퍼널 시각화하기 Using Connected Sheets | BigQuery (2)

(구분선 - 텍스트 - 사진 / 구분선 - 텍스트 - 사진 / ... /  순으로 작성)

 

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연결된 시트에서 매개 변수 사용하기

추출 -> 연결 설정을 클릭하면 사용했던 쿼리를 확인할 수 있음

 

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쿼리를 수정해서 저장할 수 있고, 매개변수(셀의 특정 위치)를 클릭해 동적으로 쿼리가 실행될 수도 있음

 

 

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쿼리의 event_date기간 설정을 매개변수(파라미터)로 정의해서 원하는 기간으로 추출하도록 설정

추출에서 직접 데이터를 설정할 수도 있으나, 추출의 쿼리가 바뀔 경우 깨질 수 있기에 시트1에 값을 저장

 

 

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추가를 누를 경우 쿼리의 하단에 매개 변수가 추가됨

쿼리에선 @매개변수이름 으로 사용

처음 추출할때 기간(2022-08-01 ~ 2022-08-18)을 주석처리. 새로운 매개변수 삽입

 

 

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처음 추출할때의 데이터는 2022-08-18까지 였으나, END_DATE를 2022-08-10으로 설정했었고,

새로고침 클릭

데이터의 마지막 날짜가 2022-08-10일까지인 것을 확인

 

 

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데이터의 양이 작아지고, 피봇 테이블의 차트도 그에 맞게 줄어들었음

 

 

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주의사항 : 만약 데이터를 갱신하였는데(데이터 값 추가) 차트에 추가된 값이 반영되지 않는다면 데이터 범위가 적게 설정되었을 수 있음

차트편집기의 데이터 범위를 잘 확인

 

- 새로고침 빈도를 1시간 단위로 할 경우, 계속 쿼리가 실행됨

    - BigQuery는 쿼리에서 탐색하는 용량만큼 부과하므로 불필요한 비용이 생길 수 있음

- CURRENT_DATE() 같은, 함수를 쓰면서 누적하는 쿼리도 주의가 필요함. 데이터를 탐색하는 범위가 점점 가중되게 됨

- 자주 사용할 것 같은 데이터는 BigQuery 테이블로 저장한 후, 저장한 데이터를 불러오는 것이 비용, 속도면에서 더 좋음

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

공부내용

BigQuery(SQL) 활용편(퍼널 분석, 리텐션 분석) 강의 | 카일스쿨 - 인프런 (inflearn.com)

BigQuery(SQL) 활용편(퍼널 분석, 리텐션 분석) 강의 | 카일스쿨 - 인프런