M

MLOG

Українська

Розкрийте можливості аналізу даних за допомогою SQL-запитів. Посібник для початківців, що не є програмістами, для отримання цінної інформації з баз даних.

SQL-запити до баз даних: аналіз даних без досвіду програмування

У сучасному світі, керованому даними, здатність отримувати значущі висновки з баз даних є цінним активом. Хоча навички програмування часто асоціюються з аналізом даних, SQL (Structured Query Language) надає потужну та доступну альтернативу, навіть для людей без формального досвіду програмування. Цей посібник проведе вас через основи SQL, дозволяючи вам робити запити до баз даних, аналізувати дані та створювати звіти, не пишучи складного коду.

Навіщо вивчати SQL для аналізу даних?

SQL — це стандартна мова для взаємодії з реляційними системами керування базами даних (РСКБД). Вона дозволяє отримувати, маніпулювати та аналізувати дані, що зберігаються у структурованому форматі. Ось чому вивчення SQL є корисним, навіть якщо у вас немає досвіду програмування:

Розуміння реляційних баз даних

Перш ніж занурюватися в SQL-запити, важливо зрозуміти основи реляційних баз даних. Реляційна база даних організовує дані в таблиці, де рядки представляють записи, а стовпці — атрибути. Кожна таблиця зазвичай має первинний ключ, який унікально ідентифікує кожен запис, і зовнішні ключі, які встановлюють зв'язки між таблицями.

Приклад: Розглянемо базу даних для інтернет-магазину. Вона може містити такі таблиці:

Ці таблиці пов'язані через первинні та зовнішні ключі, що дозволяє об'єднувати дані з кількох таблиць за допомогою SQL-запитів.

Базові SQL-запити

Розглянемо деякі фундаментальні SQL-запити, щоб ви могли почати:

Оператор SELECT

Оператор SELECT використовується для отримання даних з таблиці.

Синтаксис:

SELECT column1, column2, ...
FROM table_name;

Приклад: Отримати ім'я та електронну пошту всіх клієнтів з таблиці Customers.

SELECT Name, Email
FROM Customers;

Ви можете використовувати SELECT *, щоб отримати всі стовпці з таблиці.

Приклад: Отримати всі стовпці з таблиці Products.

SELECT *
FROM Products;

Вираз WHERE

Вираз WHERE використовується для фільтрації даних на основі певної умови.

Синтаксис:

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

Приклад: Отримати назви всіх товарів, ціна яких перевищує $50.

SELECT ProductName
FROM Products
WHERE Price > 50;

Ви можете використовувати різні оператори у виразі WHERE, такі як:

Приклад: Отримати імена всіх клієнтів, чиє ім'я починається на "А".

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

Вираз ORDER BY

Вираз ORDER BY використовується для сортування набору результатів на основі одного або кількох стовпців.

Синтаксис:

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

ASC визначає сортування за зростанням (за замовчуванням), а DESC — за спаданням.

Приклад: Отримати назви товарів та їх ціни, відсортовані за ціною у спадному порядку.

SELECT ProductName, Price
FROM Products
ORDER BY Price DESC;

Вираз GROUP BY

Вираз GROUP BY використовується для групування рядків, що мають однакові значення в одному або кількох стовпцях.

Синтаксис:

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

Вираз GROUP BY часто використовується з агрегатними функціями, такими як COUNT, SUM, AVG, MIN та MAX.

Приклад: Обчислити кількість замовлень, зроблених кожним клієнтом.

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

Вираз JOIN

Вираз JOIN використовується для об'єднання рядків з двох або більше таблиць на основі пов'язаного стовпця.

Синтаксис:

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

Існують різні типи JOIN:

Приклад: Отримати ID замовлення та ім'я клієнта для кожного замовлення.

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

Просунуті техніки SQL для аналізу даних

Після того, як ви опануєте базові SQL-запити, ви можете досліджувати більш просунуті техніки для виконання складніших завдань аналізу даних.

Підзапити

Підзапит — це запит, вкладений в інший запит. Підзапити можна використовувати у виразах SELECT, WHERE, FROM та HAVING.

Приклад: Отримати назви всіх товарів, ціна яких вища за середню ціну всіх товарів.

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

Загальні табличні вирази (CTE)

CTE — це тимчасовий іменований набір результатів, на який можна посилатися в межах одного SQL-оператора. CTE можуть зробити складні запити більш читабельними та легкими для обслуговування.

Синтаксис:

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

Приклад: Обчислити загальний дохід для кожної категорії товарів.

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;

Віконні функції

Віконні функції виконують обчислення для набору рядків, пов'язаних з поточним рядком. Вони корисні для обчислення накопичувальних підсумків, ковзних середніх та рангів.

Приклад: Обчислити накопичувальний підсумок продажів за кожен день.

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

Очищення та трансформація даних

SQL також можна використовувати для завдань очищення та трансформації даних, таких як:

Практичні приклади та випадки використання

Розглянемо кілька практичних прикладів того, як SQL можна використовувати для аналізу даних у різних галузях:

Електронна комерція

Приклад: Визначити топ-10 клієнтів з найбільшими загальними витратами.

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;

Фінанси

Приклад: Визначити транзакції, які значно перевищують середню суму транзакції для даного клієнта.

SELECT
    CustomerID,
    TransactionID,
    TransactionAmount
FROM
    Transactions
WHERE
    TransactionAmount > (
        SELECT
            AVG(TransactionAmount) * 2 -- Приклад: транзакції, що вдвічі перевищують середню
        FROM
            Transactions t2
        WHERE
            t2.CustomerID = Transactions.CustomerID
    );

Охорона здоров'я

Приклад: Визначити пацієнтів з історією певних медичних станів на основі кодів діагнозів.

SELECT
    PatientID,
    Name,
    DateOfBirth
FROM
    Patients
WHERE
    PatientID IN (
        SELECT
            PatientID
        FROM
            Diagnoses
        WHERE
            DiagnosisCode IN ('E11.9', 'I25.10') -- Приклад: цукровий діабет та хвороби серця
    );

Освіта

Приклад: Обчислити середній бал для кожного курсу.

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

Вибір правильного інструменту SQL

Існує кілька інструментів SQL, кожен зі своїми сильними та слабкими сторонами. Деякі популярні варіанти:

Найкращий інструмент для вас залежатиме від ваших конкретних потреб та системи баз даних, яку ви використовуєте.

Поради для написання ефективних SQL-запитів

Навчальні ресурси та наступні кроки

Існує багато чудових ресурсів, які допоможуть вам вивчити SQL:

Коли ви добре зрозумієте SQL, ви можете почати вивчати більш просунуті теми, такі як збережені процедури, тригери та адміністрування баз даних.

Висновок

SQL — це потужний інструмент для аналізу даних, навіть для людей без досвіду програмування. Опанувавши основи SQL, ви зможете розкрити потенціал даних та отримати цінні знання, які допоможуть вам приймати кращі рішення. Почніть вивчати SQL сьогодні та вирушайте у подорож до відкриття даних!

Візуалізація даних: наступний крок

Хоча SQL чудово справляється з отриманням та маніпулюванням даними, візуалізація результатів часто є вирішальною для ефективної комунікації та глибшого розуміння. Інструменти, такі як Tableau, Power BI та бібліотеки Python (Matplotlib, Seaborn), можуть перетворити результати SQL-запитів на переконливі діаграми, графіки та дашборди. Навчання інтеграції SQL з цими інструментами візуалізації значно розширить ваші можливості в аналізі даних.

Наприклад, ви можете використовувати SQL для отримання даних про продажі за регіонами та категоріями товарів, а потім використовувати Tableau для створення інтерактивної карти, що показує ефективність продажів у різних географічних зонах. Або ви можете використовувати SQL для розрахунку довічної цінності клієнта, а потім використовувати Power BI для створення дашборду, що відстежує ключові метрики клієнтів з часом.

Опанування SQL — це основа; візуалізація даних — це міст до вражаючого сторітелінгу за допомогою даних.

Етичні міркування

Працюючи з даними, вкрай важливо враховувати етичні наслідки. Завжди переконуйтеся, що у вас є необхідні дозволи на доступ до даних та їх аналіз. Пам'ятайте про проблеми конфіденційності та уникайте збору або зберігання конфіденційної інформації без потреби. Використовуйте дані відповідально та уникайте висновків, які можуть призвести до дискримінації чи шкоди.

Особливо з огляду на те, що GDPR та інші норми щодо конфіденційності даних стають все більш поширеними, ви завжди повинні усвідомлювати, як дані обробляються та зберігаються в системах баз даних, щоб забезпечити відповідність правовим нормам ваших цільових регіонів.

Залишайтеся в курсі подій

Світ аналізу даних постійно розвивається, тому важливо бути в курсі останніх тенденцій та технологій. Слідкуйте за галузевими блогами, відвідуйте конференції та беріть участь в онлайн-спільнотах, щоб дізнаватися про нові розробки в SQL та аналізі даних.

Багато хмарних провайдерів, таких як AWS, Azure та Google Cloud, пропонують SQL-сервіси, такі як AWS Aurora, Azure SQL Database та Google Cloud SQL, які є високомасштабованими та пропонують розширені функціональні можливості. Бути в курсі останніх функцій цих хмарних SQL-сервісів є корисним у довгостроковій перспективі.

Глобальні перспективи

Працюючи з глобальними даними, пам'ятайте про культурні відмінності, мовні варіації та регіональні нюанси. Розгляньте можливість використання функцій інтернаціоналізації у вашій системі баз даних для підтримки кількох мов та наборів символів. Будьте уважні до різних форматів даних та угод, що використовуються в різних країнах. Наприклад, формати дат, символи валют та формати адрес можуть значно відрізнятися.

Завжди перевіряйте свої дані та переконуйтеся, що вони є точними та послідовними в різних регіонах. Презентуючи дані, враховуйте свою аудиторію та адаптуйте свої візуалізації та звіти до їхнього культурного контексту.

SQL-запити до баз даних: аналіз даних без досвіду програмування | MLOG