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[일본/도쿄] 숨겨진 찐 오마카세, 酒・菜 おかず
현지 오마카세 찐맛집 Sake/Nana Okazu 사케나나 오카즈 Sakna Okazu 사카나 오카즈 🍽️ 酒・菜 おかず Sake/Nana Okazu Japan, 〒107-0052 Tokyo, Minato City, Akasaka, 2 Chome−12−18, Ichigo Tameike Building, 1F 사카나 酒菜 는 일본어로 물고기인데, 물고기를 잡아 술과 자주 먹던 일본에서는 안주라는 뜻이라고 한다. 그리고 오카즈 おかず는 반찬이라는 뜻. 사카나라고 읽거나 가운데 점 때문에 사케나나 라고 읽는 듯. 어쨌든 번역하면 안주-안주, 그저 안주에 자신 넘치는 이 식당! 직장인이 가는 곳이 진짜 맛집이라 하지 않는가... 일본 법인장님이 데려가주신 찐 일본 도쿄 오마카세 (사실 이모카세에 가깝긴 하지만 ..
2023.05.21
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[Adobe Analytics 입문] 왜 Adobe Analytics를 써야 하지?
생각보다 Adobe Analytics는 구글링하면 자료가 거의 없습니다. 그 흔한 캡처본도 잘 없죠. 왜냐구요? 어도비 애널리틱스 비싸거든요... 이 글을 읽는 당신은 이 값비싼 분석 툴을 사용가능한 포지션이 주어졌고 (혹은 주어질 수도 있는 가능성이 있고), 지금 당장 결과물을 내야 하는 사람입니다. 당신은 지금 당장 어도비 애널리틱스를 써서 결과물을 내야하는 사람이라는 전제 하에 Adobe Analytics 입문서를 작성해보려 합니다. 그리고 전 그 설명을 쌩날것의 한국어로 하겠습니다. 이 시리즈에 들어가는 거의 모든 정보는 사실 Adobe Experience League에서 확인이 가능합니다만, 그곳에는 영어와 또 그리고 영어와, 번역된 딱딱한 한국어, 그리고 3분-5분짜리 영상들이 전부이기 때문에..
2023.03.04
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Dimension, 디버깅으로 알 수 없는 것
Dimension (이하 디멘션) 은 종류가 정말 많습니다. 베이직 디멘션은 공통적으로 쓰이는 디멘션인 만큼 이해가 쉽고 Adobe 홈페이지에도 설명이 자세하게 나와있습니다. 하지만 커스텀 디멘션은 검색을 해도 나오지 않고 어디 물어봐야 할지 막막하기만 합니다. 커스텀 디멘션은 직접 웹이나 앱을 이용하며 디버깅을 통해 수집되는 값들을 알 수 있습니다. [입문 5. Components 첫 번째, Dimension] 편에 나왔던 Adidas 페이지를 살펴보겠습니다. 이런 식으로 '가젤 85 상품 페이지를 방문' 행동을 하면 prop17 변수에는 'BC1:HOME:BC2:MEN|BC3:SHOES|BC4:가젤85'이라는 값이 쌓이는구나, 를 이해할 수 있습니다. 하지만 이런 앱이나 웹 상에서 디버깅을 통해 알기..
2023.05.20
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Components 첫번째, Dimension
앞으로 Workspace에서 지지고 볶을 표와 그래프들은 모두 components 지위 하에 계산되고 그려집니다. Components는 Dimension, Metric, Segment, Date range 총 4개가 있습니다. 데이터 추출의 중요한 4가지 기둥이라고도 말할 수 있죠. 따라서 해당 components들을 명확히 알고 있는 것이 중요합니다. 아래 예시는 4개의 components를 모두 이용해서 만든 테이블입니다. 형태는 다 다르게 바꿔서 구성되어 있지만 같은 색깔이 반복해서 나타나고 있죠. 같은 색깔의 블록은 같은 Component 종류입니다. Dimensions (주황/노랑): 어떤 차원으로 데이터를 뽑을 것 인가? Metrics (초록): 어떤 값을 데이터로 뽑을 것 인가? Segmen..
2023.04.15
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[Adobe Analytics 입문] 데이터 수집과 저장의 시작, 태깅 작업
하지만 본격적으로 툴을 써보기 전에 그래도 데이터가 어떻게 수집되는지는 이해를 해야겠죠? Adobe Analytics도 데이터가 수집이 되어야 분류를 하던 정제를 하던 할 것입니다. Adobe의 데이터 서버(Adobe’s data collection server)에 데이터가 Web/App으로부터 도착해야합니다. 결론부터 말하자면 데이터 수집 코드를 웹/앱에 심는 작업은 Adobe Analytics 툴 내에서 해결할 수 없는 범위의 일입니다. 따라서 마음 편히 봐주시길 바랍니다. 간단히 말하자면 5 Step으로 나뉘어집니다. 우선 쉬운 이해를 위해, Web 기준으로 설명을 하겠습니다. Step1 방문자가 브라우저를 통해 웹사이트에 방문 Step2 웹사이트에는 웹 비콘(Web beacon)이 삽입 되어 있는..
2023.03.06
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[MySQL] LeetCode - Game Play Analysis I
Table 'Activity' Question Write a solution to find the first login date for each player. 각 플레이어들의 첫 로그인 날짜를 구해달라는 문제! 바로 윈도우 함수가 떠오르는 문제이다. Answer #1 대신 윈도우 함수에 쓰이는 집계함수가 다양하게 있는데, 난 가장 먼저 LAG가 떠올랐다. 만약 플레이어별로 날짜에 따라 나열을 한 다음 이전 활동 날짜를 확인가능하다면 첫 로그인이 아닌 날짜,이전 활동 날짜가 확인불가하다면 첫 로그인 날짜로 골라낼 수 있다. SELECT player_id, event_date AS first_loginFROM ( SELECT * , LAG (event_date, 1) OVER..
2024.05.01
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[MySQL] Hackerrank - Olivander's Inventory
Table 'Wands' Table 'Wands_property' - SubDomain: Basic Join Question Hermione decides the best way to choose is by determining the minimum number of gold galleons needed to buy each non-evil wand of high power and age. Write a query to print the id, age, coins_needed, and power of the wands that Ron's interested in, sorted in order of descending power. If more than one wand has same power, sort..
2024.03.22
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[MySQL] HackerRank - The Report
Table 'Students' FieldTypeIDIntegerNAMEStringMARKSInteger Table 'Grades' FieldTypeGRADEStringMIN_MARKStringMAX_MARKString - The Report - SubDomain: Basic Join Question 조건이 꽤나 많은데 정리하자면 다음과 같다 1) Grade < 8 인 학생은 이름도 누락시키기 (;;) 2) Grade는 높은 사람들부터, 동일 등급이면 Name 기준 알파벳 순으로 3) Grade < 8 인 학생은 Name 기준으로 나열 불가하니 Marks 낮은 사람들부터 복잡한 문제는 Input/Output 예시도 주는 멋진 문제은행! 다만 문제는 Input에 Grade 정보가 없어 멋진 join을 기대하..
2024.03.13
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[MySQL] HackerRank - Weather Observation Station 18-20
Table 'STATION' Field Type Note ID NUMBER CITY VARCHAR2 (21) Cities in USA STATE VARCHAR2 (2) States in USA LAT_N NUMBER Northern Latitude LONG_W NUMBER Western Longitude - Weather Observation Station 18, 19, 20 - SubDomain: Aggregation - Skills: SQL Basic, SQL Intermediate Question 18 Answer SELECT ROUND(ABS(MIN(lat_n)-MAX(lat_n)) + ABS(MIN(long_w)-MAX(long_w)),4) FROM station; Question 19 Answ..
2023.08.12
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[MySQL] HackerRank - Weather Observation Station 13-17
Table 'STATION' Field Type Note ID NUMBER CITY VARCHAR2 (21) Cities in USA STATE VARCHAR2 (2) States in USA LAT_N NUMBER Northern Latitude LONG_W NUMBER Western Longitude - Weather Observation Station 13, 14, 15, 16, 17 - SubDomain: Aggregation - Skills: SQL Basic Question 13 Query the sum of Northern Latitudes (LAT_N) from STATION having values greater than 38.7880 and less than 137.2345. Trunc..
2023.08.11
