JULY SPECIAL ! DISKON 96%
Belajar Data Science Bersertifikat, 12 Bulan hanya 180K!
0 Hari 1 Jam 57 Menit 49 Detik

Kupas Tuntas SQL Group By dengan 5 Studi Kasus

Belajar Data Science di Rumah 17-Februari-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-rabu-06-2024-02-17-170116_x_Thumbnail800.jpg

SQL, singkatan dari Structured Query Language, merupakan bahasa pemrograman yang digunakan untuk mengelola dan mengakses data dalam database. Salah satu fitur paling penting dalam SQL adalah Group By, yang memungkinkan pengguna untuk mengelompokkan baris data berdasarkan kriteria tertentu. Meskipun Group By sering digunakan untuk menghitung total atau rata-rata dalam kumpulan data, ada lebih banyak lagi potensi yang terkandung di dalamnya.


Dalam artikel ini, kita akan menjelajahi penggunaan SQL Group By dalam konteks pengembangan kasus penggunaan lanjutan, yang meliputi pemodelan waktu, analisis tren, dan segmentasi pelanggan. Dengan memahami penggunaan Group By dalam kasus-kasus penggunaan lanjutan, kita dapat mengambil keputusan yang lebih cerdas dan menghasilkan wawasan yang lebih bernilai dari data.


Sekarang, mari kita eksplorasi beberapa contoh query yang menunjukkan potensi yang lebih besar dari SQL Group By dalam analisis data yang kompleks dan bermanfaat!


1. Pemodelan Waktu

Dalam pemodelan waktu, SQL Group By dapat digunakan untuk menggabungkan data dalam rentang waktu tertentu, misalnya, harian, mingguan, atau bulanan. Ini sangat berguna dalam membuat laporan keuangan atau mengukur kinerja bisnis dari waktu ke waktu. Sebagai contoh, kita dapat menggunakan Group By untuk menghitung total penjualan harian dari tabel transaksi:

SQL


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Analisis Tren

SQL Group By juga memungkinkan kita untuk menganalisis tren dalam data. Dengan mengelompokkan data berdasarkan periode waktu tertentu, kita dapat melihat pola atau tren yang muncul dari waktu ke waktu. Misalnya, kita dapat menggunakan Group By untuk menghitung jumlah pendaftaran pengguna baru per bulan:

SQL


3. Segmentasi Pelanggan

Group By juga dapat digunakan untuk melakukan segmentasi pelanggan berdasarkan perilaku atau atribut tertentu. Ini memungkinkan kita untuk memahami kebiasaan pembelian atau preferensi pelanggan dan menyesuaikan strategi pemasaran atau layanan secara lebih efektif. Sebagai contoh, kita dapat menggunakan Group By untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan total pembelian:

SQL


4. Penghitungan Agregat Lanjutan

Selain pengelompokan data sederhana, Group By juga dapat digunakan dengan fungsi agregat lanjutan seperti COUNT, AVG, atau MAX. Ini memungkinkan kita untuk mendapatkan informasi lebih lanjut tentang kumpulan data yang dikelompokkan. Misalnya, kita dapat menggunakan Group By untuk menghitung jumlah transaksi unik per pelanggan:

SQL


5. Filtering Hasil Group By

Terkadang kita perlu memfilter hasil Group By berdasarkan kriteria tertentu. Ini dapat dilakukan dengan menggunakan klausa HAVING setelah klausa Group By. Misalnya, kita dapat menggunakan HAVING untuk mengambil hanya segment pelanggan dengan total pembelian di atas nilai tertentu:

SQL


Baca juga : Catat! Ini 3 Keuntungan Belajar SQL dalam Mengolah Data


Jika kamu ingin menguasai SQL Group By dan mempelajari lebih lanjut tentang pemrograman database, bergabunglah dengan kursus SQL di DQLab. Belajar SQL adalah langkah yang tepat untuk membangun pembiasaan kamu untuk ngoding dan semakin memperkaya skill data science kamu. Yuk, Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!


Mulai bangun portfolio datamu yang outstanding dengan Data Analyst Career Track bersama DQLab dan nikmati modul-modul dari dasar hingga tingkat mahir. Caranya dengan Sign Up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab:

  • Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id

  • Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

  • Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium


Atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python untuk mahir SQL di tahun 2024!

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login