SQL에서의 시계열 데이터 처리 및 분석 연습문제

14 Nov 2023

소개

이번 연습문제에서는 SQL을 사용하여 시계열 데이터를 처리하고 분석하는 방법을 연습해보겠습니다. 시계열 데이터는 일련의 시간에 따라 기록된 데이터를 말하며, 예를 들어 주식 가격, 기온 변화, 교통량 등의 데이터가 이에 해당합니다.

시계열 데이터를 다루는 것은 매우 중요합니다. 이를 통해 데이터의 경향성, 패턴, 주기성 등을 파악하고 예측할 수 있습니다. 이번 연습문제를 통해 SQL을 사용하여 시계열 데이터를 다양한 방법으로 처리해보고, 결과를 분석해봅시다.

데이터 소개

이번 연습문제에서 사용할 데이터는 주식 가격 데이터입니다. 주식 데이터는 다음과 같은 컬럼으로 구성되어 있습니다:

date (날짜): 주식 가격이 기록된 날짜
symbol (종목 코드): 주식의 종목 코드
open (시가): 주식의 시가
high (고가): 주식의 고가
low (저가): 주식의 저가
close (종가): 주식의 종가
volume (거래량): 주식의 거래량

문제

1. 특정 종목 코드의 최근 10일간의 종가(closing price) 데이터를 조회해보세요.

SELECT date, close 
FROM stocks 
WHERE symbol = 'AAPL' 
ORDER BY date DESC 
LIMIT 10;

2. 특정 종목 코드의 일별 변동폭을 계산해보세요. 변동폭은 고가(high)에서 저가(low)를 뺀 값입니다.

SELECT date, high - low AS volatility 
FROM stocks 
WHERE symbol = 'AAPL';

3. 특정 종목 코드의 주간 평균 값들을 계산해보세요. 주간 평균 값은 해당 주의 시작일부터 종료일까지의 시가(open)와 종가(close)의 평균입니다.

SELECT 
  MIN(date) AS start_date,
  MAX(date) AS end_date,
  AVG(open) AS weekly_avg_open,
  AVG(close) AS weekly_avg_close
FROM stocks 
WHERE symbol = 'AAPL'
GROUP BY YEARWEEK(date);

4. 특정 종목 코드의 월간 변동성 값을 계산해보세요. 월간 변동성 값은 해당 월의 고가와 저가의 차이의 평균입니다.

SELECT 
  DATE_FORMAT(date, '%Y-%m') AS month,
  AVG(high - low) AS monthly_volatility
FROM stocks 
WHERE symbol = 'AAPL'
GROUP BY month;

5. 특정 종목 코드의 분기별 평균 거래량(volume)을 계산해보세요. 분기별 평균 거래량은 해당 분기의 거래량을 총 거래일 수로 나눈 값입니다.

SELECT 
  QUARTER(date) AS quarter,
  AVG(volume) AS avg_volume
FROM stocks 
WHERE symbol = 'AAPL'
GROUP BY quarter;

결론

이번 연습문제에서는 SQL을 사용하여 시계열 데이터를 처리하고 분석하는 방법을 연습해보았습니다. 주식 가격 데이터를 이용하여 실제로 사용되는 시계열 데이터를 다루는 과정을 학습하였습니다. 해당 방법들을 응용하여 원하는 시계열 데이터를 다양하게 분석해보세요.

잘하셨습니다! 이제부터는 실제 데이터를 활용하여 더욱 실전에 가까운 시계열 데이터 분석을 진행해보는 것을 추천드립니다.

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