拿捏 SQL 数据分析：从基础破冰到面试题解

目前，在各大招聘网站查询数据分析相关岗位时，在任职要求一栏中基本都会看到“熟练运用 SQL”的要求，SQL 可以说是数据分析相关岗位的必备基础技能。

数据分析对 SQL 有哪些基本要求呢？

• 熟悉 SQL 语法，除了熟练掌握 SQL 常用语法，能对于一些细节理解到位，例如“BETWEEN 是否包含边界”、“对 NULL 的处理和查询”。

• 快速理解业务 SQL，通过文档、数据字典、数据宽表快速理解已有的常用业务 SQL。在刚接触数据分析业务时，写 SQL 占据数据分析工作的很多时间，刚接触数据分析岗位的新人，通常面临的部门业务 SQL 与自己之前学习的 SQL 复杂度相差较大，主要体现在工作中的 SQL 语句结构复杂、语句较长。SQL 语句结构复杂包括多表连接数量和子查询数量过多，这些在之前学习 SQL 中是较为少见的。SQL 语句较长，一个业务分析动辄数百上千行 SQL，而之前学习 SQL 可能常写的是几行到十几行。由于 SQL 语句较为复杂，还需要理解业务来帮助理解 SQL 内容，让接触实际数据分析业务的新人短期难以理解，难以适应。

• 快速上手业务 SQL 书写。理解业务后，可以快速上手新业务的 SQL 书写，能够根据已有业务改变做出 SQL 上的修改和复用。

掌握以上基本要求，我们再来了解下数据分析岗笔试面试 SQL 考点。

笔者调研近几年各公司（尤其是互联网公司）在校招和社招时对于数据分析岗位的考察内容，对 SQL 的考察时常出现在相关笔试与面试中。主要考察点是 SQL 的“增删查改”常用操作中的“查”。

SQL 中查询相关内容涉及广泛，例如经常考察的“多表连接”、“窗口函数”、“子查询”、“分组聚合”等知识点，在求职准备过程中需要花时间充分准备，方能在笔试面试中从容应对。

不同公司关于数据分析 SQL 的出题方向会有倾向，例如主营电商类的互联网公司倾向于电商场景的 SQL 考察，例如以“商品销售”为出题背景，例如求“销量情况”、“GMV”、“销量同环比”；主营网约车类的互联网公司倾向于“打车”相关的题目内容，例如要求计算“订单应答率”、“订单完单率”；主营游戏类的互联网公司倾向于考察“游戏充值付费情况”、“游戏用户活跃度情况”等。从企业对数据分析人才需求的角度考虑，通过结合公司业务场景的 SQL 题目对求职者进行考察，筛选通过的求职者更符合招聘需求。当然，只要熟练学习使用 SQL，具体考核题目背景只是外在的修饰。

数据分析类岗位对 SQL 考察的知识点整理：

• 基础查询

• 数据过滤

• 各种函数

• 分组聚合

• 子查询

• 多表连接

• 组合查询

• 常用数据库操作

  那么如何拿捏 SQL 数据分析？从容应夯实 SQL 基础知识进阶与应对面试题目实战？

  给大家推荐一本新书《SQL 数据分析：从基础破冰到面试题解》

  
  

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没有基础可以学吗？

可以，本书从环境搭建开始，从基础入门到进阶，然后通过题目实战提升 SQL 能力，是一本关于 SQL 数据分析的实战手册。

本书对比市面上大部分 SQL 书籍的特色是什么？

将数据分析挖掘中所需的 SQL 能力抽出来专门写，不会涉及很多不常用的功能语法，由浅入深，并配套大量练习题（可作为求职笔试面试的练习题），每个练习题都配有数据导入、解题思路和参考答案。练习题会结合当前数据分析很多场景需求来编制，例如“活跃用户分析”、“连续登录用户分析”、“社区团购行为分析”、“商品销量同环比”。

本书适合数据分析相关岗位求职备考准备么？

很适合，本书展现了数据分析工作的日常内容，给出了数据分析岗位的工作技能要求，然后讲述了数据分析笔试与面试中对 SQL 的考查知识点。通过 3 种难度的题目练习，能提升求职能力并达到初级数据分析挖掘岗位对 SQL 的能力要求。

本书的适合什么样的读者？

• 数据分析与数据开发求职者和从业者

• 计算机科学与技术、统计学、数学、大数据、人工智能、数据科学相关专业的师生

• 对数据分析和 SQL 感兴趣人群

• 转行做数据分析与数据开发的人员