M

MLOG

Eesti

Avastage andmeanalüüsi jõud SQL-päringutega. Algajasõbralik juhend mitteprogrammeerijatele väärtuslike teadmiste ammutamiseks andmebaasidest.

SQL-i andmebaasi päringud: Andmeanalüüs ilma programmeerimiskogemuseta

Tänapäeva andmepõhises maailmas on oskus ammutada andmebaasidest tähendusrikkaid teadmisi väärtuslik vara. Kuigi programmeerimisoskusi seostatakse sageli andmeanalüüsiga, pakub SQL (Structured Query Language) võimsa ja kättesaadava alternatiivi ka neile, kellel puudub formaalne programmeerimisharidus. See juhend tutvustab teile SQL-i põhitõdesid, võimaldades teil teha andmebaasides päringuid, analüüsida andmeid ja luua aruandeid, kõike seda ilma keerulist koodi kirjutamata.

Miks õppida SQL-i andmeanalüüsi jaoks?

SQL on standardkeel relatsiooniliste andmebaaside haldussüsteemidega (RDBMS) suhtlemiseks. See võimaldab teil struktureeritud vormingus salvestatud andmeid hankida, nendega manipuleerida ja neid analüüsida. Siin on põhjused, miks SQL-i õppimine on kasulik, isegi kui teil puudub programmeerimiskogemus:

Relatsiooniliste andmebaaside mõistmine

Enne SQL-päringutesse süvenemist on oluline mõista relatsiooniliste andmebaaside põhitõdesid. Relatsiooniline andmebaas organiseerib andmed tabelitesse, kus read esindavad kirjeid ja veerud atribuute. Igal tabelil on tavaliselt primaarvõti, mis identifitseerib iga kirje unikaalselt, ja võõrvõtmed, mis loovad seoseid tabelite vahel.

Näide: Kujutage ette e-poe andmebaasi. Selles võivad olla järgmised tabelid:

Need tabelid on omavahel seotud primaar- ja võõrvõtmete kaudu, mis võimaldab teil kombineerida andmeid mitmest tabelist, kasutades SQL-päringuid.

SQL-i põhipäringud

Uurime mõningaid põhilisi SQL-päringuid, et saaksite alustada:

SELECT-lause

Lause SELECT kasutatakse andmete hankimiseks tabelist.

Süntaks:

SELECT column1, column2, ...
FROM table_name;

Näide: Hangi kõigi klientide nimed ja e-posti aadressid tabelist Kliendid.

SELECT Name, Email
FROM Customers;

Saate kasutada SELECT *, et hankida kõik veerud tabelist.

Näide: Hangi kõik veerud tabelist Tooted.

SELECT *
FROM Products;

WHERE-klausel

WHERE-klauslit kasutatakse andmete filtreerimiseks kindla tingimuse alusel.

Süntaks:

SELECT column1, column2, ...
FROM table_name
WHERE condition;

Näide: Hangi kõigi toodete nimed, mis maksavad rohkem kui 50 dollarit.

SELECT ProductName
FROM Products
WHERE Price > 50;

WHERE-klauslis saate kasutada erinevaid operaatoreid, näiteks:

Näide: Hangi kõigi klientide nimed, kelle nimi algab tähega "A".

SELECT Name
FROM Customers
WHERE Name LIKE 'A%';

ORDER BY klausel

ORDER BY klauslit kasutatakse tulemuste hulga sortimiseks ühe või mitme veeru alusel.

Süntaks:

SELECT column1, column2, ...
FROM table_name
ORDER BY column1 [ASC|DESC], column2 [ASC|DESC], ...;

ASC määrab kasvava järjestuse (vaikimisi) ja DESC kahaneva järjestuse.

Näide: Hangi toodete nimed ja hinnad, sorteerituna hinna järgi kahanevas järjekorras.

SELECT ProductName, Price
FROM Products
ORDER BY Price DESC;

GROUP BY klausel

GROUP BY klauslit kasutatakse ridade grupeerimiseks, millel on ühes või mitmes veerus samad väärtused.

Süntaks:

SELECT column1, column2, ...
FROM table_name
WHERE condition
GROUP BY column1, column2, ...
ORDER BY column1, column2, ...;

GROUP BY klauslit kasutatakse sageli koos agregeerimisfunktsioonidega, nagu COUNT, SUM, AVG, MIN ja MAX.

Näide: Arvuta iga kliendi poolt tehtud tellimuste arv.

SELECT CustomerID, COUNT(OrderID) AS NumberOfOrders
FROM Orders
GROUP BY CustomerID
ORDER BY NumberOfOrders DESC;

JOIN-klausel

JOIN-klauslit kasutatakse ridade kombineerimiseks kahest või enamast tabelist seotud veeru alusel.

Süntaks:

SELECT column1, column2, ...
FROM table1
[INNER] JOIN table2 ON table1.column_name = table2.column_name;

On olemas erinevat tüüpi JOIN-e:

Näide: Hangi iga tellimuse tellimuse ID ja kliendi nimi.

SELECT Orders.OrderID, Customers.Name
FROM Orders
INNER JOIN Customers ON Orders.CustomerID = Customers.CustomerID;

Täiustatud SQL-tehnikad andmeanalüüsiks

Kui olete põhilised SQL-päringud selgeks saanud, võite uurida keerukamaid tehnikaid keerukamate andmeanalüüsi ülesannete teostamiseks.

Alampäringud

Alampäring on päring, mis on pesastatud teise päringu sisse. Alampäringuid saab kasutada SELECT-, WHERE-, FROM- ja HAVING-klauslites.

Näide: Hangi kõigi toodete nimed, mille hind on kõrgem kui kõigi toodete keskmine hind.

SELECT ProductName
FROM Products
WHERE Price > (SELECT AVG(Price) FROM Products);

Ühised tabeliavaldised (CTE-d)

CTE on ajutine nimega tulemuste hulk, millele saate viidata ühe SQL-lause piires. CTE-d võivad muuta keerulised päringud loetavamaks ja hooldatavamaks.

Süntaks:

WITH CTE_Name AS (
    SELECT column1, column2, ...
    FROM table_name
    WHERE condition
)
SELECT column1, column2, ...
FROM CTE_Name
WHERE condition;

Näide: Arvuta iga tootekategooria kogutulu.

WITH OrderDetails AS (
    SELECT
        p.Category,
        oi.Quantity * oi.Price AS Revenue
    FROM
        OrderItems oi
    JOIN Products p ON oi.ProductID = p.ProductID
)
SELECT
    Category,
    SUM(Revenue) AS TotalRevenue
FROM
    OrderDetails
GROUP BY
    Category
ORDER BY
    TotalRevenue DESC;

Aknaraamifunktsioonid

Aknaraamifunktsioonid teostavad arvutusi üle ridade hulga, mis on seotud praeguse reaga. Need on kasulikud jooksvate kogusummade, libisevate keskmiste ja järjestuste arvutamiseks.

Näide: Arvuta iga päeva müügi jooksev kogusumma.

SELECT
    OrderDate,
    SUM(TotalAmount) AS DailySales,
    SUM(SUM(TotalAmount)) OVER (ORDER BY OrderDate) AS RunningTotal
FROM
    Orders
GROUP BY
    OrderDate
ORDER BY
    OrderDate;

Andmete puhastamine ja teisendamine

SQL-i saab kasutada ka andmete puhastamiseks ja teisendamiseks, näiteks:

Praktilised näited ja kasutusjuhud

Vaatame mõningaid praktilisi näiteid, kuidas SQL-i saab kasutada andmeanalüüsiks erinevates tööstusharudes:

E-kaubandus

Näide: Tuvasta 10 suurima kogukulutusega klienti.

SELECT
    c.CustomerID,
    c.Name,
    SUM(o.TotalAmount) AS TotalSpending
FROM
    Customers c
JOIN Orders o ON c.CustomerID = o.CustomerID
GROUP BY
    c.CustomerID, c.Name
ORDER BY
    TotalSpending DESC
LIMIT 10;

Rahandus

Näide: Tuvasta tehingud, mis on antud kliendi keskmisest tehingusummast oluliselt suuremad.

SELECT
    CustomerID,
    TransactionID,
    TransactionAmount
FROM
    Transactions
WHERE
    TransactionAmount > (
        SELECT
            AVG(TransactionAmount) * 2 -- Näide: Tehingud, mis on kaks korda suuremad kui keskmine
        FROM
            Transactions t2
        WHERE
            t2.CustomerID = Transactions.CustomerID
    );

Tervishoid

Näide: Tuvasta diagnoosikoodide põhjal patsiendid, kellel on anamneesis spetsiifilised meditsiinilised seisundid.

SELECT
    PatientID,
    Name,
    DateOfBirth
FROM
    Patients
WHERE
    PatientID IN (
        SELECT
            PatientID
        FROM
            Diagnoses
        WHERE
            DiagnosisCode IN ('E11.9', 'I25.10') -- Näide: diabeet ja südamehaigus
    );

Haridus

Näide: Arvuta iga kursuse keskmine hinne.

SELECT
    CourseID,
    AVG(Grade) AS AverageGrade
FROM
    Enrollments
GROUP BY
    CourseID
ORDER BY
    AverageGrade DESC;

Õige SQL-tööriista valimine

Saadaval on mitu SQL-tööriista, millest igaühel on oma tugevused ja nõrkused. Mõned populaarsed valikud hõlmavad:

Parim tööriist sõltub teie konkreetsetest vajadustest ja kasutatavast andmebaasisüsteemist.

Nõuanded tõhusate SQL-päringute kirjutamiseks

Õppematerjalid ja järgmised sammud

SQL-i õppimiseks on saadaval palju suurepäraseid ressursse:

Kui teil on SQL-ist hea arusaam, võite hakata uurima keerulisemaid teemasid, nagu salvestatud protseduurid, trigerid ja andmebaasi administreerimine.

Kokkuvõte

SQL on võimas tööriist andmeanalüüsiks, isegi neile, kellel puudub programmeerimiskogemus. SQL-i põhitõdesid omandades saate avada andmete võimsuse ja saada väärtuslikke teadmisi, mis aitavad teil teha paremaid otsuseid. Alustage SQL-i õppimist juba täna ja asuge andmete avastamise teekonnale!

Andmete visualiseerimine: Järgmine samm

Kuigi SQL on suurepärane andmete hankimiseks ja nendega manipuleerimiseks, on tulemuste visualiseerimine sageli otsustava tähtsusega tõhusaks suhtluseks ja sügavamaks mõistmiseks. Tööriistad nagu Tableau, Power BI ja Pythoni teegid (Matplotlib, Seaborn) suudavad muuta SQL-päringute väljundid köitvateks diagrammideks, graafikuteks ja juhtpaneelideks. SQL-i integreerimise õppimine nende visualiseerimisvahenditega parandab oluliselt teie andmeanalüüsi võimekust.

Näiteks võiksite kasutada SQL-i müügiandmete väljavõtmiseks piirkonna ja tootekategooria järgi, seejärel kasutada Tableau'd interaktiivse kaardi loomiseks, mis näitab müügitulemusi erinevates geograafilistes piirkondades. Või võiksite kasutada SQL-i kliendi eluea väärtuse arvutamiseks ja seejärel kasutada Power BI-d juhtpaneeli loomiseks, mis jälgib olulisi kliendimõõdikuid ajas.

SQL-i valdamine on vundament; andmete visualiseerimine on sild mõjuka andmeloo jutustamiseni.

Eetilised kaalutlused

Andmetega töötades on ülioluline arvestada eetiliste tagajärgedega. Veenduge alati, et teil on andmetele juurdepääsuks ja nende analüüsimiseks vajalikud load. Olge teadlik privaatsusprobleemidest ja vältige tundliku teabe tarbetut kogumist või säilitamist. Kasutage andmeid vastutustundlikult ja vältige järelduste tegemist, mis võivad viia diskrimineerimise või kahjuni.

Eriti arvestades GDPR-i ja teiste andmekaitsemääruste laiemat levikut, peaksite alati olema teadlik, kuidas andmeid andmebaasisüsteemides töödeldakse ja säilitatakse, et tagada vastavus teie sihtpiirkondade õigusnormidele.

Ajakohasena püsimine

Andmeanalüüsi maailm areneb pidevalt, seega on oluline olla kursis viimaste suundumuste ja tehnoloogiatega. Jälgige valdkonna blogisid, osalege konverentsidel ja võtke osa veebikogukondadest, et õppida uutest arengutest SQL-is ja andmeanalüüsis.

Paljud pilveteenuse pakkujad, nagu AWS, Azure ja Google Cloud, pakuvad SQL-teenuseid, näiteks AWS Aurora, Azure SQL Database ja Google Cloud SQL, mis on väga skaleeritavad ja pakuvad täiustatud funktsionaalsust. Nende pilvepõhiste SQL-teenuste uusimate funktsioonidega kursis olemine on pikas perspektiivis kasulik.

Globaalsed perspektiivid

Globaalsete andmetega töötades olge teadlik kultuurilistest erinevustest, keelelistest variatsioonidest ja piirkondlikest nüanssidest. Kaaluge oma andmebaasisüsteemis rahvusvahelistumise funktsioonide kasutamist, et toetada mitut keelt ja märgistikku. Olge teadlik erinevates riikides kasutatavatest erinevatest andmevormingutest ja tavadest. Näiteks kuupäevavormingud, valuutasümbolid ja aadressivormingud võivad oluliselt erineda.

Valideerige alati oma andmeid ja veenduge, et need on täpsed ja järjepidevad erinevates piirkondades. Andmete esitamisel arvestage oma sihtrühmaga ning kohandage oma visualiseeringuid ja aruandeid nende kultuurilisele kontekstile.