튜토리얼 에이전트 – 02 Qurify와 함께 데이터를 활용하고 인사이트 얻기

지난 게시물에서는 Qurify 튜토리얼 에이전트와 함께 Qurify의 기본적인 사용법을 익히고, 테이블과 칼럼의 목록을 가져오거나 테이블 간의 관계, 그리고 샘플 데이터를 가져오는 방법을 알아보았습니다.

이번 게시물에서는 튜토리얼을 9단계부터 이어서 진행하면서, 지금까지 살펴본 기능들을 응용하여 보다 복잡한 요청을 처리할 수 있는 가이드라인을 제시하도록 하겠습니다.

9. 결과 정렬하기 (ORDER BY)

특정한 칼럼만 조회하거나, 조건을 걸어 특정한 데이터만 탐색할 수 있다고 해도 그 결과가 정렬되어 있지 않으면 데이터를 한 눈에 알아보기 어려울 수 있습니다. 이러한 문제점을 해소하기 위해, Qurify와 함께 결괏값을 정렬해보도록 하겠습니다.

generate_sql_query를 이용해서 orders 테이블에서 freight이 높은 순으로 정렬해서 5개 보여줘

SQL에서는 결괏값을 정렬하기 위해 ORDER BY 컬럼명을 사용합니다. 이 구문은 해당 컬럼을 기준으로 데이터를 정렬하는 기능을 수행합니다. 기본적으로는 오름차순 정렬(1, 2, 3, …)을 수행하며, 내림차순 정렬(…, 3, 2, 1)이 필요하다면 컬럼명의 뒤에 DESC를 추가하면 됩니다.

사용자의 요청은 freight이 높은 순으로 정렬하는 것입니다. 내림차순 정렬, 즉 큰 값을 가진 데이터부터 정렬해야 사용자의 요구사항을 만족시킬 수 있습니다. 그 결과로 생성된 SQL 쿼리는 다음과 같습니다.

SELECT
  order_id,
  freight
FROM
  orders
ORDER BY
  freight DESC
LIMIT
  5

ORDER BY freight DESC를 사용하여 ①freight 컬럼을 기준으로 ②높은 수부터 정렬, 즉 내림차순 정렬을 수행했습니다. 이처럼 정렬된 결괏값이 필요할 경우, 프롬프트에 '컬럼 A를 기준으로 정렬'과 같은 키워드를 입력하기만 하면 Qurify가 정렬 작업을 수행하여 적절한 결과를 제공합니다.

10. 전체 개수 계산 (COUNT)

10단계에서는 데이터를 직접 집계함으로써 그 개수를 알아보는 시간을 갖겠습니다.
데이터의 개수를 파악하는 것은 데이터의 전체 규모를 파악하는 데 있어 가장 기본적이면서 유용한 방법입니다. 데이터 분석을 시작하기 전에 데이터 개수를 먼저 계산하면 앞으로의 분석 방향을 정하는 데 도움이 되기도 합니다.

orders에 데이터 총 몇 개야?

SQL에서는 데이터의 개수, 즉 테이블의 행(row) 개수를 세기 위하여 COUNT를 사용합니다. 별다른 조건 없이 테이블 상에 존재하는 모든 데이터를 집계하려면 COUNT(*) 구문을 사용하면 됩니다. 생성된 쿼리 역시 orders 테이블의 모든 데이터를 세고 있습니다.

SELECT
  count(*)
FROM
  orders;

DBHub의 execute_sql 실행 결과를 보면 orders 테이블 내에는 총 830개의 데이터, 즉 830행이 존재함을 알 수 있습니다.

11. 그룹별 집계 (GROUP BY)

테이블 내 모든 데이터의 개수를 세어보았으니, 이제 데이터를 그룹화하여 그 개수를 집계해보겠습니다.
그룹별 집계를 쉽게 설명하자면, 특정 컬럼의 값이 같은 데이터끼리 묶어 그룹을 만드는 것과 같습니다. 예를 들어 고객 테이블의 거주 국가 를 기준으로 그룹별 집계를 진행한다면, 각 국가 별로 몇 명의 고객이 존재하는지 알 수 있습니다.

generate_sql_query를 이용해서 orders 테이블에서 customer_id 별로 개수 알려줘

SQL에서는 GROUP BY를 통해 특정 컬럼의 값별로 데이터를 분류할 수 있습니다. 특히 지금의 경우에는 customer_id, 즉 고객 별로 주문한 개수를 세기 위해 그룹별 집계를 사용했습니다.
생성된 SQL 쿼리는 다음과 같습니다.

SELECT
  customer_id,
  count(order_id) AS order_count
FROM
  orders
GROUP BY

위 SQL문은 GROUP BY customer_id를 사용함으로써 'customer_id 별로 분류'해야 한다는 조건을 만족하고 있습니다. 또한 COUNT(order_id)를 사용하고 있는데, GROUP BY와 함께 사용함으로써 그룹 별로 묶인 customer_id의 각 주문 개수를 세고 있습니다.
한편 AS order_count 구문을 통해 컬럼의 이름이 변한 모습을 볼 수 있습니다. execute_sql의 결과로 생성된 테이블 또한 order_count라는 컬럼으로 각 고객 ID의 주문 개수를 나타냅니다. 이처럼 Qurify는 컬럼명에 별칭을 붙이는 등, 데이터베이스 질의 결과의 가독성과 직관성을 향상시킴으로써 개선된 사용자 경험을 제공하고 있습니다.

12. 두 테이블 조인 (JOIN)

관계형 데이터베이스는 데이터를 여러 테이블에 나누어 저장합니다. 아래 ERD는 데이터를 나누어 보관하는 테이블들의 모습을 잘 보여주고 있습니다.

단일 테이블만으로 데이터를 조회할 수 있는 경우도 존재하지만, 여러 테이블로 분리된 데이터를 다시 조합하여 정보를 탐색해야 하는 경우도 있습니다.
조인은 이러한 데이터 조합 과정을 돕습니다. 여러 테이블에 흩어져 있는 관련 데이터를 한데 모을 수 있는 조인을 Qurify와 함께 살펴보겠습니다.

generate_sql_query를 이용해서 orders와 order_details를 조인해서 order_details 별 order_count 합계를 알려줘

orders 테이블과 order_details 테이블 모두 order_id 컬럼을 가지고 있습니다. Qurify가 이를 파악하고 order_id 컬럼을 중심으로 두 테이블을 조인했습니다. 생성된 SQL 쿼리는 다음과 같습니다.

SELECT
  od.order_id,
  count(o.order_id) AS order_count
FROM
  order_details od
  JOIN orders o ON od.order_id = o.order_id
GROUP BY

이 중 JOIN 부분을 나타내는 구문 order_details od JOIN orders o ON od.order_id = o.order_id 은 크게 2가지로 구분하여 볼 수 있습니다.

1. order_details od JOIN orders o: 두 테이블을 조인합니다. 이 때 order_details 테이블은 od, orders 테이블은 o라는 별칭으로 부릅니다.

2. ON od.order_id = o.order_id: od 테이블의 order_id와 o 테이블의 order_id가 일치하는 행(row)를 기준으로 연결합니다.

이 쿼리를 실행하면 od 테이블의 주문 ID를 그룹화하여 각 주문에 대한 세부 항목 개수를 셀 수 있습니다.

만약 데이터베이스 질의 결과를 이해하기 어려울 경우, 위 사진처럼 Qurify의 실행 결과 기반 질문을 활용할 수 있습니다. '대화에 #tool-qmC8A37E 참조' 버튼을 누르면 대화창 위에 해당 툴 번호가 나타나게 됩니다. 모든 도구는 이러한 참조 기능을 제공하며, 대화창 상단의 툴 번호 목록을 통해 참조 목록을 확인 및 관리할 수 있습니다.
DBHub의 execute_sql 실행 결과로 생성된 테이블을 이해하기 위해, 각 컬럼이 의미하는 바를 물어보겠습니다.

각 컬럼이 의미하는 것을 알려줘

1. order_id: 각 주문을 식별하는 고유한 식별자

2. order_count: 해당 order_id에 속하는 주문의 개수

Qurify는 사용자의 프롬프트를 바탕으로 질의를 수행할 뿐만 아니라, 질의 결과에 대한 의문을 해소해 주기도 합니다. 대화 과정에서 실행 결과를 이해하기 어렵거나 궁금한 점이 생길 경우, 언제든지 실행 결과 기반 질문을 사용해 궁금증을 해결해 보세요.

13. 2단계 이상 조인을 통한 숨은 인사이트 발굴

13단계에서는 이전 단계에서보다 조금 더 복잡한 미션을 제시합니다. 지금까지의 튜토리얼 단게에서 익혔던 기능들을 조합하여 미션을 해결해야 합니다.
사용자가 단순한 데이터 탐색을 넘어 보다 복잡한 질의를 통해 숨은 인사이트를 발굴할 수 있도록 준비한 단계입니다. 이를 통해 테이블 간의 숨은 관계를 파악하고, 알아낸 인사이트를 정해진 양식으로 작성하는 능력을 기를 수 있습니다.

사용자는 직접 연결된 관계가 아닌, 2단계 이상으로 간접 연결된 테이블을 찾아 아래의 7단계 프로세스를 통해 인사이트를 추출하는 것을 목표로 합니다. 또한 발굴한 인사이트는 지정된 형식으로 정리해야 합니다. 이 프로세스와 형식을 참고하여, 데이터베이스로부터 숨겨진 정보를 이끌어낼 수 있는 프롬프트를 직접 작성해 보도록 하겠습니다.

사용자가 제시한 양식을 따라 Qurify가 응답을 생성한 모습입니다. 사용자의 요청에 따라 ①인사이트 추출 프로세스를 준수하였고 ②2단계 이상으로 간접 연결된 테이블들을 탐색했으며 ③최종 보고 형식을 준수했습니다. 답변의 마지막 부분인 사용 도구 요약이 정확한지 확인하기 위해 도구 실행 결과를 분석하겠습니다.

사용자가 입력한 프로세스대로 알맞은 도구를 호출 및 실행한 모습을 보여주고 있습니다. 또한 사용한 도구들을 적절히 요약하여 답변의 마지막 부분에 제시한 것을 확인할 수 있습니다.

14. 최종 미션: AI 주도 전체 분석 워크플로우

튜토리얼의 마지막 단계입니다. 이전 단계까지 수행했던 미션을 토대로 AI가 데이터 탐색부터 질문 생성, 쿼리 실행, 최종 분석으로 이루어진 전체 워크플로우를 자율적으로 수행하도록 지시하는 미션을 수행합니다.

최종 미션의 경우 Qurify에서 튜토리얼 에이전트와 함께 차근차근 큐리파이 배우기를 진행하며 직접 수행해 보세요.

마치며

Qurify 튜토리얼 에이전트가 제시하는 단계를 따라 튜토리얼을 모두 진행해보았습니다. 테이블과 컬럼 목록을 확인하는 기초적인 기능부터 AI를 이용한 워크플로우 자동화까지 직접 실행하며, Qurify와 함께 데이터 탐색 및 분석과 인사이트 발굴을 모두 성공적으로 수행했습니다.

튜토리얼을 모두 마친 후에도 Qurify의 기능을 다시 알아보고 싶다면 언제든지 튜토리얼을 재시작할 수 있습니다. 튜토리얼 에이전트와 함께 Qurify를 사용하는 법을 익히며 데이터베이스를 최대한으로, 그리고 효율적으로 활용해 보세요.