SQL 통계 함수: 초보자를 위한 종합 가이드

안녕하세요, 데이터 마법사 지망생 여러분! 오늘 우리는 SQL 통계 함수의 마법의 세계로 뛰어들어보겠습니다. 코드를 한 줄도 작성해 본 적 없으신 분들도 걱정 마세요 - 이 흥미로운 여정에서 여러분의 친절한 안내자가 되겠습니다. 이 튜토리얼이 끝나면, 프로처럼 숫자를 조작할 수 있을 것입니다!

SQL 통계 함수는 무엇인가요?

구체적인 내용에 들어가기 전에, SQL에서 통계 함수가 무엇인지 이해해보겠습니다. 이 함수들은 여러분의 개인 데이터 탐정이라고 생각해보세요. 데이터베이스에서 숨겨진 통찰을 발견해주는 역할을 합니다. 이 함수들은 일련의 값에 대한 계산을 수행하여, 데이터의 전체적인 모습을 파악할 수 있게 해줍니다.

왜 중요한가요?

상상해보세요, 레몬ADE 가게를 운영하고 있다면 (아, 그 달콤한 어린 시절의 추억이요!). 평균적으로 얼마나 많은 잔을 팔고 있는지, 또는 가장 잘 팔린 날은 언제였는지 알고 싶을 것입니다. SQL의 통계 함수는 이러한 질문과 더 많은 질문에 답해줄 수 있으며, 훨씬 더 큰 데이터셋에서도 작동합니다!

일반 SQL 통계 함수

SQL에서 가장 자주 사용되는 통계 함수들과 친해지겠습니다. 이들을 깔끔한 표로 정리하여 쉽게 참조할 수 있도록 하겠습니다:

함수	설명
AVG()	일련의 값의 평균을 계산합니다
COUNT()	행의 수 또는 NULL이 아닌 값의 수를 계산합니다
MAX()	일련의 값 중 최대 값을 반환합니다
MIN()	일련의 값 중 최소 값을 반환합니다
SUM()	일련의 값을 합산합니다
STDEV()	일련의 값의 표준 편차를 계산합니다
VAR()	일련의 값의 분산을 계산합니다

이제 이 함수들을 실제로 사용해보겠습니다!

AVG() 함수: 중간 지점을 찾아서

AVG() 함수는 씨스로의 중앙을 찾는 것과 같습니다 - 일련의 숫자의 평균 값을 제공합니다.

SELECT AVG(price) AS average_price
FROM products;

이 예제에서 우리는 가게의 모든 제품의 평균 가격을 계산하고 있습니다. 결과는 다음과 같을 수 있습니다:

average_price
-------------
45.99

이는 우리의 제품이 평균적으로 $45.99에 판매된다는 것을 알려줍니다. 꽤 멋질 것 같죠?

COUNT(): 양이 더 중요한 경우

COUNT() 함수는 "얼마나 많은" 질문에 답하는 데 유용한 도구입니다. 양이 많은 양을 세는 것과 같지만, 훨씬 더 유용합니다!

SELECT COUNT(*) AS total_customers
FROM customers;

이 쿼리는 고객 테이블의 모든 행을 세어, 총 고객 수를 제공합니다:

total_customers
---------------
1000

이제 우리는 1000명의 고객이 있다는 것을 알고 있습니다. 축하드립니다!

MAX()와 MIN(): 극한을 찾아서

MAX()와 MIN()은 데이터의 슈퍼 헴을 찾는 것과 같습니다 - 가장 높은 값과 가장 낮은 값을 찾아줍니다.

SELECT MAX(order_total) AS highest_order,
MIN(order_total) AS lowest_order
FROM orders;

이 쿼리는 다음과 같은 결과를 반환할 수 있습니다:

highest_order | lowest_order
--------------|--------------
999.99    |    5.99

이제 우리는 가장 많은 돈을 지출한 고객이 $999.99를 지출했고, 가장 절약하는 고객이 $5.99를 지출했단 것을 알고 있습니다.

SUM(): 모두 더해주는 기능

SUM() 함수는 강력한 계산기를 제공합니다 - 열의 모든 값을 더합니다.

SELECT SUM(quantity) AS total_items_sold
FROM order_details;

결과는 다음과 같을 수 있습니다:

total_items_sold
----------------
50000

와우! 우리는 50,000개의 아이템을 판매했습니다. 행복한 고객들이 많네요!

STDEV()과 VAR(): 통계적 분석을 원할 때

이 함수들은 데이터 분석을 약간 더 복잡하게 만들 때 사용됩니다. STDEV()은 표준 편차를 계산하며, VAR()은 분산을 계산합니다.

SELECT STDEV(price) AS price_std_dev,
VAR(price) AS price_variance
FROM products;

이는 다음과 같은 결과를 반환할 수 있습니다:

price_std_dev | price_variance
--------------|----------------
15.75     |    248.0625

이 숫자들은 우리의 제품 가격이 얼마나 분포되어 있는지 알려줍니다. 표준 편차가 높으면 가격 범위가 넓다는 것을 의미합니다.

모든 것을 통합한 실제 예제

우리가 온라인 서적 가게를 분석하는 것을 가정해보겠습니다. 우리는 주문 데이터에 대한 종합적인 시각을 얻고 싶습니다:

SELECT
COUNT(*) AS total_orders,
AVG(total_amount) AS avg_order_value,
MAX(total_amount) AS largest_order,
MIN(total_amount) AS smallest_order,
SUM(total_amount) AS total_revenue,
STDEV(total_amount) AS order_value_std_dev
FROM orders
WHERE order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31';

이 쿼리는 2023년에 대한 주문 데이터에 대해 다음과 같은 정보를 제공합니다:

total_orders | avg_order_value | largest_order | smallest_order | total_revenue | order_value_std_dev
-------------|-----------------|---------------|----------------|---------------|---------------------
10000    |     75.50       |    500.00     |     10.00      |   755000.00   |        45.25

이제 우리는 2023년에 10,000건의 주문이 있었으며, 평균 주문 금액은 $75.50였고, 가장 큰 주문은 $500였고, 가장 작은 주문은 $10이었습니다. 총 수익은 $755,000이었고, 표준 편차는 $45.25로 주문 금액에 변异性가 있다는 것을 알 수 있습니다.

결론: 통계적 여정의 시작!

축하합니다! 여러분은 SQL 통계 함수의 세계로 첫 걸음을 냈습니다. 이 강력한 도구들은 여러분이 데이터를 이해하는 새로운 방법을 열어줄 것입니다. 연습이 완벽을 이루는 열쇠라는 점을 기억하고, 자신의 데이터셋에서 이 함수들을 실험해보세요.

SQL 여정을 계속하면서, 데이터를 다양한 방법으로 자를고 조각낼 수 있는 새로운 방법을 발견할 것입니다. 누가 알랴, 데이터 탐정이 되어 데이터의 미스터리를 풀 수 있을지도 모릅니다!

coding을 계속하고, 배우기를 멈추지 마세요, 그리고 데이터 어드벤처를 즐기세요!

Credits: Image by storyset