * 대여기간 * (1-DISCOUNT_RATE)*0.01 )- 출력 양식 : FEE는 정수 ▶ 문제 해..
코테 준비 | Average Time of Process per Machine / 특정 기간동안 대여 가능한 자동차들의 대여비용 구하기
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1661. Average Time of Process per Machine▶ 문제 POINT :  시작 - 끝 시간 간의 소요시간 구하기 [문제] 각 머신의 프로세스 완료 소요 시간의 평균 구하기  There is a factory website that has several machines each running the same number of processes. Write a solution to find the average time each machine takes to complete a process.The time to complete a process is the 'end' timestamp minus the 'start' timestamp. The average time is calcu..
코테 준비 | SOLVESQL 서울숲 요일별 대기오염도 계산하기 (DAYNAME/WEEKDAY/특정 조건으로 정렬하기 FIELD)
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서울숲 요일별 대기오염도 계산하기 ▶ 문제 POINT :  요일별 집계 및 특정 조건으로 정렬 [문제] 이를 위해, measurements 테이블의 데이터를 조회하여 요일별 대기 오염도 평균을 계산하는 쿼리를 작성해주세요. 쿼리 결과에는 아래 7개의 컬럼이 존재해야하며, 대기 오염도 값은 모두 소수점 다섯째 자리에서 반올림 해 넷째 자리까지 표현되어야 합니다. 또한, 쿼리 결과는 월요일부터 일요일 순으로 출력해야함 [조건] - 요일별 평균 지표 구하기- 출력 형식으로 변환 - 월요일 ~ 일요일 순으로 정렬 ( 특정 조건으로 정렬) ▶ 문제 해결 & 피드백 POINT : 요일 변환 함수 `DAYNAME` or `WEEDAY` 활용 & `field` 함수로 정렬 [풀이 과정]서브쿼리로 날짜 값 요일 형식으로..
코테 준비 | SOLVESQL 게임 평점 예측하기1 (누락 정보 평균값으로 채우기 /coalesce)
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게임 평점 예측하기1▶ 문제 POINT :  누락 정보 평균 값으로 채우기 [문제] 평점 정보에 일부 누락이 있음을 알게된 당신은 같은 장르를 가진 게임들의 평균 평점과 평균 평론가/사용자 수를 활용해 누락된 값을 채우려고 합니다. 2015년 이후에 발매한 게임 중 누락된 평점 정보가 있는 게임에 대해서 같은 장르를 가진 전체 게임의 평균 평점과 평균 평론가/사용자 수를 사용해 누락된 정보를 채우는 쿼리를 작성해주세요. 쿼리 결과에는 누락된 평점 정보가 있는 게임만 포함되어야 하며, 아래 6개 컬럼이 있어야 합니다. 또한, 평론가와 사용자 평점 평균은 소수점 아래 넷째 자리에서 반올림 해 셋째 자리까지 출력되어야 하고, 사용자 수는 올림하여 자연수로 출력되어야 합니다.[조건] - 장르별 평균 지표(평균 ..
코테 준비 | 리트코드 Rising Temperature/ Customer Who Visited but Did Not Make Any Transactions
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197. Rising Temperature ▶ 문제 POINT :  전 일(yesterday) 값 가져오기[문제] Write a solution to find all dates' id with higher temperatures compared to its previous dates (yesterday).→ 어제 대비 높은 온도의 id 찾기 [조건] - 전일(yesterday) 값 컬럼 필요- 전일  ▶ 문제 해결 & 피드백 POINT : lag 윈도우 함수 or join 조건 활용하여 이전 값 가져오기[풀이 과정 1]1. 전일 값 가져오기 : `join` 으로 연결 join on 조건으로 전일자 값 연결 : `date_sub` 함수 활용where 절에서 대소 비교 id 출력 SELECT w1.idFRO..
코테 준비 | 프로그래머스 대여 횟수가 많은 자동차들의 월별 대여 횟수 구하기/입양 시각 구하기(2)
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대여 횟수가 많은 자동차들의 월별 대여 횟수 구하기▶ 문제 POINT : 조건에 맞는 날짜 필터링 & 그룹핑 [문제] CAR_RENTAL_COMPANY_RENTAL_HISTORY 테이블에서 대여 시작일을 기준으로 2022년 8월부터 2022년 10월까지 총 대여 횟수가 5회 이상인 자동차들에 대해서 해당 기간 동안의 월별 자동차 ID 별 총 대여 횟수(컬럼명: RECORDS) 리스트를 출력하는 SQL문을 작성해주세요. 결과는 월을 기준으로 오름차순 정렬하고, 월이 같다면 자동차 ID를 기준으로 내림차순 정렬해주세요. 특정 월의 총 대여 횟수가 0인 경우에는 결과에서 제외해주세요.[조건] 1. 대여 시작일 기준 2022-08~2022-10월 까지 총 대여횟수가 5회 이상인 자동차2. 월별 자동차 ID 당 ..
SQL 실습 | 결제 이상치 (STD 통계 함수) / 월별 증감률 계산 (재귀적 CTE)
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지난 번에 이어 캐글 샘플 데이터로 문제풀이를 진행했다. 이번 2문제는 앞선 문제들보다 난이도가 매우 높았고, 새로운 통계 함수 및 재귀적 CTE 구문도 같이 배울 수 있었다. (이전 링크는 아래에)  SQL 실습 | Kaggle 데이터 샘플로 분석하기 (Brazilian E-Commerce Public Dataset by Olist)캐글의 샘플 데이터로 분석 과제를 진행했다. 원본 데이터는 아니고, 샘플링 한 데이터를 기준으로 분석했다.데이터 셋 : Brazilian E-Commerce Public Dataset by Olist  Brazilian E-Commerce Public Dataset by Olist100cookievlog.tistory.com📂문제5. 월별 주문 추세 분석 (증감율 계산)문..
코테 준비 | 프로그래머스 취소되지 않은 진료 예약 조회/자동차 대여 기록에서 대여중/ 대여 가능 여부 구분하기
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1. 취소되지 않은 진료 예약 조회하기 ▶ 문제 POINT :  3개 테이블 조인 & 조건 필터링 [문제] [조건] - 2022-04-13일에 취소되지 않은 예약건 이면서 - 'CS' 진료 내역을 조회- 진료 예약 일시 오름차순 정렬   ▶ 문제 해결 & 피드백 POINT : 조건을 적용할 테이블과 출력할 테이블이 다를 경우, 선 조인 후 쿼리 작성 [풀이 과정]1. 조건 필터링 해줄 테이블 외 다른 테이블에서 출력해야 할 컬럼이 있으므로 테이블` join` 필요 →진료내역이 있는 환자와 의사이므로 `inner join` 사용2. Appointment 테이블 조건에 맞춰 필터링 → 날짜 조건이 시분초까지 출력되므로 `date` 함수 활용하여 필터링3. 컬럼출력 및 정렬 조건 확인 SELECT a.APNT..
프로젝트1 | eCommerce Events History in Cosmetics Shop (kaggle) 데이터 EDA
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1. 프로젝트 기간 : 2024/12/2~2024/12/6 ( 5일간)2. 선정 데이터 : eCommerce Events History in Cosmetics Shop (kaggle) 3. 팀원 : 총 5명4. 담당 업무 : 데이터 전처리, SQL 조회(RFM 고객 세분화 위주), 시각화, 인사이트 도출 및 액션 플랜 제안등  프로젝트1 | DBeaver에서 대용량 데이터 셋(csv) IMPORT 하기 / 오류 상황 해결법이번 EDA 프로젝트에서 우리팀이 선정한 데이터 셋은 kaggle의 'eCommerce Events History in Cosmetics Shop' 데이터이다. 테이블 및 컬럼은 간단하게 구성되어있지만, 유저의 이벤트 데이터셋이므로 용량이cookievlog.tistory.com 디비버에..
SQL 실습 | Kaggle 데이터 샘플로 분석하기 1 (Brazilian E-Commerce Public Dataset by Olist)
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캐글의 샘플 데이터로 분석 과제를 진행했다. 원본 데이터는 아니고, 샘플링 한 데이터를 기준으로 분석했다.데이터 셋 : Brazilian E-Commerce Public Dataset by Olist  Brazilian E-Commerce Public Dataset by Olist100,000 Orders with product, customer and reviews infowww.kaggle.com 📂문제1. 배송 지연 고객 분석 문제 : 예상 배송일보다 실제 배송을 늦게 받은 고객들 중에서, 가장 많은 주문을 한 고객의 ID와 총 주문 수를 조회하라.출력 컬럼 : customer_id, total_orders분석 배경 및 목적 : 배송 지연은 고객 만족도에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 특히, 여러..