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大数据公司数据分析取数流程以及SQL示例

MobTech科技派 来源:MobTech科技派 作者:MobTech科技派 2023-06-05 17:28 次阅读

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:

-- 建表语句create table products (prod_id int primary key, -- 产品编号prod_name varchar(50) not null, -- 产品名称prod_price decimal(10,2) check (prod_price > 0), -- 产品价格prod_category varchar(20) -- 产品类别);-- 插入语句insert into products values (1, 'iPhone 14', 6999.00, '手机');insert into products values (2, 'iPad Pro', 4999.00, '平板');insert into products values (3, 'MacBook Air', 7999.00, '笔记本');-- 查询语句select * from products; -- 查询所有产品信息select prod_name, prod_price from products where prod_category = '手机'; -- 查询手机类别的产品名称和价格select prod_category, avg(prod_price) as avg_price from products group by prod_category; -- 查询每个类别的产品平均价格-- 更新语句update products set prod_price = prod_price * 0.9 where prod_id = 1; -- 将产品编号为1的产品价格打九折-- 删除语句delete from products where prod_price < 5000; -- 删除价格低于5000的产品

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:

-- 查询语句select prod_name, prod_price, prod_category, avg(prod_price) over (partition by prod_category) as prod_category_avg_pricefrom products;

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:

prod_name prod_price prod_category prod_category_avg_price
iPhone 14 6999.00 手机 6999.00
iPad Pro 4999.00 平板 4999.00
MacBook Air 7999.00 笔记本 7999.00

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。

审核编辑:汤梓红

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