SQL 피봇 테이블 개념 정리

(데이터리안 SQL 강의를 참고하여 작성한 게시물입니다)

 

 

 

 

데이터 분석에 자주 사용되는 피봇 테이블은 데이터를 요약하는 통계표이다.

 

테이블 피봇을 통해 행으로 나열되어 있던 데이터를 열 방향으로 변환하는 작업을 거치게 된다.

 

앞서 RFM에서 봤듯이 SQL은 요약 라이브러리가 따로 있지는 않아서 직접 코드를 작성해주어야한다.

 

 

 

 

 

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Solve SQL에 있는 문제로 살펴보자면 

 

주문 넘버와, 주문 품목의 카테고리, 주문 지역 이렇게 3개의 column으로 된 테이블이 주어진다.

 

 

 

 

 

 

이 테이블을 토대로 주문 지역과, 주문 품목의 카테고리별 주문 횟수를 파악해

 

각 범주에 해당하는 수치를 눈으로 보고 싶다면 어떻게 해야할까?

 

 

 

 

 

이럴 때 피봇테이블을 만들어 줄 수 있는데

 

MY SQL로 작성한 코드는 다음과 같다.

 

 

Select 
      region,
      count(distinct case when category = 'Furniture' then order_id END) AS Furniture,
      count(distinct case when category = 'Office Supplies' then order_id END) AS "Office Supplies",
      count(distinct case when category = 'Technology' then order_id END) AS Technology
From records
Group by region
Order by region

 

 

 

 

CASE문을 활용해서 해당 품목의 카테고리별 주문 넘버를 각각 COUNT 해주고 지역별로 GROUP 해준다.

 

Distinct를 사용하는 이유는 처음 사진에서도 볼 수 있듯이 주문 넘버가 중복이 되는 경우가 있기 때문이다.

 

위의 SQL문을 적용하면 다음과 같은 피봇테이블의 결과를 얻을 수 있다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

이를 활용해 기업의 추가적인 분석 및 활용을 통한 전략 수정이 가능할 것이다.

 

 

오늘의 SQL은 요기서 끝!