用于數(shù)據(jù)分析的SQL技術(shù)有哪些

本篇內(nèi)容介紹了“用于數(shù)據(jù)分析的SQL技術(shù)有哪些”的有關(guān)知識(shí)，在實(shí)際案例的操作過程中，不少人都會(huì)遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細(xì)閱讀，能夠?qū)W有所成！

了解數(shù)據(jù)集

學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的最好方法是什么?通過在一個(gè)數(shù)據(jù)集上執(zhí)行它!

為此，我創(chuàng)建了一個(gè)零售商店的虛擬數(shù)據(jù)集。客戶數(shù)據(jù)表由ConsumerDetails表示。

我們的數(shù)據(jù)集由以下列組成：

• Name –消費(fèi)者的名稱

• Locality –客戶所在地

• Total_amt_spend –消費(fèi)者在商店中花費(fèi)的總金額

• Industry –它表示消費(fèi)者所屬的行業(yè)

注：我們將使用MySQL5.7進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。

SQL技術(shù)1–計(jì)算行和項(xiàng)

Count函數(shù)

我們將從最簡(jiǎn)單的查詢開始分析，即計(jì)算表中的行數(shù)。我們將使用函數(shù)COUNT()來完成此操作。

太好了!現(xiàn)在我們知道表中的行數(shù)是10。在一個(gè)小的測(cè)試數(shù)據(jù)集上使用這個(gè)函數(shù)似乎沒用。但是當(dāng)你的行數(shù)達(dá)到數(shù)百萬時(shí)，它會(huì)有很大的幫助!

Distinct函數(shù)

很多時(shí)候，我們的數(shù)據(jù)表中充滿了重復(fù)的值。為了獲得獨(dú)一的值，我們使用了不同的函數(shù)。

在我們的數(shù)據(jù)集中，我們?nèi)绾握业娇蛻羲鶎俚男袠I(yè)?

你猜對(duì)了。我們可以通過使用DISTINCT函數(shù)來實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。

你甚至可以使用count和distinct一起計(jì)算唯一行的數(shù)量。你可以參考以下查詢：

SQL技術(shù)2–聚合函數(shù)

聚合函數(shù)是任何數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。它們?yōu)槲覀兲峁┝藬?shù)據(jù)集的概述。我們將討論的一些函數(shù)是–SUM()、AVG()和STDDEV()。

SUM函數(shù)

我們使用SUM()函數(shù)計(jì)算表中數(shù)值列的和。

我們來計(jì)算一下每位顧客的消費(fèi)總額：

在上面的例子中，sum_all是存儲(chǔ)sum值的變量。消費(fèi)者的消費(fèi)總額是12560盧比。

AVG函數(shù)

AVG()函數(shù)計(jì)算平均值。讓我們找出消費(fèi)者對(duì)我們零售店的平均支出：

顧客在零售店的平均消費(fèi)額為1256盧比。

STDDEV函數(shù)

如果你查看了數(shù)據(jù)集，然后查看了消費(fèi)者的平均支出值，你會(huì)發(fā)現(xiàn)有些東西遺漏了。平均值并不能提供完整的理解，所以讓我們找到另一個(gè)重要的指標(biāo)——標(biāo)準(zhǔn)差。函數(shù)為STDDEV()。

標(biāo)準(zhǔn)差為829.7，這意味著消費(fèi)者的支出之間存在很大差距!

SQL技術(shù)3–極值識(shí)別

下一種類型的分析是確定極值，這將有助于你更好地理解數(shù)據(jù)。

Max函數(shù)

可以使用MAX()函數(shù)標(biāo)識(shí)最大數(shù)值。讓我們看看如何應(yīng)用它：

消費(fèi)者在零售店的最高消費(fèi)額是3000盧比。

Min函數(shù)

與max函數(shù)類似，我們有MIN()函數(shù)來標(biāo)識(shí)給定列中的最小數(shù)值：

零售店消費(fèi)者的最低消費(fèi)額是350盧比。

SQL技術(shù)4–數(shù)據(jù)切片

現(xiàn)在，讓我們關(guān)注數(shù)據(jù)分析中最重要的部分之一——數(shù)據(jù)切片。分析的這一部分將構(gòu)成高級(jí)查詢的基礎(chǔ)，并幫助你根據(jù)某種條件檢索數(shù)據(jù)。

• 假設(shè)零售店希望找到來自某個(gè)地方的客戶，特別是Shakti Nagar和Shanti Vihar地區(qū)。

太好了，我們有3個(gè)客戶!我們使用WHERE子句根據(jù)消費(fèi)者應(yīng)該居住在當(dāng)?shù)氐臈l件篩選出數(shù)據(jù)—Shakti Nagar和Shanti Vihar。

我沒有在這里使用OR條件。相反，我使用了IN運(yùn)算符，它允許我們?cè)赪HERE子句中指定多個(gè)值。

• 我們需要找到那些居住在特定地區(qū)(Shakti Nagar和Shanti Vihar)且消費(fèi)金額超過2000盧比的客戶。

在我們的數(shù)據(jù)集中，只有Shantanu和Natasha滿足這些條件。由于這兩個(gè)條件都需要滿足，所以和條件更適合這里。讓我們看看另一個(gè)例子。

• 這一次，零售店希望找回所有消費(fèi)在1000盧比到2000盧比之間的消費(fèi)者，以便推出特別的營(yíng)銷優(yōu)惠。

另一種寫同樣語句的方法是：

只有Rohan在滿足這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)!

太好了!我們已經(jīng)走到一半了。讓我們?cè)谄袼@得的知識(shí)基礎(chǔ)上再接再厲。

SQL技術(shù)5–限制數(shù)據(jù)

Limit

假設(shè)我們要查看由數(shù)百萬條記錄組成的數(shù)據(jù)表。我們不能直接使用SELECT語句，因?yàn)檫@會(huì)將整個(gè)表轉(zhuǎn)儲(chǔ)到我們的屏幕上，這既麻煩又計(jì)算密集。我們可以使用Limit：

上面的SQL命令幫助我們顯示表的前5行。

OFFSET

如果你只想選擇第四行和第五行，你會(huì)怎么做?我們將使用OFFSET。OFFSET將跳過指定的行數(shù)。讓我們看看它是如何工作的：

SQL技術(shù)6–數(shù)據(jù)排序

對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類有助于我們對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行觀察。我們可以使用關(guān)鍵字ORDER by來執(zhí)行排序過程。

ORDER BY

關(guān)鍵字可用于按升序或降序?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行排序。默認(rèn)情況下，ORDER BY關(guān)鍵字按升序?qū)?shù)據(jù)排序。

讓我們看一個(gè)示例，其中我們根據(jù)Total_amt_spend列按升序?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行排序：

要將數(shù)據(jù)集按降序排序，可以按照以下命令進(jìn)行操作：

SQL技術(shù)7–過濾模式

在前面的部分中，我們學(xué)習(xí)了如何根據(jù)一個(gè)或多個(gè)條件過濾數(shù)據(jù)。在這里，我們將學(xué)習(xí)匹配指定的模式列。為此，我們將首先了解LIKE運(yùn)算符和通配符。

LIKE

LIKE在WHERE子句中用于搜索列中的指定模式。

通配符

通配符用于替換字符串中的一個(gè)或多個(gè)字符。它們與LIKE運(yùn)算符一起使用。最常見的兩個(gè)通配符是：

• %，表示0個(gè)或更多個(gè)字符

• _，它代表一個(gè)字符

在我們的虛擬零售數(shù)據(jù)集中，假設(shè)我們想要所有以“Nagar”結(jié)尾的地區(qū)。花點(diǎn)時(shí)間來理解問題陳述，并思考如何解決這個(gè)問題。

讓我們?cè)囍堰@個(gè)問題分解一下。我們需要以“Nagar”結(jié)尾的所有位置，并且在這個(gè)特定字符串之前可以有任意數(shù)量的字符。因此，我們可以在“Nagar”之前使用“%”通配符：

太棒了，我們有6個(gè)地方以這個(gè)名字結(jié)尾。注意，我們使用LIKE操作符來執(zhí)行模式匹配。

接下來，我們將嘗試解決另一個(gè)基于模式的問題。我們需要第二個(gè)字符在他們各自的名字中有“a”的消費(fèi)者的名字。

再一次，我建議你花點(diǎn)時(shí)間來理解這個(gè)問題，并想出一個(gè)解決它的邏輯。

讓我們把問題分解一下。這里，第二個(gè)字符需要是“a”。第一個(gè)字符可以是任何字符，所以我們用通配符_。

在第二個(gè)字符之后，可以有任意數(shù)量的字符，因此我們將這些字符替換為通配符“%”。最終的模式匹配如下所示：

我們有6個(gè)人滿足了這個(gè)條件。

SQL技術(shù)8–分組、匯總數(shù)據(jù)和分組篩選

我們終于到了SQL中最強(qiáng)大的分析工具之一，使用GROUP BY語句對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組。

這個(gè)語句最有用的應(yīng)用是尋找分類變量的分布。這是通過使用GROUPBY語句和聚合函數(shù)(如–COUNT、SUM、AVG等)來完成的。

讓我們用一個(gè)問題陳述來更好地理解這一點(diǎn)。零售商店希望找到與其所屬行業(yè)對(duì)應(yīng)的客戶數(shù)量：

我們注意到，屬于不同行業(yè)的客戶數(shù)量或多或少是相同的。因此，讓我們改成根據(jù)客戶所屬行業(yè)分組，計(jì)算出他們的支出總額：

我們可以觀察到，消費(fèi)金額最大的是屬于制造業(yè)的客戶。這看起來有點(diǎn)容易，對(duì)吧?讓我們繼續(xù)更改要求，讓它變得更復(fù)雜。

現(xiàn)在，零售商希望找到總銷售額大于2500的行業(yè)。為了解決這個(gè)問題，我們將再次根據(jù)行業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，然后使用HAVING子句。

HAVING

HAVING子句與WHERE子句類似，但僅用于過濾分組的數(shù)據(jù)。記住，它總是在group by語句之后。

我們只有3個(gè)類別滿足條件-航空，國(guó)防和制造業(yè)。但為了更清楚，我還將添加ORDER BY關(guān)鍵字，使其更直觀：

“用于數(shù)據(jù)分析的SQL技術(shù)有哪些”的內(nèi)容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識(shí)可以關(guān)注億速云網(wǎng)站，小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實(shí)用文章！