기업이 데이터 없이 성공할 수 있겠는가? 공공의 안전과 편의가 데이터 없이 가능하겠는가? 이와 같은 데이터 시대에 우리는 데이터를 제대로 분석하고 활용할 수 있어야 한다. 그것이 바로 성공의 열쇠다.
데이터 분석을 위해 무슨 기술을 익혀야 할까? 단 하나의 기술을 추천하라면 머뭇거림 없이 SQL(Structured Query Language)을 추천한다. SQL은 데이터와 가장 가까운 언어다. 우리가 흔히 들어봤을 자바나 닷넷과 같은 프로그래밍 언어와는 좀 다르다. SQL은 정형적 구조(엑셀의 스프레드시트와 같은 테이블 구조)의 데이터를 가장 효율적으로 다룰 수 있다. 몇 줄의 SQL 만으로 유용한 분석 보고서를 바로 만들어 낼 수도 있다.
SQL을 다룰 줄 아는 사람과 SQL을 전혀 모르는 사람. 기업에는 누가 필요할까? 데이터 시대에 기업의 구성원으로 살아남고 발전하기 위해 SQL을 익혀 두기를 권한다.
데이터를 잘 모으고, 제대로 읽고 분석할 수 있어야 한다. 그리고 감과 촉이 아닌 데이터를 토대로 의사 결정을 해야 한다. 설령 데이터를 잘 못 해석하거나 상황이 급격히 반전돼 결과적으로 잘못된 결정이 된다 하더라도 데이터를 토대로 의사 결정을 해야 한다. 급변하는 사회에서 기업과 개인은 수십, 수백 번의 의사 결정을 해야만 한다. 데이터를 사용한 확률적인 결정을 하는 것이 남들보다 오래 생존하고 성공하는 길이다.
이와 같은 데이터 시대에 살아남고 앞서가기 위해서 본 서적인 ‘평생 필요한 데이터 분석’을 반드시 읽고 실습해 보기 바란다.
‘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.
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
유일환 [저]
서경대학교에서 컴퓨터 공학을 전공하고 2001년부터 개발자로 일을 시작했다. 2005년부터 2017년까지 중국 삼성전자 판매 법인에 필요한 시스템이 적시에 개발되도록 DA(Data Architecture) 임무를 수행했다. 판매, 유통, 데이터 분석 등의 다양한 업무의 데이터베이스를 설계했으며 수많은 배치와 핵심 SQL들을 개발하고 튜닝해왔다. 최근에는 튜닝 프로젝트를 주로 맡아 진행하고 있다. 대한민국이 데이터 강국이 되기를 원하는 마음으로 계속해서 책을 집필 중이며 교육도 진행하고 있다.
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