이번 포스트에서는 SQL(Structured Query Language)에서의 집계 함수를 사용하여 데이터 예측에 대해 알아보겠습니다.

집계 함수란?

집계 함수는 데이터를 그룹화하거나 집계하여 요약 정보를 제공하는 함수입니다. 대표적으로 SUM, AVG, COUNT, MIN, MAX 등이 있습니다.

예를 들어, 주문 테이블에서 각 상품별로 판매된 수량을 구하거나, 주문된 상품의 총 매출액을 계산하는 경우에 집계 함수를 활용할 수 있습니다.

데이터 예측에 활용하기

이동 평균(Moving Average)

이동 평균은 데이터의 주기적인 변동을 감소시키고 미래의 값을 예측하는 데 사용됩니다. 주로 시계열 데이터를 분석할 때 유용하게 활용됩니다.

아래 SQL 쿼리는 이동 평균을 계산하는 방법을 보여줍니다.

SELECT date, value, 
       AVG(value) OVER (ORDER BY date ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND 1 FOLLOWING) AS moving_avg
FROM   your_table;

위 쿼리에서 AVG(value) OVER (ORDER BY date ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND 1 FOLLOWING) 부분은 이동 평균을 구하는 부분입니다.

선형 회귀(Linear Regression)

선형 회귀는 SQL에서 집계 함수를 사용하여 간단한 형태로 구현할 수 있습니다. 예를 들어, 다음 쿼리는 직선을 사용하여 가격과 판매량 사이의 관계를 모델링하는 데 사용될 수 있습니다.

SELECT 
  AVG(price) AS avg_price,
  AVG(sales) AS avg_sales,
  COVAR_POP(price, sales) / VARIANCE_POP(price) AS beta
FROM your_table;

위 쿼리에서 COVAR_POP은 두 변수 간의 공분산을 구하고, VARIANCE_POP은 가격의 분산을 구하는 함수입니다.

결론

이번 포스트에서는 SQL의 집계 함수를 사용하여 데이터 예측에 어떻게 활용할 수 있는지에 대해 살펴보았습니다. 집계 함수를 적절히 활용하여 데이터를 분석하고 예측하는 데에 유용하게 활용할 수 있습니다.