데이터 분석가:Applied Data Analytics/데이터 시각화

Heatmap 차트 (Retention Matrix) - 클라우드슈퍼셋 시각화

데이터분석 2025. 4. 13. 22:18

1. Heatmap 차트 (Retention Matrix) – 가장 임팩트 있고 전통적인 표현

목표:

가입 Cohort 별로 Day 0 ~ Day 7까지의 Retention 비율을 시각화 (색상으로 유지율 차이 강조)

Superset 차트 설정법:

설정 항목값
Chart Type Heatmap
Row (Y축) cohort_week
Column (X축) days_since_first_visit
Metric (Value) COUNT(DISTINCT fullVisitorId)
Filter isFirstVisit = 0 (재방문만 포함)
Normalize 열 기준으로 비율 계산 (% of row total 옵션)
Tooltip country, deviceCategory, trafficSource 추가하면 hover 시 상세 정보 표시
Color Scheme blue_white_yellow 또는 reds

인터랙션 효과:

  • 마우스 hover 시 Cohort별, Day별 방문자 수 및 비율 확인
  • 색으로 Retention 강약 즉시 파악
  • 날짜 필터 추가 시 최근 Cohort만 보여주는 필터도 가능

2. Time-series Line Chart (Cohort별 유지율 변화 추이)

목표:

시간 흐름에 따라 Cohort별 Retention이 어떻게 감소하는지 비교

Superset 차트 설정법:

설정 항목값
Chart Type Line Chart
Time Column days_since_first_visit (숫자형)
Metric COUNT(DISTINCT fullVisitorId)
Group By cohort_week
Filter isFirstVisit = 0
Time Granularity day 또는 week
Rolling Avg (옵션) 3일 이동평균 적용 가능
Tooltip country_group, deviceCategory 추가 가능

인터랙션 효과:

  • Cohort 그룹을 선택 필터로 지정 가능 (Filter Box와 연결)
  • hover 시 유지율 수치 확인 가능
  • country, platform_group별 세부 비교도 가능

추가 Tip: Superset 필터 추가 예시

  • 대시보드에 Filter Box 추가 → 사용자가 아래 항목별로 실시간 탐색 가능:
    • deviceCategory
    • trafficSource
    • country
    • cohort_week

전략 도출 예시 (활용 관점)

  • Retention 높은 Cohort의 유입 채널, 디바이스 분석 → 마케팅 최적화
  • 특정 국가 or 플랫폼에서 유지율 낮음 → UX 개선 기회
  • isFirstVisit = 1 → 초기 유입자 수 기준 분모로 설정 가능

원하시면 Superset에서 바로 사용할 수 있도록 아래도 제공해드릴 수 있어요:

  1. Superset에서 쓸 수 있는 SQL View 생성용 쿼리
  2. Retention 분석용 요약 테이블
  3. Markdown 보고서 초안

1. 차트 개요

항목내용
차트 유형 Mixed Time-series Chart
분석 목적 Cohort별 유입량(막대) + 유지율(선형) 비교
대표 시각화 예시 가입 주차별로 얼마나 많은 사용자가 들어왔고, 이후 유지율이 어떻게 변화했는지를 동시에 표현

 2. 추천 차트 제목

  • Retention Trend and User Volume by Cohort Week
  • 또는 한글: Cohort 주차별 유지율 추이 및 유입자 수 분석

3. 차트 설정: X축, Y축 및 값 구성

1) X축 (가로 축): days_since_first_visit

  • 의미: 가입 이후 며칠째 되는 날인지 (Day 0, Day 1, Day 2 ...)
  • 설정 위치: Time Column

2) 왼쪽 Y축 (선형): retention_rate

  • 의미: 가입 이후 해당 날짜까지 다시 방문한 사용자의 비율 (0~1 또는 %)
  • 설정 위치: Left Axis Metric
  • 값: retention_rate (직접 계산한 컬럼 또는 SQL View에서 미리 생성)

3) 오른쪽 Y축 (막대): user_count

  • 의미: 각 Cohort에서 Day 0에 유입된 사용자 수
  • 설정 위치: Right Axis Metric
  • 값: user_count 또는 COUNT(DISTINCT fullVisitorId) on Day 0 기준

4. Group By 설정 (선택적으로 Cohort 분리 시)

  • 설정 위치: Group By → cohort_week
  • 이렇게 하면 Cohort 주차별 선이 각각 다르게 표현됨 (legend로 구분 가능)

5. 기타 시각화 설정 팁

항목추천 값설명
Time Granularity day 일 단위 유지율 추이 확인
Chart Style Line + Bar 선: 유지율 / 막대: 유입자 수
Value Format .0% 또는 .2f 퍼센트 표시용
Tooltip cohort_week, platform_group, country 등 Hover 시 정보 더 보기
Legend 표시 켜기 Cohort별 선 색상 구분

6. 차트 예시 구성 요약표

설정 항목입력 값
Chart Type Mixed Time-series Chart
Chart Title Retention Trend and User Volume by Cohort Week
Time Column first_visit_date 또는 date
Time Granularity day
X-axis (가로) days_since_first_visit
Left Y-axis (선형) retention_rate
Right Y-axis (막대) user_count
Group By cohort_week

분석 인사이트 예시 도출

  • 특정 Cohort 주차에서 유입은 많았지만 유지율이 낮은 경우: 마케팅 품질 문제?
  • 반대로 유입은 적지만 retention이 높은 주차: 우수한 타겟/콘텐츠 가능성
  • 날짜별로 유지율 급락 포인트 탐색 → 기능 개선 포인트 도출

1. 차트 목표 및 기본 아이디어

  • Pivot Table을 사용하여,
    • 행(Rows) 에 코호트(예: cohort_week 또는 날짜 변환된 cohort_date_converted)를 두고,
    • 열(Columns) 에 첫 방문 이후 경과 일수(days_since_first_visit)를 둡니다.
    • 셀(Metrics) 에 유지율(retention_rate) 혹은 (재방문 사용자 / 전체 사용자) 값을 배치하면,
      각각의 (코호트, 경과 일수) 쌍에 대한 Retention을 한눈에 파악할 수 있습니다.

2. 데이터셋 확인 및 준비

  1. cohort_week (혹은 cohort_date_converted)
    • 문자열 형식의 코호트 주(예: '2025-01-01')이거나, 미리 날짜 형식으로 변환한 계산된 열(cohort_date_converted).
    • Pivot Table에서 행(Rows)로 사용 예정.
  2. days_since_first_visit
    • 첫 방문 후 경과 일수.
    • Pivot Table에서 열(Columns)로 사용 예정.
  3. retention_rate (또는 사용자 정의 Metric)
    • 이미 테이블에 유지율 컬럼(retention_rate)이 있다면, 이 컬럼을 그대로 사용하거나,
    • 혹은 재방문 사용자/전체 사용자( SUM(returning_users)/SUM(user_count) ) 같은 식을 새 Metric으로 추가할 수 있음.

3. Pivot Table 설정 (이미지 기준)

  1. 차트 유형
    • 차트 화면 좌측 상단에서 “Pivot Table”이 선택되어 있는지 확인합니다.
  2. Metrics (셀 값)
    • Metric을 “AVG(retention_rate)”와 같이, 유지율을 바로 사용할 수 있다면 그걸 선택하세요.
    • 만약 retention_rate 칼럼이 없다면, 아래와 같은 식을 새 Metric으로 만듭니다.
    • sql
      복사
      SUM(returning_users)/SUM(user_count)
    • 위 이미지에서는 “cohort_date_converted”와 “COUNT(*)”가 Metrics에 들어갈 수 있는데,
      • cohort_date_converted는 보통 날짜/문자열(차원)이므로 Metric이 아닌 Rows로 가야 하고,
      • Metric에는 집계 함수(SUM, COUNT, AVG 등)로 계산할 만한 수치형 값을 넣어야 합니다.
  3. Columns
    • days_since_first_visit를 선택합니다.
    • 열(Columns)은 각 경과 일수별로 열이 생성되어, 행과 교차되는 셀에 Metric 값(유지율)이 매핑됩니다.
  4. Rows
    • cohort_week 또는 cohort_date_converted 중 하나를 선택합니다.
    • 일반적으로 날짜 변환이 된 컬럼이 있다면(cohort_date_converted), 이를 사용하는 편이 정렬과 인식에 유리합니다.
  5. Filters
    • 필요에 따라 특정 기간, 특정 코호트만 보고 싶다면 Filters를 추가할 수 있습니다.
    • 현재는 “No filter” 상태라면 전체 데이터가 출력됩니다.
  6. Cell limit 등 옵션
    • Pivot Table의 셀 제한(Cell limit)을 넉넉히(예: 10,000) 잡아두세요.
    • 경과 일수(days_since_first_visit)가 다양하거나 코호트가 많으면 Pivot 테이블 셀이 많아질 수 있으므로, 충분히 넓게 설정하는 것이 좋습니다.
  7. 차트 생성 (Create chart)
    • 설정이 완료되면 Create chart 또는 Run Query 버튼을 눌러 결과를 미리봅니다.
    • 원하는 형태로 Pivot 테이블이 구성되면, 상단의 Save 버튼을 통해 대시보드에 추가합니다.

4. 차트 해석

  • 행(코호트 주): 예를 들어, 2025-01-01에 처음 가입한 사용자 그룹(코호트)을 나타냅니다.
  • 열(경과 일수): Day 0, Day 1, Day 7, ... 과 같이 첫 방문 후 며칠째인지를 나타냅니다.
  • 셀(유지율): 각 (코호트, 경과 일수) 조합에서의 Retention Rate를 보여줍니다.
    • 예: 0.3 (혹은 30%) 이면 해당 코호트의 Day 7에 30%가 재방문했다는 의미입니다.

5. 추가 팁: Heatmap 스타일 적용

  1. 조건부 서식(Conditional Formatting)
    • Superset의 Pivot Table에서는 조건부 서식(Conditional Formatting)을 설정해,
      특정 범위(예: 0%~100%)에 따라 셀 배경색을 그라데이션으로 표현할 수 있습니다.
    • 이를 활성화하면 Cohort Retention Heatmap 형태로 시각적 인사이트가 더 높아집니다.
  2. Metric 표현 형식
    • 유지율(0~1) 값이 너무 작게 보인다면, 퍼센트로 표시하는 형식(% 단위)이 더 직관적일 수 있습니다.

최종 요약

  1. Rows: cohort_week (또는 cohort_date_converted)
  2. Columns: days_since_first_visit
  3. Metrics: AVG(retention_rate) 또는 SUM(returning_users)/SUM(user_count)
  4. 필요시 조건부 서식을 활용해 Heatmap 스타일로 표현

[방법 1] – Pivot Table으로 “원시(Count) 값” 표시 후 해석하기

이 방법은 Pivot Table에 각 (코호트, days_since_first_visit)마다 전체 사용자 수를 표시하는 방식입니다.
그 후, 각 코호트의 Day 0 값을 기준으로 Retention Rate를 해석하면 됩니다.

A. Pivot Table 설정

  1. 차트 생성
    • Superset 대시보드 또는 Explore 화면에서 새 차트를 생성할 때 데이터셋(예: train_retention.train_final)을 선택합니다.
    • 차트 타입에서 Pivot Table을 선택합니다.
  2. Rows (행) 지정
    • Rows에 cohort_week를 선택합니다.
      • 만약 날짜 순서로 정렬하고 싶다면, 먼저 계산된 열(예: cohort_week를 날짜형으로 변환한 컬럼)이 있다면 그 컬럼을 Rows에 사용합니다.
  3. Columns (열) 지정
    • Columns에 days_since_first_visit를 선택합니다.
  4. Metrics (측정값) 지정
    • Metrics에 **COUNT(DISTINCT fullVisitorId)**를 선택합니다.
      • 이 Metric는 각 코호트와 특정 days_since_first_visit에 해당하는 전체 사용자 수를 나타냅니다.
    • (선택 사항) 별도로 “재방문 사용자” Metric을 만들고 싶다면,
      COUNT(DISTINCT CASE WHEN days_since_first_visit > 0 THEN fullVisitorId END)
      와 같이 정의할 수 있습니다.
  5. 추가 옵션
    • 필요하면 Pivot Table의 Conditional Formatting (조건부 서식) 또는 Heatmap 스타일 옵션을 활성화하여, 셀의 숫자 크기에 따라 색상을 지정하도록 할 수 있습니다.
    • 셀 제한(Cell Limit)이 충분히 큰지(예: 10000) 확인하세요.
  6. 차트 제목 및 설명
    • 차트 제목: “Cohort Retention Pivot Table (전체 사용자 수)”
    • 행 레이블: “Cohort Week”
    • 열 레이블: “Days Since First Visit”
  7. 실행 및 저장
    • Run Query 버튼을 눌러 결과를 확인합니다.
    • 결과가 마음에 들면 Save 버튼을 눌러 차트를 저장하고 대시보드에 추가합니다.

B. 차트 해석

  • 행 (Cohort)
    각 행은 특정 주(코호트)를 나타냅니다. 예를 들어, “2025-01-01” 코호트는 해당 날짜에 첫 방문한 사용자 그룹입니다.
  • 열 (Days Since First Visit)
    각 열은 첫 방문 이후 경과한 일수를 나타냅니다.
    • Day 0: 첫 방문 당일 → 이 숫자가 해당 코호트의 전체 사용자 수 (100%)
    • Day 1, Day 2, …: 해당 일에 재방문한 사용자의 수
  • Retention 해석 예
    만약 “2025-01-01” 코호트의 Day 0 값이 200이고, Day 1 값이 80라면, 해당 코호트의 Day 1 Retention Rate는 80/200 = 40%로 해석할 수 있습니다.

1. SQL 단계에서 미리 Retention Rate를 계산해 주는 방법

Pivot Table은 “각 셀에 보여줄 값”을 그대로 렌더링하는 성격이 강하기 때문에, 가장 확실한 방법은 데이터를 불러오는 SQL 쿼리에서 각 (코호트, day X)별 Retention Rate를 미리 계산하여 준비하는 것입니다.

1) Custom SQL 예시

sql
복사
-- 1. 각 (코호트, 경과 일수)별 user_count 집계 WITH cohort_data AS ( SELECT cohort_week, days_since_first_visit, COUNT(DISTINCT fullVisitorId) AS user_count FROM train_retention.train_final GROUP BY cohort_week, days_since_first_visit ), -- 2. 각 코호트의 Day 0 (첫 방문 당일) user_count를 baseline으로 추출 baseline AS ( SELECT cohort_week, user_count AS day0_count FROM cohort_data WHERE days_since_first_visit = 0 ) -- 3. 최종적으로 Retention Rate 계산 SELECT d.cohort_week, d.days_since_first_visit, SAFE_DIVIDE(d.user_count, b.day0_count) AS retention_rate -- * 100 을 하면 40.0 형태로 나오니, Superset에서 포맷을 %로 지정해도 되고 -- 여기서 x100 한 다음 문자열로 변환해 "% 붙이기"도 가능하지만, -- Superset의 포맷 기능을 활용하는 것이 더 권장됩니다. FROM cohort_data d JOIN baseline b USING (cohort_week) ORDER BY d.cohort_week, d.days_since_first_visit

이 쿼리를 Superset > SQL Lab에서 실행한 뒤, 원하는 이름(예: retention_precomputed)으로 새로운 데이터셋으로 저장합니다.

2) Pivot Table 구성

  1. 차트 유형: Pivot Table
  2. Rows: cohort_week
  3. Columns: days_since_first_visit
  4. Metrics: AVG(retention_rate) (또는 그냥 retention_rate 단독으로 사용)
  5. 차트 생성 후 실행: 테이블 형태로 각 셀에 Retention Rate 값(0 ~ 1)이 표시됩니다.

3) 퍼센트(%)로 표시하는 법

  • 표시 형식(Number Format) 설정:
    • 차트 오른쪽 패널(또는 “Customize” → “Data or Style” 설정)에 “D3 Number format” 옵션이 있는지 확인합니다.
    • 여기서 ,.2%(소수 둘째 자리까지 퍼센트) 또는 ,.1%(첫째 자리까지 퍼센트) 등을 지정하면,
      0.4 → 40.00%, 0.378 → 37.80% 형태로 자동 변환됩니다.

이렇게 하면, Day 0 대비 Day 1 사용자 수가 80/200 = 0.4 → 40%로 표시되므로 직관적으로 Retention을 확인할 수 있습니다.

2. Superset Pivot Table 자체 기능(비교적 제한적)

만약 별도의 쿼리 수정 없이, 현재 표에 표시된 “Day X의 사용자 수”를 “Day 0 사용자 수”로 나눈 백분율로 보고 싶다면, 일반적인 Pivot Table에서는 “퍼센트 계산”이 전체 행(혹은 전체 열) 합 대비로만 계산되는 경우가 많습니다.
**즉, ‘Day 1 / Day 0’**의 형태는 표준 Pivot 집계에서 제공하지 않을 수 있습니다.

  • 예: “Percentage of row” 옵션을 쓰면 Day 0 + Day 1 + Day 2 + ... = 100%로 계산되어, 원하는 “Day1 / Day0” 형태가 안 나올 수 있습니다.

따라서, **“Day X / Day 0”**를 정확히 표시하기 위해서는 위 [방법 1]처럼 SQL에서 미리 계산한 칼럼을 사용하는 것이 가장 권장됩니다.

3. 요약

  1. Custom SQL로 (코호트, day X)별 사용자 수를 구한 뒤, Day0 대비 비율(Retention Rate)을 미리 구합니다.
  2. Superset의 Pivot Table에서 retention_rate를 Metric으로 사용하고, Number format 옵션에서 ,.1% 또는 ,.2% 등을 지정하면 셀에 “40%” 형태가 표시됩니다.
  3. 이 방법으로 “Day 0: 200명, Day 1: 80명 → 0.4(40%)”처럼 원하는 퍼센트 값을 간단히 시각화할 수 있습니다.

이렇게 구성하면, 현재 Pivot Table에서 보여주던 “순수 사용자 수” 대신 바로 “Day 0 대비 비율(%)”을 확인 가능하며, 각 셀을 색상(Heatmap)으로 강조하는 조건부 서식도 적용할 수 있어 더 직관적인 Retention 분석을 수행할 수 있습니다.

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나의 말:

지금은 Custom SQL에 COUNT(DISTINCT fullVisitorId) 로 되어있거든 수정해줘
 

ChatGPT의 말:

24초 동안 이성 처리 완료

아래는 기존에 COUNT(DISTINCT fullVisitorId)를 사용한 Custom SQL을 수정하여, 각 코호트의 Day 0 대비 각 Day(예: Day 1, Day 2, …)의 Retention Rate를 백분율(%)로 계산하는 예시입니다.

예시 쿼리는 다음과 같습니다:

sql
복사
WITH cohort_data AS ( SELECT cohort_week, days_since_first_visit, COUNT(DISTINCT fullVisitorId) AS user_count FROM train_retention.train_final GROUP BY cohort_week, days_since_first_visit ), baseline AS ( -- 각 코호트의 Day 0 (첫 방문 당일)의 사용자 수를 기준으로 추출 SELECT cohort_week, user_count AS day0_count FROM cohort_data WHERE days_since_first_visit = 0 ) SELECT d.cohort_week, d.days_since_first_visit, -- Day 0 대비 현재 일수의 사용자 비율을 계산한 후, * 100으로 퍼센트 값으로 변환 SAFE_DIVIDE(d.user_count, b.day0_count) * 100 AS retention_rate_percent FROM cohort_data d JOIN baseline b ON d.cohort_week = b.cohort_week ORDER BY d.cohort_week, d.days_since_first_visit

설명

  1. cohort_data CTE
    • 각 코호트(cohort_week)와 첫 방문 후 경과 일수(days_since_first_visit)별로 고유 사용자(fullVisitorId)를 COUNT하여 user_count로 집계합니다.
  2. baseline CTE
    • 각 코호트의 Day 0에 해당하는 사용자 수를 day0_count로 추출합니다.
      (Day 0은 해당 코호트의 첫 방문 당일이므로, 이를 기준으로 다른 일수의 Retention Rate를 계산합니다.)
  3. 메인 SELECT
    • 각 (코호트, days_since_first_visit) 조합에서,
      SAFE_DIVIDE(d.user_count, b.day0_count) * 100을 통해 Retention Rate를 계산합니다.
      이 값은 예를 들어 Day 0이 200명이고 Day 1이 80명이면 80/200 × 100 = 40로, 40%의 Retention Rate를 나타냅니다.
  4. 정렬
    • ORDER BY 절을 사용하여 코호트와 경과 일수 순으로 결과를 정렬합니다.

Superset에서 사용하기

  • 위 쿼리를 Superset의 SQL Lab이나 Custom SQL 창에 입력하여 실행한 후, 새로운 데이터셋(예: retention_precomputed)으로 저장합니다.
  • 저장한 데이터셋을 기반으로 Pivot Table 차트 또는 다른 차트(Bar Chart, Heatmap 등)를 만들 수 있으며,
    Metric으로 retention_rate_percent 값을 사용하고, Superset의 Number Format 옵션에서 ,.1f%% 또는 ,.2f%% 같이 지정하면 40% 등의 형태로 표시됩니다.

이 방법을 사용하면, 기존 COUNT(DISTINCT fullVisitorId)를 유지하면서도, 각 코호트의 Day 0 대비 다른 일수의 Retention Rate를 백분율로 쉽게 확인할 수 있습니다.

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나의 말:

위 쿼리를 Superset의 SQL Lab이나 Custom SQL 창에 입력하여 실행한 후, 새로운 데이터셋(예: retention_precomputed)으로 저장하는 방법 아주쉽게알려줘
 

ChatGPT의 말:

4초 동안 이성 처리 완료

아래 단계별로 Superset의 SQL Lab에서 위 쿼리를 실행하고, 그 결과를 새로운 데이터셋(예: retention_precomputed)으로 저장하는 방법을 아주 쉽게 설명해 드리겠습니다.

1. Superset SQL Lab로 이동하기

  1. Superset 로그인
    Superset에 로그인합니다.
  2. SQL Lab 선택
    상단 메뉴에서 SQL Lab을 클릭합니다.
  3. 데이터베이스 선택
    왼쪽 상단의 데이터베이스 드롭다운에서, 쿼리를 실행할 BigQuery(또는 해당 데이터베이스)를 선택합니다.

2. 쿼리 입력 및 실행

  1. 쿼리 창에 쿼리 복사 붙여넣기
    제공된 쿼리를 복사하여 SQL Lab의 쿼리 입력창에 붙여넣습니다.
    sql
    복사
    WITH cohort_data AS ( SELECT cohort_week, days_since_first_visit, COUNT(DISTINCT fullVisitorId) AS user_count FROM train_retention.train_final GROUP BY cohort_week, days_since_first_visit ), baseline AS ( SELECT cohort_week, user_count AS day0_count FROM cohort_data WHERE days_since_first_visit = 0 ) SELECT d.cohort_week, d.days_since_first_visit, SAFE_DIVIDE(d.user_count, b.day0_count) * 100 AS retention_rate_percent FROM cohort_data d JOIN baseline b ON d.cohort_week = b.cohort_week ORDER BY d.cohort_week, d.days_since_first_visit
  2. 예시 쿼리:
  3. 쿼리 실행
    우측 상단 또는 상단의 Run Query 버튼을 클릭합니다.
    쿼리가 성공적으로 실행되어 결과가 나타나면 확인합니다.

3. 실행 결과를 새로운 데이터셋으로 저장하기

  1. 결과 오른쪽 상단 메뉴 확인
    실행 결과 창 상단 또는 우측에 보통 "Save as dataset" 혹은 "Save" 버튼이 있습니다.
  2. 새 데이터셋으로 저장 선택
    • 버튼을 클릭하면 저장할 데이터셋의 이름과 설명을 입력할 수 있는 팝업 창이 열립니다.
    • 여기서 데이터셋 이름을 예를 들어 retention_precomputed 로 입력합니다.
    • 필요하다면 설명란에 간단히 "코호트별 Retention Rate(%)을 계산한 데이터셋" 등으로 적어줍니다.
  3. 저장 완료
    저장 버튼(예: Save & Explore)을 클릭하여 데이터셋을 저장합니다.
    이렇게 하면 Superset의 데이터셋 목록에 새로운 데이터셋이 추가됩니다.

4. 새 데이터셋을 활용하여 차트 만들기

  • 이제 저장된 retention_precomputed 데이터셋을 선택하여 원하는 Pivot Table, Bar Chart, Heatmap 등 다양한 차트를 만들 수 있습니다.
  • 예를 들어, 새 차트를 만들 때 데이터셋으로 retention_precomputed를 선택하고, Rows에 cohort_week, Columns에 days_since_first_visit, Metrics에 retention_rate_percent를 사용하면 됩니다.
  • 차트 설정 옵션에서 Number Format을 ,.1f%% 또는 ,.2f%%로 지정하면 값이 퍼센트로 표시됩니다.

이와 같이 Superset의 SQL Lab에서 쿼리를 실행하고, 결과를 새 데이터셋으로 저장하면 추후 차트 생성 시 재사용할 수 있어 매우 편리합니다.

o3-mini-high

나의 말:

기존에쿼리 입력창에 SELECT * FROM my-project-0321-454411.train_retention.train_final LIMIT 100 WITH retention AS ( SELECT cohort_week, days_since_first_visit, COUNT(DISTINCT fullVisitorId) AS user_count, COUNT(DISTINCT IF(isFirstVisit = 0, fullVisitorId, NULL)) AS returning_users, SAFE_DIVIDE( COUNT(DISTINCT IF(isFirstVisit = 0, fullVisitorId, NULL)), COUNT(DISTINCT fullVisitorId) ) AS retention_rate FROM train_retention.train_final GROUP BY cohort_week, days_since_first_visit ) SELECT * FROM retention ORDER BY cohort_week, days_since_first_visit 다음과 같이 적혀있는데 이건 어떻게 해?
 

ChatGPT의 말:

20초 동안 이성 처리 완료

입력하신 쿼리는 두 개의 별도 SELECT 구문이 함께 작성되어 있어서 SQL 문법 오류가 발생합니다. Superset의 SQL Lab(또는 Custom SQL 창)에서는 한 번에 하나의 쿼리만 실행되도록 구성해야 합니다.

예를 들어, 현재 쿼리는 아래와 같이 되어 있습니다:

sql
복사
SELECT * FROM `my-project-0321-454411`.`train_retention`.`train_final` LIMIT 100 WITH retention AS ( SELECT cohort_week, days_since_first_visit, COUNT(DISTINCT fullVisitorId) AS user_count, COUNT(DISTINCT IF(isFirstVisit = 0, fullVisitorId, NULL)) AS returning_users, SAFE_DIVIDE( COUNT(DISTINCT IF(isFirstVisit = 0, fullVisitorId, NULL)), COUNT(DISTINCT fullVisitorId) ) AS retention_rate FROM train_retention.train_final GROUP BY cohort_week, days_since_first_visit ) SELECT * FROM retention ORDER BY cohort_week, days_since_first_visit

이렇게 작성하면, 첫 번째 SELECT문(SELECT * FROM ... LIMIT 100)이 실행된 후 바로 WITH 구문이 나오므로 SQL 파서가 혼란스러워집니다.

해결 방법

  1. 두 쿼리를 분리해서 실행하기
    • 테이블 미리보기:
      만약 단순히 테이블의 데이터를 먼저 확인하고 싶다면, 아래의 쿼리를 따로 실행하세요.
    • sql
      복사
      SELECT * FROM `my-project-0321-454411`.`train_retention`.`train_final` LIMIT 100
    • Retention 쿼리 실행:
      Retention 분석을 위한 쿼리는 별도로 실행해야 합니다. 아래와 같이 수정된 쿼리를 사용하세요.
    • sql
      복사
      WITH retention AS ( SELECT cohort_week, days_since_first_visit, COUNT(DISTINCT fullVisitorId) AS user_count, COUNT(DISTINCT IF(isFirstVisit = 0, fullVisitorId, NULL)) AS returning_users, SAFE_DIVIDE( COUNT(DISTINCT IF(isFirstVisit = 0, fullVisitorId, NULL)), COUNT(DISTINCT fullVisitorId) ) AS retention_rate FROM train_retention.train_final GROUP BY cohort_week, days_since_first_visit ) SELECT * FROM retention ORDER BY cohort_week, days_since_first_visit
  2. 하나의 쿼리로 통합하지 않기
    • Superset의 SQL Lab에서는 한 번에 하나의 쿼리만 실행할 수 있으므로, 두 개의 SELECT문을 한 문장에 넣지 마세요.
    • 테스트하고 싶은 쿼리는 별도의 쿼리 창에 입력하거나, 쿼리 앞부분을 주석 처리(예, -- SELECT * FROM ... LIMIT 100)한 후 실행합니다.

요약

  • 문제:
    여러 SELECT문이 한 쿼리 안에 작성되어 있어 SQL 구문 오류가 발생합니다.
  • 해결:
    • 한 번에 하나의 쿼리만 실행하도록 분리합니다.
    • 테이블 미리보기와 Retention 분석 쿼리를 별도로 실행하거나, 필요 없는 쿼리 부분은 삭제합니다.

 

fatal 에러라고 뜨는데
 

ChatGPT의 말:

몇 초 동안 이성 처리 완료

"fatal 에러"라는 메시지는 쿼리 실행 중에 심각한 오류가 발생했음을 나타냅니다. 보통 SQL 구문 오류, 데이터셋 연결 문제, 리소스 부족 또는 Superset 설정 문제 등이 원인일 수 있습니다. 아래 단계들을 하나씩 점검해 보세요.

1. SQL 구문 확인

  • 단일 쿼리 사용:
    앞서 설명한 대로, 한 번에 하나의 SELECT 쿼리만 실행해야 합니다. 만약 여러 SELECT문이나 WITH 절 전에 다른 SELECT문이 포함되어 있다면 제거하거나 주석 처리하세요.
    sql
    복사
    WITH retention AS ( SELECT cohort_week, days_since_first_visit, COUNT(DISTINCT fullVisitorId) AS user_count, COUNT(DISTINCT IF(isFirstVisit = 0, fullVisitorId, NULL)) AS returning_users, SAFE_DIVIDE( COUNT(DISTINCT IF(isFirstVisit = 0, fullVisitorId, NULL)), COUNT(DISTINCT fullVisitorId) ) AS retention_rate FROM train_retention.train_final GROUP BY cohort_week, days_since_first_visit ) SELECT * FROM retention ORDER BY cohort_week, days_since_first_visit
  • 예시 (Retention 분석 쿼리만 남김):
  • 주석 처리:
    다른 쿼리나 미리보기 SELECT문이 남아있다면, 시작 부분에 -- 를 붙여 주석 처리한 후 실행해 보세요.

2. 데이터셋 연결 및 권한 확인

  • 데이터베이스 연결:
    사용 중인 데이터베이스(BigQuery 등) 연결이 정상인지, 권한 설정에 문제가 없는지 확인합니다.
    • 데이터셋 이름, 프로젝트명, 테이블 이름에 오타가 없는지 확인하세요.
    • SQL Lab에서 쿼리를 실행할 때 연결된 데이터베이스에서 제대로 실행되는지 BigQuery 콘솔(또는 해당 데이터베이스 콘솔)에서 직접 테스트해 보세요.

3. 리소스/쿼리 제한 점검

  • 쿼리 복잡도:
    쿼리 결과가 너무 크거나 복잡할 경우, 쿼리 타임아웃이나 메모리 부족 문제로 fatal error가 발생할 수 있습니다.
    • 쿼리 결과를 LIMIT를 추가하여 작은 데이터셋으로 테스트해 보세요.
    sql
    복사
    WITH retention AS ( SELECT cohort_week, days_since_first_visit, COUNT(DISTINCT fullVisitorId) AS user_count, COUNT(DISTINCT IF(isFirstVisit = 0, fullVisitorId, NULL)) AS returning_users, SAFE_DIVIDE( COUNT(DISTINCT IF(isFirstVisit = 0, fullVisitorId, NULL)), COUNT(DISTINCT fullVisitorId) ) AS retention_rate FROM train_retention.train_final GROUP BY cohort_week, days_since_first_visit ) SELECT * FROM retention ORDER BY cohort_week, days_since_first_visit LIMIT 100
  • 쿼리 실행 환경:
    Superset 서버의 로그를 확인하여 추가적인 오류 메시지가 있는지 확인해 보세요. (관리자 권한이 있다면 로그 파일을 확인하면 좋습니다.)

4. Superset 캐시/서버 재시작

  • 때로는 Superset 자체의 캐시 문제나 내부 상태 문제로 fatal error가 발생할 수 있으므로,
    Superset 서비스 재시작 또는 브라우저 캐시 삭제 후 다시 시도해 보세요.

5. 쿼리 실행 결과 확인

  • 위의 수정된 쿼리를 BigQuery 콘솔이나 데이터베이스 콘솔에서 실행해 보고, 정상 실행되는지 확인하세요.
    정상 실행된다면 Superset 쪽의 문제일 가능성이 높으니, Superset의 연결 설정을 다시 점검합니다.

결론

  1. 쿼리창에 Retention 분석 쿼리만 남기고 나머지 불필요한 SELECT문은 제거하거나 주석 처리합니다.
  2. 데이터셋, 테이블 이름, 연결 및 권한을 확인합니다.
  3. 쿼리 결과가 너무 많아 타임아웃이 발생하는지 LIMIT 절로 테스트해 봅니다.
  4. Superset 캐시나 서버 재시작 후에도 문제가 지속된다면, Superset 로그와 연결 설정을 추가 점검합니다.

이 단계들을 하나씩 시도해 보시면 fatal error 원인을 파악하고 해결할 수 있을 것입니다. 문제가 지속되면 Superset 로그나 데이터베이스 로그에서 구체적인 에러 메시지를 확인해보시는 것이 좋습니다.

o3-mini-high

나의 말:

 
첨부 이미지는 지금 알려준데로 하고있는 창인데 빠지거나 수정해야할곳 검토해줘
 

ChatGPT의 말:

21초 동안 이성 처리 완료

아래는 첨부 이미지(현재 SQL Lab 화면) 기준으로, 불필요한 구문을 제거하고 올바른 WITH 쿼리만 남겨서 Retention Rate를 계산하는 방법을 정리했습니다. Superset의 SQL Lab에서는 한 번에 하나의 쿼리만 실행해야 하므로, 미리보기용 SELECT * FROM ... LIMIT 100 구문을 주석 처리하거나 삭제해야 합니다.

1. 현재 입력된 쿼리 문제점

  1. 두 개의 SELECT문이 한 쿼리 안에 섞여 있음
    • SELECT * FROM ... LIMIT 100
    • WITH retention AS (...) SELECT * FROM retention ...
  2. BigQuery에서는 일반적으로 한 번에 한 쿼리만 실행하도록 제한
    • 여러 SELECT문을 같은 쿼리로 작성하면 구문 오류(fatal error 등)가 발생할 수 있습니다.

2. 해결 방법: 불필요한 SELECT 제거 후 WITH 쿼리만 실행

  1. 주석 처리 또는 삭제
    • 현재 쿼리의 맨 위에 있는 미리보기용 SELECT * FROM \my-project-0321-454411`.`train_retention`.`train_final` LIMIT 100 부분을 삭제하거나 주석(--`) 처리하세요.
  2. 최종 WITH 구문만 남기기
    아래 예시처럼 단일 쿼리 형태로 정리하면 됩니다.
sql
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-- 아래 미리보기 쿼리는 주석 처리 (필요 시 따로 실행) /* SELECT * FROM `my-project-0321-454411`.`train_retention`.`train_final` LIMIT 100 */ -- Retention 쿼리만 남긴다 WITH retention AS ( SELECT cohort_week, days_since_first_visit, SAFE_DIVIDE( COUNT(DISTINCT IF(isFirstVisit = 0, fullVisitorId, NULL)), COUNT(DISTINCT fullVisitorId) ) * 100 AS retention_rate_percent -- 퍼센트로 환산 FROM `my-project-0321-454411`.`train_retention`.`train_final` GROUP BY cohort_week, days_since_first_visit ) SELECT * FROM retention ORDER BY cohort_week, days_since_first_visit LIMIT 100
  • 주석(/* ... */ 또는 --)을 사용해 첫 번째 SELECT문을 비활성화하거나 삭제하면, WITH 구문이 정상적으로 동작하게 됩니다.
  • retention_rate_percent로 컬럼 이름을 변경하고 * 100을 곱해주면 0~100 범위의 값으로 표시되며, Superset 차트에서 퍼센트 형태로 시각화할 때 편리합니다.

3. 실행 및 새 데이터셋으로 저장

  1. Run Query
    • 쿼리창에서 불필요한 부분을 제거(또는 주석) 후 Run Query를 클릭하여 실행하세요.
    • 정상 실행되면 결과 테이블이 나타납니다.
  2. 결과를 새 데이터셋으로 저장 (선택 사항)
    • 결과 화면 위쪽에 “Save as dataset” 또는 “Explore” 버튼이 있을 수 있습니다.
    • “Save as dataset”을 선택해 retention_precomputed 같은 새 데이터셋 이름으로 저장하면,
      차트 만들 때 이 데이터셋을 직접 사용 가능합니다.

추가 팁

  • 단순 미리보기: 테이블 데이터를 100행만 보고 싶다면, “Retention 계산” 쿼리 전에 별도의 SQL 에디터에서 SELECT * FROM ... LIMIT 100만 따로 실행하세요. (SQL Lab에서 탭을 새로 열거나, 기존 쿼리를 주석 처리했다가 필요할 때만 풀어쓰는 식)
  • 퍼센트 표기:
    • 이미 * 100을 해놓은 경우 Superset 차트에서 숫자 포맷을 ,.2f처럼 지정하면 “40.00”으로 표시됩니다.
    • 만약 차트에서 “40%”처럼 직접 퍼센트 기호를 붙이려면, Superset의 “Number Format”에 ,.1f%%를 지정하면 됩니다.

이렇게 정리하면 Superset SQL Lab에서 “fatal error” 없이 정상적으로 Retention Rate(%)를 계산하는 쿼리를 실행하고, 이후 차트나 데이터셋으로 활용할 수 있게 됩니다.

o3-mini-high

나의 말:

Run Query 쿼리창에서 불필요한 부분을 제거(또는 주석) 후 Run Query를 클릭하여 실행하 하니 Google BigQuery Error bigquery error: 403 POST https://bigquery.googleapis.com/bigquery/v2/projects/amiable-nova-447401-t6/queries?prettyPrint=false: Access Denied: Table my-project-0321-454411:train_retention.train_final: User does not have permission to query table my-project-0321-454411:train_retention.train_final, or perhaps it does not exist. 에러 메시지야 수정해줘
 

ChatGPT의 말:

15초 동안 이성 처리 완료

이 에러 메시지는 BigQuery에서 해당 테이블에 대한 접근 권한이 없거나 테이블 자체가 존재하지 않음을 의미합니다. 구체적으로는 사용 중인 Superset 연결(또는 서비스 계정)이
my-project-0321-454411:train_retention.train_final 테이블에 접근할 권한이 없다는 내용입니다.

아래 단계들을 차례대로 확인 및 수정해 보세요.

1. 테이블 존재 여부 확인

  • BigQuery 콘솔에서 확인:
    BigQuery 웹 UI(https://console.cloud.google.com/bigquery)로 이동한 후,
    프로젝트 ID가 my-project-0321-454411 인지,
    데이터셋 이름이 train_retention 인지, 그리고 테이블 이름이 train_final 인지 확인하세요.
  • 오타 점검:
    테이블, 데이터셋, 프로젝트 ID에 오타가 없는지 다시 한 번 확인합니다.

2. 권한 설정 및 IAM 역할 확인

  • 접근 권한 부여:
    BigQuery에서 해당 테이블(또는 데이터셋)에 접근할 수 있도록,
    Superset에서 사용 중인 사용자 계정 또는 서비스 계정에 적절한 IAM 역할(예: BigQuery Data Viewer 또는 BigQuery User)을 부여해야 합니다.
    • BigQuery 콘솔에서 IAM 및 관리자(IAM & Admin) 메뉴로 이동합니다.
    • Superset에서 사용하는 계정(또는 서비스 계정)이 프로젝트 my-project-0321-454411에 적절한 권한이 있는지 확인하고, 없다면 추가합니다.
  • 서비스 계정 키 확인:
    Superset이 BigQuery에 접속할 때 사용되는 JSON 키파일(서비스 계정)이 올바른 프로젝트 및 권한을 가지고 있는지 확인하세요.

3. 연결 설정 재검토

  • 프로젝트 ID 불일치 확인:
    에러 메시지를 보면 쿼리 실행 URL이
    https://bigquery.googleapis.com/bigquery/v2/projects/amiable-nova-447401-t6/queries?...
    로 되어 있는데, 조회하려는 테이블은
    my-project-0321-454411:train_retention.train_final
    입니다.
    • Superset 연결 설정(데이터베이스 연결 설정 또는 SQLAlchemy URI)에서 올바른 기본 프로젝트가 설정되어 있는지 확인하세요.
    • 만약 두 프로젝트 간의 접근이 필요한 상황이라면, 서비스 계정에 두 프로젝트 모두에 대한 읽기 권한이 부여되어야 합니다.

4. 권한 수정 후 테스트

  1. BigQuery 콘솔에서 해당 테이블에 대해 간단한 쿼리(예: SELECT * FROM my-project-0321-454411.train_retention.train_final LIMIT 10)를 실행해 보고, 정상 실행되는지 확인합니다.
  2. Superset에서 동일한 쿼리를 실행해 봅니다.
    • 만약 BigQuery 콘솔에서는 정상 실행되는데 Superset에서는 에러가 발생한다면, Superset의 연결 설정(예: 기본 프로젝트, 서비스 계정 키 등)을 다시 확인합니다.

요약

  • 테이블 및 데이터셋 이름이 올바른지 확인합니다.
  • Superset에서 사용하는 계정/서비스 계정에 my-project-0321-454411 프로젝트에 대한 읽기 권한(예: BigQuery Data Viewer)이 부여되어 있는지 확인합니다.
  • Superset 연결 설정에서 기본 프로젝트가 올바르게 지정되어 있는지 점검합니다.
  • 필요한 경우, 관리자에게 문의하여 적절한 권한이 부여되도록 요청합니다.

위 단계를 모두 확인한 후 다시 쿼리를 실행해 보세요. 권한 및 연결 설정이 수정되면 “Access Denied” 에러 없이 쿼리가 성공적으로 실행될 것입니다.

o3-mini-high

나의 말:

BigQuery 콘솔에서 IAM 및 관리자(IAM & Admin) 메뉴가 어디있어?
 

ChatGPT의 말:

8초 동안 이성 처리 완료

Google Cloud 콘솔에서 IAM 및 관리자 메뉴를 찾으려면 다음 단계를 따라보세요:

  1. Google Cloud 콘솔 접속:
    웹 브라우저에서 https://console.cloud.google.com 에 접속하고, 해당 Google 계정으로 로그인합니다.
  2. 좌측 상단의 네비게이션 메뉴 열기:
    화면 좌측 상단에 있는 햄버거 아이콘(세 개의 가로 줄)을 클릭합니다.
  3. 메뉴에서 'IAM 및 관리자' 찾기:
    펼쳐지는 네비게이션 메뉴에서 아래쪽으로 스크롤하면 'IAM 및 관리자' 혹은 'IAM & Admin' 항목을 확인할 수 있습니다.
    • 여기에서 'IAM' 옵션을 선택하면 프로젝트의 사용자 및 서비스 계정에 부여된 권한을 확인하고 수정할 수 있습니다.

만약 메뉴에서 바로 보이지 않는다면, 상단의 검색창에 "IAM" 또는 "IAM 및 관리자"라고 입력해도 해당 메뉴로 바로 이동할 수 있습니다.

이 과정을 통해 Superset에서 사용하는 서비스 계정이나 사용자에게 필요한 BigQuery 접근 권한(예: BigQuery Data Viewer)이 제대로 설정되어 있는지 확인하고, 필요시 추가 권한을 부여할 수 있습니다.

o3-mini-high

나의 말:

서비스 계정 키 확인: Superset이 BigQuery에 접속할 때 사용되는 JSON 키파일(서비스 계정)이 올바른 프로젝트 및 권한을 가지고 있는지 확인하세요. 방법 알려줘
 

ChatGPT의 말:

13초 동안 이성 처리 완료

다음은 Superset에서 BigQuery에 접속할 때 사용하는 서비스 계정 키(JSON 파일)가 올바른 프로젝트와 충분한 권한을 가지고 있는지 확인하는 단계별 방법입니다.

1. JSON 키 파일 내용 확인

  1. 키 파일 위치 찾기 및 열기
    • Superset 설정 파일이나 환경 변수에서 사용 중인 서비스 계정 키 파일의 경로를 확인합니다.
    • 키 파일(JSON)을 텍스트 편집기(예: VSCode, 메모장 등)로 엽니다.
  2. 필수 항목 확인하기
    JSON 파일에서 반드시 확인할 항목은 다음과 같습니다:
    • "project_id": 키 파일에 명시된 프로젝트 ID가 Superset에서 사용하고자 하는 BigQuery 프로젝트와 일치하는지 확인합니다.
    • "client_email": 서비스 계정의 이메일 주소입니다. 이 이메일을 기준으로 Cloud Console의 IAM 및 서비스 계정 설정에서 해당 계정의 권한을 확인합니다.
    • "private_key": 올바른 비공개 키 값이 포함되어 있는지(물론 직접 키 값을 검증하진 않지만, 값이 비어있지 않은지 확인).

2. Google Cloud 콘솔에서 서비스 계정 및 권한 확인

  1. Google Cloud 콘솔 접속
  2. "IAM 및 관리자" 메뉴 접근
    • 좌측 상단의 햄버거 메뉴(세 줄 아이콘)를 클릭한 후, "IAM 및 관리자" > "서비스 계정" 메뉴를 선택합니다.
    • 또는 상단 검색창에 "서비스 계정"을 입력해서 이동할 수도 있습니다.
  3. 해당 서비스 계정 찾기
    • JSON 파일에서 확인한 "client_email" 값(예: my-service-account@my-project.iam.gserviceaccount.com)을 목록에서 찾아 클릭합니다.
  4. 권한(Role) 확인하기
    • 서비스 계정 세부 페이지에서 "권한" 또는 "역할" 항목을 확인합니다.
    • BigQuery 작업에 필요한 일반적인 역할은 다음과 같습니다:
      • BigQuery Data Viewer: 테이블 데이터 읽기 권한
      • BigQuery User: 쿼리 실행 권한
    • 위의 역할들이 할당되어 있지 않으면, [편집] 버튼을 클릭해 필요한 역할을 추가합니다.

3. Superset 연결 설정 확인

  1. Superset 데이터베이스 연결 설정 확인
    • Superset에서 BigQuery 연결을 구성할 때, 서비스 계정 키 파일의 경로가 올바르게 지정되었는지, 그리고 해당 서비스 계정 키가 위에서 검토한 올바른 JSON 키 파일인지 재확인합니다.
    • Superset 설정 파일(예: superset_config.py)이나 데이터베이스 연결 설정 화면에서 기본 프로젝트(Project ID)가 JSON 키 파일의 "project_id"와 일치하는지 확인합니다.
  2. 테스트
    • 위 단계들을 완료한 후, BigQuery 콘솔 또는 Superset SQL Lab에서 간단한 쿼리(예: SELECT 1 또는 SELECT * FROM ... LIMIT 10)를 실행해 보아 서비스 계정 권한이 올바르게 적용되었는지 테스트합니다.

요약

  1. JSON 키 파일을 열어 "project_id"와 "client_email" 값을 확인합니다.
  2. Google Cloud 콘솔에서 IAM 및 관리자 > 서비스 계정으로 이동하여, JSON 파일의 "client_email"에 해당하는 계정을 찾아 필요한 BigQuery 관련 역할(예: BigQuery Data Viewer, BigQuery User)이 할당되어 있는지 확인하고, 없으면 추가합니다.
  3. Superset의 BigQuery 연결 설정에서 JSON 키 파일 경로와 기본 프로젝트 설정을 확인하고 일치하는지 점검합니다.
  4. 테스트 쿼리를 실행하여 연결 및 권한 문제가 해결되었는지 확인합니다.

이 과정을 통해 Superset에서 사용 중인 서비스 계정이 올바른 프로젝트와 권한을 가지고 있는지 확인할 수 있으며, 권한 문제가 있다면 수정할 수 있습니다.

o3-mini-high

나의 말:

Google BigQuery Error bigquery error: 403 POST https://bigquery.googleapis.com/bigquery/v2/projects/amiable-nova-447401-t6/queries?prettyPrint=false: Access Denied: Table my-project-0321-454411:train_retention.train_final: User does not have permission to query table my-project-0321-454411:train_retention.train_final, or perhaps it does not exist. This may be triggered by: Issue 1002 - The database returned an unexpected error. See less 에러 메시지 확인해줘
 

ChatGPT의 말:

18초 동안 이성 처리 완료

아래 에러 메시지는 BigQuery에서 쿼리를 실행할 때, 해당 테이블에 접근 권한이 없거나 테이블이 존재하지 않음을 나타냅니다.

go
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bigquery error: 403 POST https://bigquery.googleapis.com/bigquery/v2/projects/amiable-nova-447401-t6/queries?prettyPrint=false: Access Denied: Table my-project-0321-454411:train_retention.train_final: User does not have permission to query table my-project-0321-454411:train_retention.train_final, or perhaps it does not exist.

주요 내용 및 원인

  1. 403 Access Denied 에러
    • 403 에러는 사용자가 요청한 작업(이 경우 테이블 조회)에 대해 권한이 없음을 의미합니다.
    • 메시지에서 User does not have permission to query table ... 라고 되어 있으므로, 현재 Superset(또는 해당 서비스 계정)이 my-project-0321-454411:train_retention.train_final 테이블에 접근할 권한이 없다는 뜻입니다.
  2. 프로젝트 및 테이블 확인 문제
    • 메시지에 따르면, 쿼리 실행 URL은 projects/amiable-nova-447401-t6를 사용하고 있으나, 실제 조회하려는 테이블은 my-project-0321-454411:train_retention.train_final 입니다.
    • 즉, 두 개의 서로 다른 프로젝트가 혼용되어 있을 가능성이 있으며, Superset 연결 설정에서 기본 프로젝트 또는 서비스 계정이 올바르게 지정되지 않았을 수 있습니다.

확인 및 조치 방법

  1. 테이블 존재 여부 확인
    • Google Cloud 콘솔의 BigQuery 섹션에서 my-project-0321-454411 프로젝트 안의 train_retention 데이터셋에 train_final 테이블이 실제로 존재하는지 확인합니다.
  2. 권한(IAM) 확인
    • Superset에서 쿼리를 실행할 때 사용되는 사용자나 서비스 계정이 해당 테이블에 대해 읽기 권한(예: BigQuery Data Viewer)을 가지고 있는지 확인하세요.
    • Google Cloud 콘솔에서 IAM 및 관리자 또는 서비스 계정 메뉴를 통해, 해당 서비스 계정(또는 사용자)에 대해 필요한 역할이 부여되어 있는지 점검합니다.
  3. 프로젝트 설정 확인
    • Superset 데이터베이스 연결 설정에서, 기본 프로젝트가 올바르게 설정되어 있는지 확인합니다.
      • 예를 들어, Superset 연결 설정에서 기본 프로젝트가 amiable-nova-447401-t6로 되어 있다면, 테이블을 조회할 때 올바른 프로젝트가 사용되지 않을 수 있습니다.
    • 만약 두 프로젝트 간에 접근이 필요한 경우, 해당 서비스 계정에 크로스 프로젝트 액세스 권한이 부여되어 있는지 확인해야 합니다.
  4. 서비스 계정 키 확인
    • Superset에서 BigQuery에 연결할 때 사용하는 JSON 키 파일 내 "project_id"와 연결 설정에 지정된 기본 프로젝트가 일치하는지 확인합니다.
    • JSON 키 파일에 명시된 "client_email" 계정에 필요한 BigQuery 역할(예: BigQuery Data Viewer, BigQuery User)이 할당되어 있는지 재확인합니다.

결론

  • 주 요점:
    쿼리가 실행되는 사용자가 my-project-0321-454411:train_retention.train_final 테이블에 접근할 권한이 없거나, 테이블이 존재하지 않기 때문에 에러가 발생합니다.
  • 조치:
    1. BigQuery 콘솔에서 테이블 존재 여부를 확인하고, 올바른 프로젝트 및 데이터셋을 사용하고 있는지 점검합니다.
    2. Superset에서 사용중인 서비스 계정이나 사용자에게 BigQuery에 대한 읽기 권한(예: BigQuery Data Viewer)을 부여합니다.
    3. Superset 연결 설정에서 기본 프로젝트와 서비스 계정 키 파일의 "project_id"가 일치하는지 확인합니다.
    4. 두 프로젝트(예: amiable-nova-447401-t6와 my-project-0321-454411) 간의 크로스 프로젝트 액세스 권한이 필요한지 여부를 검토하고, 필요 시 권한을 추가합니다.

위 사항들을 하나씩 확인하고 수정하면, 해당 403 권한 에러가 해결되어 쿼리가 정상적으로 실행될 것입니다.

다.

o3-mini-high
 

나의 말:

 
첨부 사진에서 columns에 들어간게 맞는지 확인해줘
 

ChatGPT의 말:

10초 동안 이성 처리 완료

일반적으로 코호트 분석(Pivot Table)에서 “일수(days_since_first_visit)”를 열(Columns)에, “코호트(cohort_week)”를 행(Rows)에, “유지율(Retention Rate)”을 Metric으로 배치합니다. 화면 상 첨부 이미지를 보면, 다음과 같은 구성을 사용하는 것이 권장됩니다:

  1. Rows: cohort_week
  2. Columns: days_since_first_visit
  3. Metrics: retention_rate_percent (또는 직접 계산된 유지율)

즉,

  • 각 행(Row)은 특정 코호트(어느 주/날짜에 처음 방문했는지)를 의미하고,
  • 각 열(Column)은 “첫 방문 후 며칠째인지”(days_since_first_visit)를 나타내며,
  • 셀 안의 Metric 값이 “해당 코호트가 특정 일수째에 보여주는 유지율(%)”을 가리키게 됩니다.

첨부 이미지를 기준으로 확인할 점

  • Columns에 days_since_first_visit가 들어간 것은 보통 올바른 설정입니다.
  • Rows에 cohort_week가 들어가 있는지도 함께 확인해 주세요.
  • Metrics가 COUNT(*)와 retention_rate_percent 두 개가 있으면, Pivot Table 셀이 여러 값(둘 다)을 보여줄 수 있습니다.
    • 만약 단순히 유지율(%)만 보고 싶다면 **COUNT(*)**를 빼고, retention_rate_percent만 남기는 것이 깔끔합니다.

N/A(결측) 행이 보이는 경우

  • 스크린샷에 “N/A” 행이 있는 것은 cohort_week 값이 비어 있거나 NULL인 레코드가 있을 때 발생할 수 있습니다.
  • 이 경우 필요에 따라 Filters나 수정된 쿼리로 NULL이나 빈 값을 제외할 수 있습니다.

요약하자면, 첨부 이미지에서 “days_since_first_visit”가 Columns에 들어간 점은 Retention Cohort 분석에서 일반적으로 맞는 설정입니다. 다만, Rows, Metrics 부분도 위 권장 구조에 맞춰서 조정하시면 더 깔끔한 코호트 분석 차트를 얻을 수 있습니다.

o3-mini-high
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