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SQL 정형 데이터 분석




강좌 소개

수업내용/목표

[수업내용]
본 강의는 SQL을 이용하여정형데이터를처음분석하고자하는학습자가관계형모델에대한기초지식과데이터분석을목적으로최소화한SQL문법을 익혀실제업무에서직접데이터분석을시도해볼수있는것을목표로한다.특히이론과실무의 괴리를최소화하기위해실무중심적인예제를담아실무에바로응용하여활용할수있도록하였다.

[학습목표]
1. 관계형 데이터베이스에서 정형 데이터 분석을 위한 스키마(ERD)를 이해할 수 있다.
2. 데이터 분석을 목적으로 한 SQL 사용법을 이해할 수 있다.
3. SQL을 이용하여 업무에서 필요로 하는 데이터 분석 및 추출을 할 수 있다.

[연계과목]
대용량 데이터 처리

홍보/예시 영상

강좌 운영 계획

[강의계획서]

1주차 관계형 모델

관계형 모델에 대해 이해하고 SQL문을 이용하여 접근할 수 있다.

l  1차시 : 데이터베이스 개요

l  2차시 : 관계형 모델 개요

l  3차시 : 관계형 모델과 SQL

l  학습활동 : 퀴즈

 

2주차 데이터 정의

SQL문을 활용하여 데이터를 정의하고 활용할 수 있다.

l  1차시 : SQL개요

l  2차시 : 데이터 베이스 정의

l  3차시 : 테이블 정의

l  학습활동 : 퀴즈

 

3주차SQL기초

SQL문을 이용하여 기본적인수치 분석을 수행할 수 있다.

l  1차시 : 데이터 삽입

l  2차시 : 데이터 삭제/수정

l  3차시 : 데이터 검색

l  학습활동 : 퀴즈

 

4주차Sub-queryJOIN, UNION

SQL문을 이용하여 여러 테이블에 분산되어 있는 데이터를 다룰 수 있다.

l  1차시 : 관계대수

l  2차시 : Sub-quer

l  3차시 : JOINUNION

 

5주차 SQL 실무 예제

SQL문을 이용하여 탐색적 데이터분석을 수행할 수 있다.

l  1차시 : 탐색적 데이터 분석 개요

l  2차시 : 데이터 파악하기 (기초통계량)

l  3차시 : 데이터 전처리 따라하기

 

6주차 분석실습1(매출 분석)

SQL문을 이용하여 매출분석을 수행 할 수 있다.

l  1차시 :///분기/계절별 집계

l  2차시 : 매출 추이 파악

l  3차시 : 잘 팔리는 상품 판별

 

7주차 분석실습2(고객 분석)

SQL문을 이용하여 고객분석을 수행 할 수 있다.

l  1차시 : 고객 특징별 그룹핑 (RFM)

l  2차시 : 지속률과 정착률, 잔존율 산출

l  3차시 : 고객 행동 간격 등 추적 관찰

l  학습활동 : 과제

 

8주차 총괄평가(시험) 

강좌운영팀 소개

교수자

이건길 professor
이건길 교수
∙소속 : 고려사이버대학교 미래학부 빅데이터 전공 교수
∙학력 : 연세대학교 정보전문대학원(비즈니스빅데이터분석전공) 박사 재학
∙주요경력 :
- 현) 고려사이버대학교 미래학부 빅데이터 전공 교수
- 전) 롯데카드(주) 책임
- 전) (주)케이티 선임연구원
- 전) (주)넥슨코리아 차장
∙E-mail: exasini@cuk.edu

강좌지원팀

권서연 튜터
권서연 튜터
∙소속 : 고려사이버대학교 매치업 과정 튜터
∙학력 : 고려대학교 심리학 석사과정
∙E-mail: nozomi953@naver.com

강좌 수강 정보

이수/평가정보

[이수/평가정보]

l  퀴즈 : 20%

l  과제 : 30%

l  총괄평가(시험) : 50%

60점 충족 시 이수증 발부

강좌 수준 및 선수요건

- 특별한 선수 요건 없음

교재 및 참고문헌

[교재]
강의자료를 PDF파일로 제공합니다.

자주 묻는 질문

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  1. Subject

    Engineering
    (null)
  2. 강좌 내용의 어려운 수준을 의미합니다. 교양, 전공기초, 전공심화 순으로 난이도가 증가합니다.

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    Institution

    CYBER UNIVERSITY OF KOREA(matchup)
  4. 운영 기관의 전화번호 입니다.

    Phone

    -
  5. 강좌의 구성 주차 수를 의미합니다. (강좌를 충실히 학습하기 위해 필요한 주당 학습시간을 의미합니다.)

    Course Week
    (Estimated Effort)

    08week
    (주당 01시간 50분)
  6. 본 강좌 이수자에게 인정되는 학습시간으로 해당 강좌의 동영상, 과제, 시험, 퀴즈, 토론 등의 시간을 포함합니다. (강의 내용과 관련된 동영상 재생 시간의 총 합계입니다.)

    Accredited learning time
    (Video Duration)

    15시간 00분
    (10시간 00분)
  7. 수강신청이 가능한 기간으로 해당 기간 내에만 수강신청이 가능합니다.

    Registration Period

    2023.04.17 ~ 2023.06.18
  8. 강좌가 운영되고 교수지원이 이루어지는 기간입니다. 이수증은 강좌운영기간이 종료된 이후에 발급받을 수 있습니다.

    Classes Period

    2023.05.08 ~ 2023.07.02
  9. ※ 만족도 응답 표본 수 미달 등 일정 기준이 충족되지 않은 경우 별점이 공개되지 않을 수 있습니다.
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