データ分析言語 'SQL'

これは必須のコンピテンシーであり、オプションではありません。

SQL（Structured Query Language）は、リレーショナルデータベースを操作するために作成された標準言語であり、データベースシステムと通信するための言語を指します。言い換えると、 欲しいデータを、そのデータが格納されている場所から生成するために、計算条件をきわめて詳細に記述した文章です。

비개발직군에서도 SQL 역량을 갖춘 사람을 우대하며 찾고 있습니다.

▶ 非開発職でも優遇のSQLスキルを持った人を募集しています。

SQL言語を扱えるなら、社内の何万、何千万ものデータ管理システムに接続することで、お客様が作成したデータを確認することができます。 つまり、顧客の特性を直接把握し、マーケティングプロモーション、事業計画、戦略などの具体的な方向性を設定して実行することができます。

そのため、仕事に関係なく、データ分析の基本言語である「SQL」が使えること 雇用と離職のための優遇資格なるしかないですね。

典型的なリベラルアーツの学生から、

今、データを分析しているクム・ユンヘです。

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こんにちは、SQLを自然に解釈して、目的のデータを直接計算するのを手伝ってくれるクリエイターのGeum Yoon-hyeです。私は現在、配信アプリB社のビジネスイノベーションチームでデータ分析を担当しています。

最初の配送アプリであるY社は、Excelを使用してカスタマーセンターの問題を整理し、改善する方法を見つけました。仕事をすればするほど 自分の改善を適用するには、確かなデータを入手し、論理的に説得する必要があることに気付きました。。その結果、より多くのデータにアクセスできるようにするための「SQL」の必要性と重要性を感じました。

本を通してSQLを学ぶことは現実的とはほど遠いです。そこで、自分の仕事に応用できるように1行ずつコーディングを始め、今では必要なデータを正確に抽出できるようになりました。その結果、 典型的な文系学生は、配信アプリB社の事業戦略チームでデータ分析を担当しています。

データ分析

正確な「データ抽出」から始まります。

정확한 데이터 추출 → 데이터 분석

▶ 正確なデータ抽出 → データ分析

データ主導の意思決定が話題になっているのはなぜですか?正しい、正確で多様なデータに基づいている これは、より大きな財務結果を生み出すことができるためです。 マーケティングプロモーションを計画したり、販売目標を設定したり、新しい事業分野を拡大する必要がある場合、出発点は正確なデータ抽出です。

つまり、分析したいデータを定義し、無数のデータベースから抽出することから始めます。 しかし、自分でデータを計算できなければ、 すべてのリクエストをチーム内のデータマネージャーまたはデータチームに行うやるしかないです。

데이터를 요청하고 기다리는 상황 반복

▶ データのリクエストと待機を繰り返す状況

このとき、希望する条件でデータを受け取るためには、メッセンジャーや電話で詳しく説明する必要がありますが、 結果が出たばかりですが、望んでいたデータではない可能性があります そこにあります。または、要求どおりにデータを受信しました 分析時には、別の条件でデータが必要です彼らもそれをします。その後、データを再度要求して待機する状況が繰り返されます。結局、この工程が長くなると、作業効率や独立性が低下するに違いありません。

自分でデータを生成できれば、データの条件を要求したり、説明したり、待つ必要もありません。 作業効率が上がるし、分析の方向性に従って直接データを計算できるので、仕事の独立性も上がると思います。

本物のSQLを使いました

データ分析はできますか？

여러분도 하실 수 있습니다.

▶ 誰でもできます。

細心の注意を払って準備しました！！

それまでの間、私からSQLを学んだ学生は、さまざまな職種の求職者、マーケティング担当者、プロダクトMD、営業、企画担当者でした。彼らのほとんどはSQLをまったく使ったことがありませんでした。しかし私と一緒に、基本的なSQL構文から高度な構文処理まですべてを段階的に学び、コースを1つずつ完了するたびに、希望する条件に従ってデータを正確に計算することができました。

SQL定義から簡単～簡単～

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プランナー/マーケティング担当者向けの実用的なSQL、基礎からしっかり学ぶ

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