개발공부47 리뷰 테이블 dataset2 데이터 mydata002.dataset2 : 의류쇼핑몰 리뷰 데이터 관리 테이블 컬럼 정리 Clothing ID - 상품 번호 Age - 리뷰 작성자 나이 Title - 리뷰 제목 Review Text - 리뷰 내용 Rating - 평점 Department Name - 상품이 속한 소분류 Division Name - 상품이 속한 대분류 Class Name - 상품 타입 2023. 11. 23. Q. 활동고객이 많이 구매하는 제품의 계열 조회하기 전 게시글 활동고객과 비활동고객 파악하기 4번 내용에 이어서 ! 필요 데이터 : 제품의 계열 ➜ products 테이블의 productLine 구매자 ➜ orders 테이블의 customerNumber 조회방법 1. 활동고객과 비활동고객으로 분류했던 내용을 테이블화 해주기 ! 해석 활동, 비활동 고객으로 분류한 내용을 가져온 후, customerNumber 과 C_type 컬럼만 조회한다. classicmodels 안에 테이블 생성. 테이블 명은 c_list002 2. 필요한 데이터 가져오기 해석 필요한 데이터를 가져오기 위해 products 테이블과 orders 테이블을 join 해주어야 한다. 이 때, products 테이블과 orders 테이블의 접점이 없기 때문에 둘과의 접점이 있는 orderde.. 2023. 11. 22. 보안 솔루션 방화벽 IDS IPS 웹 방화벽 VPN 2023. 11. 21. 교착상태 (데드락 상태) 교착상태의 필요충분 조건 교착상태 해결 방법 은행원 알고리즘 2023. 11. 20. 서비스 공격 유형 1. POD 2. TearDrop 3. SYN Flooding 4. Land 5. Smurfing 6. UDP Flooding 2023. 11. 19. Q. 활동고객과 비활동고객 파악하기 비활동고객 기준 : 비구매일 90일 이상인 고객 필요 데이터 : 구매일 ➜ orders 테이블의 orderDate 데이터 구매자 ➜ orders 테이블의 customerNumber 데이터 조회방법 1. 마지막 구매일을 조회한다. 해석 비구매기간을 알기 위해 기준으로 잡을 날짜를 정해야한다. 때문에 max() 함수를 이용하여 가장 마지막으로 구매한 날짜가 언제인지 파악! 결과 ) 2005-05-31 일이 나오기 때문에 2005-06-01 을 기준으로 파악할 것이다. 2. 각 고객의 마지막 구매일을 구해준다. 해석 고객별로 마지막 구매일을 구해야하기 때문에 group by 를 이용해 고객을 기준으로 그룹화를 해준다. 그리고 고객들의 마지막 구매일을 구하기 위해 max() 함수를 이용하여 구해준다. 3. 기준.. 2023. 11. 18. 이전 1 2 3 4 5 6 7 8 다음
