IT

1. 데이터 집계의 가장 큰 복병: NULL이란 무엇인가? 5화에서 우리는 데이터의 시각적 가독성을 높이고 순위를 매기는 ORDER BY 구문의 정렬 기준과, 대용량 조회 시 자원 고갈 에러를 회피하기 위한 실무 최적화 방안을 살펴보았습니다. 필터링과 정렬을 거쳐 가공된 최종 데이터 집합을 가지고 본격적인 사내 보고서나 실적 장표를 만들다 보면, 예상치 못한 곳에서 수치가 맞지 않거나 합계 … 더 읽기

1. 데이터 시각화와 정렬의 기본: ORDER BY 4화에서 우리는 패턴 매칭을 위한 LIKE, 다중 택일을 돕는 IN, 그리고 연속형 구간을 정의하는 BETWEEN 연산자를 활용하여 데이터의 범위를 정밀하게 좁히는 방법을 살펴보았습니다. 이렇게 필터링을 거쳐 추출된 데이터 결과 집합은 ORDER BY를 사용하지 않는 한 출력 순서가 보장되지 않습니다. 실행 환경이나 실행 계획에 따라 조회 결과의 순서가 달라질 … 더 읽기

1. 정밀한 조건 검색의 확장: 패턴, 택일, 그리고 범위 3화에서 우리는 AND와 OR 논리 연산자를 결합할 때 발생하는 우선순위 함정과 이를 방지하기 위한 명시적 괄호(()) 활용법을 살펴보았습니다. 현업의 데이터 분석 요청은 “A이거나 B인 경우”처럼 명확히 떨어지는 값만을 요구하지 않는 경우가 많습니다. “특정 단어가 포함된 상품명”, “수십 개의 특정 카테고리 코드 중 하나에 해당하는 매출”, “특정 … 더 읽기

1. 다차원 데이터 필터링의 핵심: 논리 연산자의 이해 2화에서 우리는 SELECT, FROM, WHERE 구문을 활용해 대용량 테이블에서 안전하게 샘플 데이터를 추출하고 기본적인 단일 조건을 필터링하는 메커니즘을 살펴보았습니다. 현업 실무 환경에서는 단 하나의 조건만으로 데이터를 추출하는 경우가 그리 많지 않습니다. 현업의 요구사항은 언제나 복잡하며 다차원적인 기준을 요구하곤 합니다. 예를 들어 “특정 지역에 거주하면서 동시에 특정 금액 … 더 읽기

1. 모든 데이터 추출의 시작점: SELECT, FROM, WHERE 1화에서 우리는 엑셀의 구조적 한계를 이해하고 왜 기업형 대용량 데이터 환경에서 SQL을 활용해야 하는지 그 필연성을 살펴보았습니다. 이제 본격적으로 데이터베이스 시스템 내부의 테이블에 접근하여 내가 원하는 데이터를 골라내는 가장 기본적이면서도 핵심적인 명령어 트리오인 SELECT, FROM, WHERE에 대해 알아보겠습니다. SQL을 처음 접하는 입문자 관점에서 이 세 가지 키워드는 … 더 읽기

1. 직장인 데이터 분석의 첫 단추, SQL 최근 기업 경영 전반에서 ‘데이터 리터러시(Data Literacy)’와 ‘데이터 기반 의사결정(Data-Driven Decision Making)’의 중요성이 부각되면서, 부서를 불문하고 수많은 직장인이 데이터 분석 도구 학습에 뛰어들고 있습니다. 파이썬(Python)이나 알(R) 같은 훌륭한 오픈소스 프로그래밍 언어도 존재하지만, 대기업, 금융권, 대형 이커머스 등 데이터의 체급이 큰 비즈니스 환경에 속한 직장인이라면 가장 먼저 맞닥뜨리는 벽이자 … 더 읽기