SQL（Structured Query Language，结构化查询语言）是我们数据分析师用来处理存储在关系数据库中的结构化数据的核心工具。它能够高效地完成数据检索、过滤、聚合和转换，从而为业务决策生成有意义的洞察。
- 编写 SQL 查询以提取和分析数据。
- 使用聚合、联接和分析函数。
- 应用 SQL 生成报告和业务洞察。
1. 数据分析简介
数据分析是对数据进行检查、清洗、转换和汇总的过程，旨在发现其中的模式、趋势和洞察。在此过程中，SQL 扮演着至关重要的角色，它使分析师能够直接与存储在关系数据库中的结构化数据进行交互。
2. SQL 入门指南
在本节中，我们将涵盖 SQL 的基础知识，包括如何设置数据库（如 MySQL 或 PostgreSQL），理解关系型数据库的概念，以及执行 SELECT、INSERT、UPDATE 和 DELETE 等基本 SQL 命令。我们的目标是学会如何与数据库交互并检索分析所需的数据。
- 简介
- 安装 MySQL/PostgreSQL
- 理解 SQL 命令
- SQL CREATE DATABASE
- SELECT
- SQL INSERT INTO
- SQL UPDATE
- SQL DELETE
- SQL ALTER TABLE
- DROP 和 TRUNCATE
3. 数据分析的基础 SQL 查询
在这里，我们将学习如何使用 SQL 从数据库中检索特定数据。主要主题包括选择列、使用 WHERE 子句过滤记录、使用逻辑运算符以及使用 ORDER BY 对数据进行排序。基础 SQL 查询是数据提取和分析的基石。
- Select Distinct
- 选择单独的列
- WHERE 子句
- HAVING 子句
- BETWEEN 和 IN 运算符
- 比较运算符
- 逻辑运算符
- NULL 运算符
- NULL 值
- ORDER BY
- 多列排序
- LIMIT 子句
- TOP, LIMIT, FETCH FIRST 子句
- 别名
4. 聚合函数与数据分组
SQL 聚合函数（例如 COUNT()、SUM()、AVG()、MAX()、MIN()）对于数据汇总至关重要。通过使用 GROUP BY 子句对数据进行分组，我们可以将数据聚合为有意义的子集（例如按地区汇总总销售额）。本节将教我们如何汇总和分析分组后的数据。
5. 多表数据联接
通常，数据分散在多个表中。SQL 的联接（Joins）操作，例如 INNER JOIN、LEFT JOIN 和 RIGHT JOIN，允许我们根据相关列将不同表的数据组合在一起。本节将解释如何使用联接来关联数据并执行跨表分析。