뉴스 기사별 하루 중 가장 활발한 시간대

사용자 이용 패턴을 파악하는 것은 앱의 사용성을 개선하는 데 매우 중요합니다. 뉴스 유통 플랫폼의 데이터 팀 일원인 당신에게, 콘텐츠 발행자들이 더 나은 콘텐츠를 만드는 데 도움이 될 지표를 제공해 달라는 요청이 들어왔습니다.

한 발행사는 특정 뉴스 기사 모음에서 하루 중 어떤 시간대가 가장 활발했는지 알고 싶어 합니다. 해당 데이터는 dc_news_dim과 dc_news_fact 테이블에 있습니다.

단계별로 진행하겠습니다. 먼저, 데이터의 세분성을 조정하고, 그다음 평균을 계산한 뒤, 마지막으로 각 뉴스 기사에 대해 하루 중 가장 활발한 상위 3개 시간대를 계산하겠습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

PostgreSQL로 살펴보는 시계열 분석

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

-- Change time granularity from 20m to 1h
SELECT
    id,
	___ AS hour,
	___ AS hourly_views
FROM dc_news_fact
GROUP BY id, hour
ORDER BY id, hour;