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소득공제 청년패스
평생 필요한 데이터 분석
차원이 다른 데이터 분석과 SQL 입문서 확장판
유일환
디비안(DBian) 2022.07.01.
베스트
OS/데이터베이스 top100 2주
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책소개

목차

CHAPTER 1 초간단 기본 지식

1.1 데이터 시대와 SQL
1.1.1 왜 이책으로 SQL을 공부해야 하는가?
1.1.2 이 책의 대상은 누구인가?
1.1.3 주식 투자를 위한 책인가?
1.2 DATA
1.3 DATABASE
1.4 DBMS
1.5 테이블 - 데이터를 담는 그릇
1.6 SQL - 데이터를 지배하는 가장 강력한 언어
1.7 SQL Tool
1.8 QUANT

CHAPTER 2 실습 환경 구성하기

2.1 실습 환경
2.1.1 어떤 데이터가 있을까?
2.2 MySQL 8 설치하기
2.2.1 Setup Type
2.2.2 Check Requirements
2.2.3 Installation
2.2.4 Authentication Method
2.2.5 Account and Roles
2.2.6 Connect To Server
2.2.7 MySQL 8 서비스 종료 및 재시작하기
2.2.8 MySQL 제거하기
2.3 Hello MySQL
2.3.1 여러 문장 SQL
2.4 데이터베이스 생성하기
2.5 DATA IMPORT
2.5.1 Workbench 화면 배율 조정
2.6 Workbench에 필요한 설정들
2.7 기타 SQL Tool

CHAPTER 3 SQL 소개받기

3.1 SELECT SQL - 데이터를 꺼내 먹어요
3.2 ORDER BY - 데이터 출력 순서 정하기
3.2.1 오름차순과 내림차순
3.2.2 문자의 정렬순서
3.3 WHERE - 필요한 데이터만 골라내자
3.3.1 조건 연산식
3.3.2 AND(그리고)
3.3.3 OR(또는)
3.3.4 AND와 OR
3.3.5 문자와 숫자
3.4 BOOSTER〉SELECT 기초 #1
3.5 특수 조건 - LIKE, IN, BETWEEN
3.5.1 LIKE
3.5.2 IN
3.5.3 BETWEEN
3.6 여러 컬럼의 ORDER BY
3.7 별칭 - 나를 이렇게 불러주오
3.7.1 테이블 별칭
3.7.2 컬럼 별칭
3.8 BOOSTER〉SELECT 기초 #2

CHAPTER 4 SQL과 친구 맺기

4.1 종목 테이블 이해하기
4.2 관계형 데이터 모델
4.3 일별주가 테이블 이해하기
4.3.1 함수 살펴보기
4.3.2 날짜 조건 처리하기
4.3.3 SELECT 절에 임의 항목 추가하기
4.4 자료형
4.4.1 날짜 자료형
4.4.2 날짜 관련 함수
4.4.3 문자와 숫자 그리고 날짜
4.4.4 지적받는 패턴
4.5 BOOSTER〉SELECT 기초 #3
4.6 봉 차트와 일별주가
4.6.1 망치 모양 양봉 조회
4.6.2 위 꼬리가 긴 양봉
4.7 BOOSTER〉SELECT 기초 #4
4.8 GROUP BY
4.8.1 GROUPBY와 집계함수
4.9 GROUP BY의 확장
4.9.1 GROUPBY 컬럼의 변형
4.9.2 여러 컬럼 GROUPBY
4.9.3 GROUPBY를 생략한 집계함수
4.9.4 GROUPBY 사용규칙
4.9.5 HAVING
4.9.6 GROUP_CONCAT
4.10 NULL
4.10.1 NULL과 SUM 집계함수
4.10.2 NULL과 COUNT 집계함수
4.11 SELECT SQL의 논리적인 처리 순서
4.12 BOOSTER〉SELECT 기초 #5
4.13 CASE 살펴보기
4.13.1 WHERE 절에 사용하는 CASE
4.13.2 WHEN 조건식
4.14 BOOSTER〉SELECT 기초 #6
4.15 CREATE TABLE
4.16 데이터 입력, 수정, 삭제 SQL
4.16.1 INSERT SQL
4.16.2 UPDATE SQL
4.16.3 DELETE SQL

CHAPTER 5 SQL과 절친 맺기

5.1 테이블 간의 관계 이해하기
5.1.1 ERD
5.1.2 Primary Key
5.1.3 테이블 간의 관계와 Foreign Key
5.1.4 관계 차수
5.1.5 관계 정리하기
5.2 INNER JOIN
5.2.1 INNER JOIN 이해하기
5.2.2 JOIN의 처리 과정
5.2.3 JOIN 익숙해지기 - 무언가 추가하고 싶다
5.2.4 FILTER 조건과 JOIN 조건의 위치
5.2.5 JOIN과 GROUP BY
5.2.6 테이블이 아닌 데이터 집합
5.2.7 여러 테이블의 조인
5.3 거래량과 거래금액
5.3.1 원을억원으로변환하기
5.3.2 CEIL과 FLOOR 그리고 CAST 함수
5.4 BOOSTER〉INNER JOIN
5.5 OUTER JOIN
5.5.1 기준집합과 참조집합
5.5.2 OUTER JOIN과 COUNT
5.5.3 OUTER JOIN과 SUM 집계함수
5.5.4 참조집합의 FILTER 조건위치
5.5.5 OUTER JOIN과 INNER JOIN
5.6 BOOSTER〉OUTER JOIN
5.7 SELECT 절 서브쿼리
5.7.1 기초코드
5.7.2 기초코드 명칭 가져오기 - SELECT 절 서브쿼리
5.7.3 SELECT 절 서브쿼리와 조인
5.7.4 단독 서브쿼리와 상관 서브쿼리
5.7.5 무분별한 SELECT 절 서브쿼리
5.7.6 WHERE 절 서브쿼리
5.8 BOOSTER〉서브쿼리
5.9 등락률
5.9.1 특정 기간 등락률 구하기
5.9.2 수익률 구하기
5.9.3 등락률 함수(수익률함수)
5.9.4 조인과 데이터 건수
5.10 BOOSTER〉등락률
5.11 Top-N과 LIMIT
5.12 VIEW와 INLINE VIEW
5.12.1 VIEW
5.12.2 INLINE VIEW
5.12.3 INLINE VIEW를 여러 개 사용하기
5.12.4 INLINE VIEW와 데이터 집합
5.13 WITH
5.13.1 WITH 절을 여러 개 사용하기
5.14 BOOSTER〉Top-N과 INLINE VIEW
5.15 UNION ALL
5.15.1 UNION ALL로 합계 추가하기
5.15.2 UNION ALL 여러 개 사용하기
5.16 ROLLUP
5.16.1 GROUPING
5.16.2 GROUP BY 컬럼 순서에 따른 결과 변화
5.17 BOOSTER〉UNION ALL과 ROLLUP
5.18 RANK - 순위를 구하자
5.18.1 Top-N과 RANK
5.18.2 RANK, DENSE_RANK, ROW_NUMBER
5.19 BOOSTER〉RANK
5.20 PARTITION BY - 칸막이를 치자
5.20.1 PARTITION BY -칸막이 컬럼 변형
5.21 BOOSTER〉PARTITION BY

CHAPTER 6 주식 데이터와 친구 맺기

6.1 연별재무 테이블 이해하기
6.1.1 연별재무 테이블 조회해보기
6.1.2 연별재무 항목 살펴보기-DISTINCT
6.1.3 연별재무 테이블 맛보기
6.2 EXISTS
6.2.1 EXISTS - 집계 SQL 사용
6.2.2 EXISTS - CASE에 사용하기
6.3 BOOSTER〉연별재무 이해하기
6.4 CASE 확장하기
6.4.1 CASE - 연도를 가로로 뿌리기
6.4.2 CASE - 실적 값을 가로로 표시하기
6.4.3 CASE - GROUP BY에 사용하기
6.4.4 CASE - ORDER BY에 사용하기
6.5 BOOSTER〉CASE 확장
6.6 분석함수
6.6.1 OVER 절과 분석 대상
6.6.2 PARTITION BY에 따른 분석 대상
6.6.3 GROUP BY와 분석 함수
6.6.4 LEAD와 LAG
6.6.5 누계구하기 - WINDOWING 절
6.6.6 분석 대상
6.6.7 아마도 Bug?
6.7 BOOSTER〉분석함수
6.8 일별주가 테이블 더 살펴보기
6.9 이동평균
6.9.1 이동평균 - 서브쿼리
6.9.2 이동평균 - 종목별 일자 순번 사용하기
6.9.3 이동평균 - 서브쿼리에 LIMIT 사용하기
6.9.4 이동평균 - 조인으로 처리하기
6.9.5 이동평균 - 분석함수로 처리하기
6.10 BOOSTER〉이동평균과 종목별 일자 순번
6.11 월별주가 테이블 이해하기
6.11.1 일별주가와 월별주가 비교해 보기
6.11.2 연월을 관리하는 방법
6.11.3 월 등락률
6.11.4 월별주가 테이블 살펴보기
6.11.5 월별주가와 재무제표
6.12 BOOSTER〉월별주가
6.13 날짜 테이블
6.13.1 기준일자 테이블 사용해보기
6.13.2 기준월 테이블 사용해보기
6.14 CROSS JOIN - 위험하면서 유용한 기술
6.14.1 CROSS JOIN과 데이터베이스 장애
6.14.2 CROSS JOIN 활용

CHAPTER 7 주식 데이터 활용하기

7.1 연별 주가 등락률
7.1.1 삼성전자의 연별 주가 등락률
7.1.2 모든종목의 연별 주가 등락률
7.2 영업이익 증가 Top-N
7.2.1 영업이익 증가율 Top-N
7.2.2 멀티팩터 전략
7.2.3 영업이익 증가액 Top-N과 영업이익 증가율 Top-N
7.2.4 영업이익 증가 Top-N 종목을 매수했다면?
7.3 골든크로스
7.3.1 골든크로스 임박 Top-3
7.3.2 골든크로스 돌파 Top-3
7.3.3 일별 골든크로스 돌파 Top-3
7.3.4 골든크로스 정말 상승 신호일까?
7.4 거래량 급등
7.4.1 거래량 급등에 영업이익을 고려하면?
7.5 급등 종목 투자 전략
7.6 보유 기간에 따른 수익률 분석
7.6.1 보유 기간별 수익률 구하기
7.7 계절성 분석하기
7.7.1 데이터 차트화의 중요성

책을 읽어주신 분들께

BOOSTER 참고답안

저자 소개 1

서경대학교에서 컴퓨터공학을 전공하고, 2001년부터 개발자로 커리어를 시작했다. 2005년부터 2017년까지는 중국 삼성전자 판매 법인에서 DA(Data Architecture) 업무를 맡아, 판매·유통·데이터 분석 등 다양한 영역의 데이터베이스를 설계하고 수많은 배치 프로그램과 핵심 SQL을 개발·튜닝했다. 2018년부터는 국내 여러 기업에서 다양한 DBMS의 SQL 튜닝과 데이터 아키텍처 관련 프로젝트를 수행하고 있다. 이전 저서로는 와 <평생 필요한 데이터 분석>, 가 있으며 대한민국이 데이터 강국이 되기를 바라는 마음으로, 지금도 꾸준히 기술을 전파하고 있다

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품목정보

발행일
2022년 07월 01일
쪽수, 무게, 크기
472쪽 | 188*257*23mm
ISBN13
9791191941029

출판사 리뷰

‘평생 필요한 데이터 분석’ 은 실제 주식 데이터와 MySQL을 사용해 SQL과 데이터 분석 기술을 설명한다. 개발자뿐만 아니라 비전공자도 이 책을 통해 SQL을 시작하고 연습할 수 있도록 기초적인 내용부터 친절하게 설명되어 있다. 단순 SQL 문법 나열이 아니라, SQL 하나하나를 자세히 설명하고 그에 따른 예제를 제공한다. 그렇다고 해서 초보적인 문법만 다루는 책이 절대 아니다. 저자의 이전 책인 ‘SQL BOOSTER’처럼 실용적이면서 실전적인 내용을 가득 담고 있다. 이 책을 통해 SQL 실력 향상과 함께 주식 분석이라는 재미있는 경험도 얻을 수 있으며, 더 나아가서 자신만의 투자 전략도 만들어 낼 수 있다. ‘데이터 분석과 SQL’이란 주제를 설명하기 위해, 실제 주식 데이터를 사용하고 실습 가능하도록 구성이 되어 있으며, 실력 향상(BOOSTER) 문제까지 포함한 책은 아마도 이 책뿐일 것이다. 그야말로 차원이 다른 데이터 분석과 SQL의 입문서라 할만하다.

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