sql也能做分析？ 常见的数据清洗，预处理，数据分类，数据筛选，分类汇总，以及数据透视等操作，用SQL一样可以实现（除了可视化，需要放到Excel里呈现）。 SQL不仅可以从数据库中读取数据，还能通过不同的SQL函数语句直接返回所需要的结果，从而大大提高了自己在客户端应用程序中计算的效率。 但是，这个过程需要很熟练掌握SQL！ 本文就利用提取MySQL的数据，通过写SQL的数据处理方式，来对一份淘宝数据进行用户分析。 01. 基于RFM模型的用户分析 03. 数据清洗 1. （2）一周中用户活跃时段分布 由于第一周和第五周的数据不全，因此这两周的数据不考虑到此次数据分析中。 ? ? 由以上结果可以看出，每周用户活跃度较稳定，每周五活跃度会有小幅降低，但是周末会慢慢回升。
| 作者：无眠 | 来源：知乎 前些天在网上冲浪的时候看到一个案例咨询，问说世界500强的数据分析要不要去，评论区一片爆炸：“楼主能分享一下文科生怎么转行做数据分析吗？？” 、“SQL、python这些学起来好痛苦！”我看着屏幕苦笑，数据分析岗位现在的热门程度如果要形容的话，基本就是随便抓一个微博网友都知道这个岗位了。 Anyway，言归正传，数据分析师的招聘JD你们一定不陌生： ? 可以说，每个数据分析岗都需要会SQL。 我本人曾在滴滴、美团、平安科技的数据分析类岗位实习过，实习期间会大量运用sql进行取数。 也参与了2018年的秋招，做过网易、拼多多、新浪等等公司的数据分析笔试题，还是比较了解SQL常考的题目类型的。 写这篇文章是希望帮助还没有实战过SQL的小伙伴、或者了解一些SQL语句，但是担心自己了解的太片面的小伙伴。这篇文章主要介绍的是：如果想要面试数据分析岗位，最优先需要掌握的SQL技能是哪些呢？
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今天分享SQL的窗口函数基础。 目录： 1. 窗口函数是什么 2. 排序函数 3. 分布函数 4. 前后函数 5. 首尾函数 6. 聚合函数 1. 窗口函数是什么 窗口函数，也叫OLAP函数（Online Anallytical Processing，联机分析处理），可以对数据库数据进行实时分析处理。 成绩表 面对上面这份数据，我们要求各科目学生们得分排名，就可以用到排序函数。 查询结果如下： NTILE(2) NTILE(n)在数据分析中应用较多，比如由于数据量大，需要将数据平均分配到n个并行的进程分别计算，此时就可以用NTILE(n)对数据进行分组（由于记录数不一定被 n整除，所以数据不一定完全平均），然后将不同桶号的数据再分配。
• 1 基础查询 • 2 字符串\数字\日期时间 • 3 聚合数据查询 • 4 子查询 • 5 联接\组合查询 • 6 高级查询 • 7 更新数据 阅读提醒：点击图片放大可看清晰的 1 基础查询 ? 2 字符串\数字\日期时间 ? 3 聚合数据查询 ? 4 子查询 ? 5 联接\组合查询 ? 6 高级查询 ? 7 更新数据 ? 参考资料 《SQL Server 应用与开发 范例宝典》 http://blog.csdn.net/sky_666/article/details/8627127 迷途（数据圈资深分析师分享）： ? 转载大数据公众号文章，请向原文作者申请授权，否则产生的任何版权纠纷与大数据无关。
• 1 基础查询 • 2 字符串\数字\日期时间 • 3 聚合数据查询 • 4 子查询 • 5 联接\组合查询 • 6 高级查询 • 7 更新数据 阅读提醒：点击图片放大可看清晰的 1 基础查询 ? 2 字符串\数字\日期时间 ? 3 聚合数据查询 ? 4 子查询 ? 5 联接\组合查询 ? 6 高级查询 ? 7 更新数据 ? 参考资料 《SQL Server 应用与开发 范例宝典》 http://blog.csdn.net/sky_666/article/details/8627127 迷途（数据圈资深分析师分享）： ?
在数据类岗位招聘过程中，经常会考察求职者的SQL能力，这里整理了3个常考的SQL数据分析题，按照由简单到复杂排序，一起来测试一下你掌握了么？ PS：以下SQL代码在MySQL8.0及其以上版本运行。 在上图中可以发现，经过LEAD()函数处理后，数据会根据user_id字段分组后按照login_time字段排序。 可供参考的解题思路：根据用户ID和日期进行分组，通过统计用户在各购买渠道购物的记录个数来判断某用户在某日期购物时采用的访问方式（web、app和both）。 涉及知识点：UNION、分组聚合、数据去重。 本文题目内容摘自最新出版的《SQL数据分析：从基础破冰到面试题解》
SQL是数据分析必备的技能了，面对数据分析问题如何快速写出一手漂亮的SQL是初学者最大的难题，本篇分享3个常考数据分析题，摘自《SQL数据分析：从基础破冰到面试题解》一书中。 在数据类岗位招聘过程中，经常会考察求职者的SQL能力，这里整理了3个常考的SQL数据分析题，按照由简单到复杂排序，一起来测试一下你掌握了么？ PS：以下SQL代码在MySQL8.0及其以上版本运行。 在上图中可以发现，经过LEAD()函数处理后，数据会根据user_id字段分组后按照login_time字段排序。 涉及知识点：UNION、分组聚合、数据去重。 本文题目内容摘自最新出版的《SQL数据分析：从基础破冰到面试题解》
大家好，我是接地气的陈老师，在数据类岗位招聘过程中，经常会考察求职者的SQL能力，这里整理了3个常考的SQL数据分析题，按照由简单到复杂排序，一起来测试下你掌握了么？ 在上图中可以发现，经过LEAD()函数处理后，数据会根据user_id字段分组后按照login_time字段排序。 可供参考的解题思路：根据用户ID和日期进行分组，通过统计用户在各购买渠道购物的记录个数来判断某用户在某日期购物时采用的访问方式（web、app和both）。 涉及知识点：UNION、分组聚合、数据去重。 本文题目内容摘自最新出版的《SQL数据分析：从基础破冰到面试题解》
SQL 的类型 可以把 SQL 分为两个部分：数据操作语言 (DML) 和 数据定义语言 (DDL)。 SQL 语句用于取回和更新数据库中的数据。 SQL 面向数据库执行查询 SQL 可从数据库取回数据 SQL 可在数据库中插入新的记录 SQL 可更新数据库中的数据 SQL 可从数据库删除记录 SQL 可创建新数据库 SQL 可在数据库中创建新表 SQL 可在数据库中创建存储过程 SQL 可在数据库中创建视图 SQL 可以设置表、存储过程和视图的权限 数据库是什么 顾名思义，你可以理解为数据库是用来存放数据的一个容器。 使用单引号来环绕文本值（大部分数据库系统也接受双引号）。
在数据类岗位招聘过程中，经常会考察求职者的SQL能力，这里整理了3个常考的SQL数据分析题，按照由简单到复杂排序，一起来测试一下你掌握了么？ PS：以下SQL代码在MySQL8.0及其以上版本运行。 在上图中可以发现，经过LEAD()函数处理后，数据会根据user_id字段分组后按照login_time字段排序。 login_info ) AS a WHERE TIMESTAMPDIFF(DAY, login_time, next_login_time) < 5 GROUP BY user_id; 题目3：用户购买渠道分析 可供参考的解题思路：根据用户ID和日期进行分组，通过统计用户在各购买渠道购物的记录个数来判断某用户在某日期购物时采用的访问方式（web、app和both）。 涉及知识点：UNION、分组聚合、数据去重。
在大数据、人工智能、数据分析、爬虫等领域，Python 都有无法替代的作用！ 比如著名的豆瓣、知乎网，就是用Python开发的。 Python数据分析，已经成为职场人提升自我的最佳选择，广泛运用在销售、运营、市场、财务等岗位。 Python数据分析那么好用，那应该怎么学习？在哪里学？有什么推荐？ 今晚，奈学教育高级数据分析讲师Panda，将为大家带来免费公开课「0基础学会Python数据分析」，课程中会教大家用三行代码爬取海量数据，使用Python实现批量数据处理，通过pyecharts可视化神器演示疫情地图 A：课程内容通俗易懂，不管是数据分析师、运营、销售、新媒体、财务等，都可以参与本次直播课。 Q：授课老师资质如何？ A：本次直播老师Panda，曾任多家互联网资深数据分析专家。 8年数据分析实战经验，擅长用户行为、上午决策、企业战略等多种数据分析方向。机械工业出版社签约作者，编著《Python数据分析入门与实战》。 Q：课程主要讲什么？ A：本次课程分为三部分。
Excel是数据分析中最常用的工具 ，利用Excel可以完成数据清洗，预处理，以及最常见的数据分类，数据筛选，分类汇总，以及数据透视等操作，而这些操作用SQL一样可以实现。 SQL不仅可以从数据库中读取数据，还能通过不同的SQL函数语句直接返回所需要的结果，从而大大提高了自己在客户端应用程序中计算的效率。 字符串替换 UPDATE data1 SET city=REPLACE(city,'SH','shanghai'); SELECT city FROM data1; 按位置字符串截取 字符串截取可用于数据分列 ',1); 取倒数第二个分隔符之后的所有字符，结果是google.com; SELECT substring_index('www.google.com','.',-2); 6 筛选 通过操作符实现高级筛选 数据分组可以实现Excel中数据透视表的功能 数据分组 group by 用于数据分组 having 用于分组后数据的过滤 SELECT order_num,COUNT(*) as items FROM
数据科学家们早已熟悉的R和Pandas等传统数据分析框架虽然提供了直观易用的API，却局限于单机，无法覆盖分布式大数据场景。 借小数据分析之力，撼大数据分析之巨石；四两拨千斤，不亦乐乎！ ? 图1：飞速增长中的Spark Spark SQL是Spark的核心组件之一，于2014年4月随Spark 1.0版一同面世。 新近发布的Spark 1.3更加完整的表达了Spark SQL的愿景：让开发者用更精简的代码处理尽量少的数据，同时让Spark SQL自动优化执行过程，以达到降低开发成本，提升数据分析执行效率的目的。 图3：DataFrame支持的各种外部数据源 Spark SQL助力大数据分析 精简代码 DataFrame带来的最明显的优点之一就是帮助用户进一步精简代码。 图7：人口数据分析示例 为了说明查询优化，我们来看上图展示的人口数据分析的示例。图中构造了两个DataFrame，将它们join之后又做了一次filter操作。
前言 我们通过 OLTP（联机事务处理）系统实时处理用户数据，还需要在 OLAP（联机分析处理）系统中对它们进行分析,今天我们来看下如何使用 SQL 分析数据。 使用 SQL 进行数据分析的几种方式 在 DBMS(数据库管理系统) 中，有些数据库很好地集成了 BI 工具，可以方便我们对收集的数据进行商业分析。 因此最直接的方式，还是将 SQL 与数据分析模块分开，采用 SQL 读取数据，然后通过 Python 来进行数据分析的处理。 使用 SQL+Python 完成购物数据的关联分析 除此以外，我们还可以直接使用 SQL 完成数据的查询，然后通过 Python 的机器学习工具包完成关联分析。 通过今天的例子我们应该能看到采用 SQL 作为数据查询和分析的入口是一种数据全栈的思路，对于数据开发人员来说降低了数据分析的技术门槛。
，开发之类的问题那是数据库工程师的事情，而作数据分析的你了解SQL语言即可。 了解SQL的必要性 俗话说“巧妇难为无米之炊”，没有数据怎么分析。而SQL对于你来说就好比电脑的键盘鼠标，虽说没有了它也能照常运行，但对使用它的人来说灵活性却下降了许多。 而这一点也正是许多数据分析从业者所缺少的（包括我），记得白鸦曾在他的博客中发表过数据分析师很少的言论。不管数据分析师在什么样的团队，其所起的作用都是统计和调查，数据挖掘、可行性及策略分析等类似的功能。 真正的数据分析师，或者能达到企业期望要求的数据分析师为什么凤毛麟角。为什么满足企业要求的数据分析师凤毛麟角，其中一个主要的原因就是学统计的人不会数据库，而学计算机的同学不会建模分析。 SQL使得数据的采集过程变得更加方便快捷，此处的方便快捷可以从2方面得以体现，1.在分析数据时候不必再苦苦请求其他同事，自己需要什么数据自己直接去导，而不再是从别人手中接过譬如.xls或.csv之类的数据文档
基于Cassandra数据分析编程实例 本节主要内容： Spark对Canssandra数据库数据的处理，通过Spark SQL对结构化数据进行数据分析。 创建Gradle项目，引入依赖 创建Spark Session连接 写入Cassandra数据库 读取Cassandra数据库 Spark注册SQL 临时视图执行Distinct操作 完整源码Spark2Cassandra.java .config("spark.cassandra.connection.port", "9042") .getOrCreate(); 14.3.3 写入Cassandra数据库表 查询Canssandra数据库 ? 14.3.4 读取Cassandra数据库表 Dataset<Row> ds = spark.read() .format("org.apache.spark.sql.cassandra
14.3 Spark-SQL基于PostgreSQL数据分析编程实例 “卜算子·大数据”一个开源、成体系的大数据学习教程。 ——每周日更新 本节主要内容： Spark对PostgreSQL数据源数据的处理，通过Spark SQL对结构化数据进行数据分析。 创建Gradle项目，引入依赖 创建连接 读数据库 写数据库 完整源码Spark2PostgreSQL.java 完整项目源码 14.3.1 引入依赖 compile group: 'org.apache.spark 2.3.1' compile group: 'org.postgresql', name: 'postgresql', version: '42.2.2' 14.3.2 创建Spark Session与数据库连接参数 SparkSession spark = SparkSession .builder() .appName("Java Spark SQL basic example"
拖延症的我终于接下来第二篇数据库参数的分析。 数据库的参数分析一直以来是调优中的重要一环，而感觉有时候却感觉找不到一些方法，我分析了一下，还是蛮有意思。数据库的参数分析基于下面的几个环境。 10gR2(10.2.0.5.0) 11gR2(11.2.0.4.0) 12cR1(12.1.0.2.0) 大体来说数据库的参数在Oracle中还有很大一部分没有开放，而在很多博客，技术分析中，总是会自然而然的分析到隐含参数 这里你可以很明显看到一个拐点，在11g到12c的过程中，公开的参数相对在减少。 而怎么分析这些参数呢，能不能挖掘出一些重要的信息呢。 下面是参数情况的数据。 要得到这些数据方法也很直白，就是查询视图数据转储。具体方法参见：使用SQL来分析数据库参数（一)（r10笔记第68天） 我们首先创建一个表来存放这些参数信息。 数据得到了，我们来通过SQL进行简单分析。 1）哪些参数是11g新增的？
数据分析系列——SQL数据库 总第49篇 ▼ 本文知识只是用作于常用的数据分析中，并未涉及专业数据库搭建等知识。 全篇分为四个部分：初识数据库、数据库的操作、数据库存储数据的单元即表的基本操作、表的操作基础。全文较长，建议收藏，可当做sql使用教程。 1 初识数据库 ? 2 操作数据库 ? 创建数据库 使用数据库时第一步就是要创建数据库，SQL中的数据库通常由数据文件和事务日志组成，一个数据库可以有一到多个数据文件和事务日志组成。 简单查询表中的数据 1、SQL运算符 1)、算术运算符，主要包括加、减、乘、除、取余、取商。 在SQL中不能直接使用比较运算符对值进行比较，需要在查询语句中的WHERE子句或T-SQL编程时使用。
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