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[LeetCode - Pandas] (Easy) 1873. Calculate Special Bonus

Table: Employees+-------------+---------+| Column Name | Type |+-------------+---------+| employee_id | int || name | varchar || salary | int |+-------------+---------+employee_id는 이 테이블의 기본 키(고유한 값을 가진 열)입니다.이 테이블의 각 행은 직원 ID, 직원 이름, 급여를 나타냅니다. 문제각 직원의 보너스를 계산하는 솔루션을 작성하세요. 직원의 보너스는 다음 조건에 따라 계산됩니다.- 직원의 ID가 홀수이고, 직원의 이름이 'M'으로 시작하지 않으면 보너스는 급여의 100%입니다.- 그 외의 경우에는 보너스가 0..

[LeetCode - Pandas] (Easy) 1890. The Latest Login in 2020

Table: Logins+----------------+----------+| Column Name | Type |+----------------+----------+| user_id | int || time_stamp | datetime |+----------------+----------+(user_id, time_stamp)은 이 테이블의 기본 키(고유한 값을 가진 열의 조합)입니다. 각 행은 user_id를 가진 사용자의 로그인 시간에 대한 정보를 포함합니다.  문제2020년에 로그인한 모든 사용자의 최신 로그인 정보를 보고하는 솔루션을 작성하세요. 2020년에 로그인하지 않은 사용자는 포함하지 마세요.결과 테이블은 어떤 순서로든 반환할 수 있습니다.결과 ..

[프로그래머스 Lv.4] 오프라인/온라인 판매 데이터 통합하기

문제 설명 다음은 어느 의류 쇼핑몰의 온라인 상품 판매 정보를 담은 ONLINE_SALE 테이블과 오프라인 상품 판매 정보를 담은 OFFLINE_SALE 테이블 입니다. ONLINE_SALE 테이블은 아래와 같은 구조로 되어있으며 ONLINE_SALE_ID, USER_ID, PRODUCT_ID, SALES_AMOUNT, SALES_DATE는 각각 온라인 상품 판매 ID, 회원 ID, 상품 ID, 판매량, 판매일을 나타냅니다. 동일한 날짜, 회원 ID, 상품 ID 조합에 대해서는 하나의 판매 데이터만 존재합니다. OFFLINE_SALE 테이블은 아래와 같은 구조로 되어있으며 OFFLINE_SALE_ID, PRODUCT_ID, SALES_AMOUNT, SALES_DATE는 각각 오프라인 상품 판매 ID,..

[프로그래머스 Lv.4] 년, 월, 성별 별 상품 구매 회원 수 구하기

문제 설명 다음은 어느 의류 쇼핑몰에 가입한 회원 정보를 담은 USER_INFO 테이블과 온라인 상품 판매 정보를 담은 ONLINE_SALE 테이블 입니다.USER_INFO 테이블은 아래와 같은 구조로 되어있으며 USER_ID, GENDER, AGE, JOINED는 각각 회원 ID, 성별, 나이, 가입일을 나타냅니다. GENDER 컬럼은 비어있거나 0 또는 1의 값을 가지며 0인 경우 남자를, 1인 경우는 여자를 나타냅니다. ONLINE_SALE 테이블은 아래와 같은 구조로 되어있으며, ONLINE_SALE_ID, USER_ID, PRODUCT_ID, SALES_AMOUNT, SALES_DATE는 각각 온라인 상품 판매 ID, 회원 ID, 상품 ID, 판매량, 판매일을 나타냅니다. 동일한 날짜, 회..

[LeetCode - Pandas] (Easy) 1965. Employees With Missing Information

Table: Employees+-------------+---------+| Column Name | Type |+-------------+---------+| employee_id | int || name | varchar |+-------------+---------+employee_id는 이 테이블의 고유한 값을 가진 열입니다. 이 테이블의 각 행은 employee_id에 해당하는 직원의 이름을 나타냅니다. Table: Salaries+-------------+---------+| Column Name | Type |+-------------+---------+| employee_id | int || salary | int |+----------..

[LeetCode - Pandas] (Easy) 1978. Employees Whose Manager Left the Company

Table: Employees+-------------+----------+| Column Name | Type |+-------------+----------+| employee_id | int || name | varchar || manager_id | int || salary | int |+-------------+----------+ SQL에서 employee_id는 이 테이블의 기본 키입니다. 이 테이블은 직원들에 대한 정보, 급여 및 관리자 ID를 포함하고 있습니다. 일부 직원들은 관리자가 없어서 (manager_id가 null입니다).  급여가 30,000달러 미만이고 관리자가 회사를 떠난 직원들의 ID를 찾으세요. 관리자가 회사를 ..

[프로그래머스 Lv.4] 그룹별 조건에 맞는 식당 목록 출력하기

문제 설명 다음은 고객의 정보를 담은 MEMBER_PROFILE테이블과 식당의 리뷰 정보를 담은 REST_REVIEW 테이블입니다. MEMBER_PROFILE 테이블은 다음과 같으며 MEMBER_ID, MEMBER_NAME, TLNO, GENDER, DATE_OF_BIRTH는 회원 ID, 회원 이름, 회원 연락처, 성별, 생년월일을 의미합니다. REST_REVIEW 테이블은 다음과 같으며 REVIEW_ID, REST_ID, MEMBER_ID, REVIEW_SCORE, REVIEW_TEXT,REVIEW_DATE는 각각 리뷰 ID, 식당 ID, 회원 ID, 점수, 리뷰 텍스트, 리뷰 작성일을 의미합니다.  문제 MEMBER_PROFILE와 REST_REVIEW 테이블에서 리뷰를 가장 많이 작성한 회원의 리..

[프로그래머스 Lv.4] 서울에 위치한 식당 목록 출력하기

문제 설명 다음은 식당의 정보를 담은 REST_INFO 테이블과 식당의 리뷰 정보를 담은 REST_REVIEW 테이블입니다. REST_INFO 테이블은 다음과 같으며 REST_ID, REST_NAME, FOOD_TYPE, VIEWS, FAVORITES, PARKING_LOT, ADDRESS, TEL은 식당 ID, 식당 이름, 음식 종류, 조회수, 즐겨찾기수, 주차장 유무, 주소, 전화번호를 의미합니다. REST_REVIEW 테이블은 다음과 같으며 REVIEW_ID, REST_ID, MEMBER_ID, REVIEW_SCORE, REVIEW_TEXT,REVIEW_DATE는 각각 리뷰 ID, 식당 ID, 회원 ID, 점수, 리뷰 텍스트, 리뷰 작성일을 의미합니다.  문제 REST_INFO와 REST_REVI..

강의 링크 : https://comento.kr/edu/learn/ITSW/%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-G546 SQL 입문부터 활용까지 - 데이터 분석 보고서 작성과 대시보드 개발 | 코멘토 직무부트캠프과제소개1주차에는 먼저 SQL 활용 능력 향상을 위한 자료와 과제가 제시 됩니다.2주차에는 이를 바탕으로 실제 기업의 데이터 베이스와 유사한 환경에서 지표를 추출해 봅니다. 3,comento.kr 포트폴리오로 사용할 수 있는 개인 프로젝트를 진행하려던 참에 코멘토 직무 부트 캠프를 알게 되었고혼자 하는 것 보단 좀 더 체계적으로 진행할 수 있지 않을까 생각되어여러 강의를 비교하고 고민하다 해당 강의를 선택하게 되었다 선택 이유1. 앵콜 수가 가장 많았음2. 가장 최근까지 수강평이 있..

강의 링크 : https://www.inflearn.com/course/%ED%8C%8C%EC%9B%8Cbi-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EC%8B%9C%EA%B0%81%ED%99%94 1. 측정값 만들기Sales와 같은 측정값을 만들어 보겠다"새 측정값" 선택위와 같이 측정값을 입력해주면 계산식이 완성된다측정값은 데이터가 보이지 않는다 2. 계층 구조 이해2-1) 상품 계층위에 올라올 데이터 값에서 오른쪽 클릭하여 계층 구조를 만들고그 안에 추가할 데이터 값에서 "계층 구조에 추가"를 한다계층 : CategoryName, ProductName 생성차트 설정 값오른쪽 상단의 아이콘들을 통해 계층을 이동할 수 있다CategoryName, ProductName의 계층을 만들었기 때문에..