用于数据分析的8个SQL技术

用于数据分析的8个SQL技术

作者|RAM DEWANI 编译|VK 来源|Analytics Vidhya

概述

• SQL是任何从事分析或数据科学的人都必须知道的语言

• 这里有8种用于数据分析的SQL技术，任何数据科学专业人士都会喜欢使用它

介绍

SQL是数据科学专业人员军械库中的一个关键齿轮。这是经验之谈，如果你还没有学会SQL，你就不能指望在分析或数据科学领域取得成功。

为什么SQL如此重要？

随着我们进入新的十年，我们生产和消费数据的速度正在一天一天的飙升。

为了根据数据做出明智的决策，世界各地的组织都在聘请数据专业人士，如业务分析师和数据科学家，从海量的数据宝库中挖掘信息。

其中一个最重要的工具就是SQL！

结构化查询语言(SQL)已经存在了几十年。它是一种编程语言，用于管理关系数据库中保存的数据。

世界各地的大多数大公司都在使用SQL。数据分析员可以使用SQL访问、读取、操作和分析数据库中存储的数据，并生成有用的信息，以推动明智的决策过程。

在本文中，我将讨论8种SQL技术，这些技术将使你为任何高级数据分析问题做好准备。请记住，本文假设你对SQL有非常基本的了解。

目录

• 了解数据集

• SQL技术1：计算行和项

• SQL技术2：聚合函数

• SQL技术3：极值识别

• SQL技术4：数据切片

• SQL技术5：限制数据

• SQL技术6：数据排序

• SQL技术7：过滤模式

• SQL技术8：分组、汇总数据和分组过滤

了解数据集

学习数据分析的最好方法是什么？通过在一个数据集上执行它！

为此，我创建了一个零售商店的虚拟数据集。客户数据表由ConsumerDetails表示。

我们的数据集由以下列组成：

• Name –消费者的名称
• Locality –客户所在地
• Total_amt_spend –消费者在商店中花费的总金额
• Industry –它表示消费者所属的行业

注：我们将使用MySQL5.7进行实验。你可以从这里下载

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