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강의

SQL로 하는 탐색적 데이터 분석

중급기술 수준

업데이트됨 2026. 1.

데이터베이스에 있는 테이블, 테이블 간 관계, 저장된 데이터를 살펴보는 방법을 배워 보세요.

무료로 강의 시작

SQLExploratory Data Analysis

4시간

16 동영상

57 연습 문제

4,650 XP

180K+

성취 증명서

수천 개 기업의 학습자들이 사랑하는

팀을 교육하시나요?

비즈니스용으로 체험해 보세요

강의 설명

데이터베이스에 접근할 수 있게 되었네요. 이제 무엇을 하면 좋을까요? 이미 테이블 조인, 기본 함수 사용, 데이터 그룹화, 서브쿼리에 익숙하시다면, 다음 단계는 데이터베이스와 그 안의 데이터를 탐색하는 법을 배우는 것입니다. Stack Overflow, Fortune 500 기업, 일리노이주 에번스턴의 311 민원 데이터를 활용해 숫자, 문자, 날짜/시간 데이터 타입에 익숙해지실 거예요. 데이터베이스를 떠나지 않고도 데이터를 집계하고 요약하며 분석하는 함수를 사용해 봅니다. 데이터의 오류와 불일치가 있어도 문제없어요! 자주 발생하는 문제와 지저분한 데이터를 정리하는 전략을 익히게 됩니다. 이 과정을 마치면, 여러분만의 PostgreSQL 데이터베이스를 탐색하고 그 안의 데이터를 분석할 준비가 될 거예요.동영상에는 실시간 전사가 포함되어 있으며, 동영상 왼쪽 하단의 "Show transcript"를 클릭하면 펼쳐볼 수 있습니다. 강의 용어집은 오른쪽의 자료 섹션에서 확인하실 수 있습니다. CPE 크레딧을 받으려면 과정을 완료하고 자격 평가에서 70% 이상의 점수를 받아야 합니다. 오른쪽의 CPE 크레딧 안내를 클릭하면 평가로 이동할 수 있습니다.

선수 조건

Data Manipulation in SQL

1

What's in the Database?

Start exploring a database by identifying the tables and the foreign keys that link them. Look for missing values, count the number of observations, and join tables to understand how they're related. Learn about coalescing and casting data along the way.

What's in the database?

Explore table sizes

Count missing values

Join tables

The keys to the database

Foreign keys

Read an entity relationship diagram

Column types and constraints

Effects of casting

Summarize the distribution of numeric values

2

Summarizing and Aggregating Numeric Data

You'll build on functions like min and max to summarize numeric data in new ways. Add average, variance, correlation, and percentile functions to your toolkit, and learn how to truncate and round numeric values too. Build complex queries and save your results by creating temporary tables.

Numeric data types and summary functions

Explore with division

Summarize numeric columns

Summarize group statistics

Exploring distributions

Generate series

More summary functions

Correlation

Mean and Median

Creating temporary tables

Create a temp table

Create a temp table to simplify a query

Insert into a temp table

3

Exploring Categorical Data and Unstructured Text

Text, or character, data can get messy, but you'll learn how to deal with inconsistencies in case, spacing, and delimiters. Learn how to use a temporary table to recode messy categorical data to standardized values you can count and aggregate. Extract new variables from unstructured text as you explore help requests submitted to the city of Evanston, IL.

Character data types and common issues

Count the categories

Spotting character data problems

Cases and spaces

Exploring unstructured text

Splitting and concatenating text

Concatenate strings

Split strings on a delimiter

Shorten long strings

Strategies for multiple transformations

Create an "other" category

Group and recode values

Create a table with indicator variables

4

Working with Dates and Timestamps

What time is it? In this chapter, you'll learn how to find out. You'll aggregate date/time data by hour, day, month, or year and practice both constructing time series and finding gaps in them.

Date/time types and formats

Date comparisons

Date arithmetic

Completion time by category

Date/time components and aggregation

Variation by day of week

Date truncation

Aggregating with date/time series

Find missing dates

Custom aggregation periods

Monthly average with missing dates

Time between events

Longest gap

SQL로 하는 탐색적 데이터 분석

강의
완료

수료증 획득

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