大数据公司数据分析取数流程以及 SQL 示例
有效的数据分析,首先需要从庞大的数据库中获取所需的数据,这就涉及到 SQL 取数的技巧。
SQL 使用流程
作为一种结构化查询语言,SQL 可以对关系型数据库进行增删改查操作。对于数据分析师,最常用的就是查询操作,即从数据库中提取出满足条件的数据,以便再进行计算处理或可视化展示。那么,SQL 取数的基本流程是什么呢?
首先,确定要取数的目标表和字段,以及要计算的指标。这需要对业务需求有清晰的理解,知道要从哪些表中获取哪些字段,以及要计算哪些内容。
其次,编写 SQL 查询语句,使用 select、from、where、group by、having、order by 子句,指定要查询的字段名、表名、条件、分组、排序,熟练掌握 SQL 语法,灵活使用各种函数。
然后,运行 SQL 查询语句,从数据库中获取数据,一定要严格检查数据的准确性和完整性。正确地连接数据库,执行查询语句,还要注意检查数据是否有缺失、异常或错误等问题。
最后,将查询结果导出到其他工具或平台,准备下一步的处理或展示。不同的场景,配合不同的工具,普遍的如 Excel、Power BI、Tableau。
SQL 具体代码内容
具体的业务需求决定如何写 SQL 代码,但总的来说,分为以下几个部分:
建表语句:创建数据库或表,指定表名、字段名、字段类型、主键、索引等属性。
插入语句:向表中插入数据,指定要插入的表名和字段值。
查询语句:从表中查询数据,指定要查询的字段名、表名、条件、排序、分组等。
更新语句:修改表中的数据,指定要修改的表名、字段名、条件和新值。
删除语句:删除表中的数据,指定要删除的表名和条件。
不同部分的 SQL 简单示例如下:
SQL 代码示例
再看一个简单的示例,假设我们要从一个产品表中获取产品名称、价格和类别等信息,并计算每个类别的产品平均价格。
首先,我们确定要取数的目标表和字段如下:
目标表:products
目标字段:prod_name(产品名称)、prod_price(产品价格)、prod_category(产品类别)
目标指标:prod_category_avg_price(每个类别的产品平均价格)
其次,我们编写 SQL 查询语句如下:
其中,
select 子句指定了要查询的字段名;
from 子句指定了要查询的表名;
avg 函数用于计算平均值;
over 子句用于指定窗口函数的分区和排序方式;
partition by 子句用于按照产品类别进行分组;
as 子句用于给计算出来的字段起一个别名。
然后,我们运行 SQL 查询语句,在数据库中获取数据,并检查数据是否正确和完整。假设我们得到了如下的查询结果:
我们可以看到,查询结果中包含了我们想要的字段和指标,数据也没有缺失或异常,因此可以认为数据是正确和完整的。
最后,我们将查询结果导出到 Excel 中,进行进一步的处理,可以对查询结果进行排序、筛选、分析或制作图表等,以满足不同的需求和场景。
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