회계 밖 세상

SQLite 실무 활용: 판매 데이터 분석 SQL 정리업무 중 판매 데이터 테이블을 분석해야 하는 일이 생겼습니다. 특히 진행단계, 지역, 상품유형, 카테고리, 브랜드, 할인여부 등 다양한 필드가 포함된 테이블을 요약하고, 이를 보고용 테이블 형태로 출력해야 했습니다.이번 글에서는 SQLite를 활용하여 이 데이터를 어떻게 효율적으로 그룹핑, 요약, 피벗할 수 있었는지를 정리해봅니다.1. 데이터 구조 요약테이블명: 판매현황_2024주요 필드:기준 필드: 진행단계, 지역코드, 지역명, 상품유형, 유형명, 카테고리, 카테고리명, 브랜드, 브랜드명, 할인여부요약 필드: 매출액, 순이익2. 기본 요약 쿼리 – 전체 데이터를 기준으로 매출액, 순이익 합계SELECT 진행단계, 지역코드, 지역..

매년 업데이트되는 데이터를 비교 분석하는 일은 다양한 업무 분야에서 자주 발생합니다. 매출 데이터, 고객 정보, 재고 현황, 직원 정보 등 시간에 따라 변화하는 모든 데이터에 적용할 수 있는 방법입니다. 오늘은 SQLite와 DB Browser를 활용해 2023년 vs 2024년 데이터 비교를 실무 예제로 정리해보겠습니다.1. 데이터 준비 및 테이블 구조 확인먼저 비교할 두 테이블의 구조를 파악해야 합니다. DB Browser에서 다음 명령어로 테이블 정보를 확인할 수 있습니다.PRAGMA table_info(data_2023);PRAGMA table_info(data_2024);이 명령어는 컬럼명, 자료형, NULL 허용 여부 등을 보여주어 두 테이블의 구조가 동일한지 확인할 수 있습니다.실무 팁: 테..

데이터 분석이나 업무 자동화를 하다 보면 여러 개의 CSV 파일을 하나로 합쳐야 하는 상황이 자주 발생합니다. 이번 글에서는 CSV 파일을 합치는 두 가지 실용적인 방법을 소개해 드리려고 합니다.1. 파이썬 코드로 CSV 파일 합치기파이썬의 pandas 라이브러리를 사용하면 CSV 파일을 쉽게 합칠 수 있습니다. 이 방법은 다양한 옵션과 세부 조정이 가능하다는 장점이 있습니다.import pandas as pdfrom glob import glob# 폴더 내의 모든 csv파일 목록을 불러온다file_names = glob("data/*.csv")# 빈 데이터프레임 하나를 생성한다total = pd.DataFrame()# 방법 1: 파일을 하나씩 읽어서 합치기for file_name in file_name..