對比Excel，輕松學習SQL數據分析 ( 簡體 字) |
| 作者：張俊紅 | 類別：1. -> 資料庫 -> SQL語言
2. -> Office -> OFFICE -> EXCEL |
| 譯者： |
| 出版社：電子工業出版社 |  3dWoo書號： 52760
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NT售價： 295 元 |
| 出版日：5/1/2020 |
| 頁數：220 |
| 光碟數：0 |
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| 印刷：黑白印刷 | 語系： ( 簡體 版 ) |
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| ISBN：9787121390029 |
| 作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 序 |
| (簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證) |
| 作者序： |
| 譯者序： |
前言：為什么要寫這本書
《對比 Excel，輕松學習Python 數據分析》在出版后收到了不少讀者和同行的評論，說寫作角度很獨特，對新手很友好，筆者印象最深刻的一條評論是：“一本書的好壞足以影響一個人要不要繼續在這條路上走下去。”如果能夠讓讀者意識到學習這門知識并不難，并且愿意繼續學下去，哪怕這本書不能讓讀者完全掌握這門技能，但是至少讓讀者有了走下去的信心，筆者覺得也是極好的。
基于以上原因，筆者重新審視了一下自己，又去看了看市面上與 SQL 相關的書，發現目前市面上與 SQL 相關的書主要有兩類：一類是講解基礎知識的；另一類是講解數據庫底層知識的。專門面向數據分析師的 SQL 的書并沒有。學過數據庫的讀者應該都知道，數據庫的基本功能是增、刪、改、查，做過數據分析工作的讀者基本上也知道，數據分析師基本不需要進行增、刪、改操作，只需要進行查操作。說到查，大部分人都會覺得很簡單，不就是 select * from t 嗎？select 本身沒什么難度，隨便在網上搜一篇教程或者找一本講查詢基礎知識的書，一天基本就可以學會了。
但是為什么我們學會了select，在面試或者剛參加工作接到一個需求的時候，還是不知道怎么用select 呢？這是因為書里面講的基礎知識都是一步一步拆解完的，在實際工作中你需要進行組裝，沒有一個現成的表格讓你select 一下就出結果了，你需要進行各種各樣的join、group by 等操作，然后才能得到想要的結果。如何組裝每一步操作才是利用SQL 進行數據分析的難點。但這部分知識目前市面上的書中幾乎都沒有講，所以，筆者決定再寫一本讀者呼聲比較大的、與SQL 相關的書——《對比Excel，輕松學習SQL 數據分析》。
為什么要學習 SQL
學習SQL 的主要原因是工作需要。網上關于數據相關崗位的招聘都要求有熟練使用SQL 這一條，為什么會這樣呢？這是因為我們負責的是與數據相關的工作，而獲取數據是我們工作的第一步，比如，你要通過數據做決策，但是現在公司的數據基本上不存儲在本地Excel 表中，而是存儲在數據庫中，想要從數據庫中獲取數據就需要使用SQL，所以熟練使用SQL 成了數據相關從業者入職的必要條件。
為什么要對比 Excel 學習SQL
不知道讀者還記不記得，上學的時候背元素周期表、背三角定理、背單詞等，老師是不是教了很多順口溜？
想一下為什么老師要教我們順口溜，或者我們為什么要通過所謂的方法學習或記憶知識呢？筆者覺得所有的方法都是為了讓我們的學習更有效率，更容易掌握所學的知識。
對比學習是一種學習方法，而且《對比 Excel，輕松學習Python 數據分析》的讀者對此方法反響很好，為了盡可能地降低讀者的學習門檻，筆者打算繼續沿用這種寫作風格。
本書學習建議
本書的前半部分主要介紹 SQL 的一些基礎知識，后半部分主要介紹實戰，讀者在學完前面基礎知識以后對后面的實戰部分一定要多看幾遍，在看解析之前盡量先自己獨立思考，如果現在讓你做，你會怎么做？因為前面說過，學習 SQL 的難點在于思維，所以讀者一定要重點通過后面的實戰部分來鍛煉自己的思維。
本書寫了什么
全書分為 3 篇：第1 篇主要介紹數據分析的基礎知識，包括數據分析的基本概念、為什么要進行數據分析及常規的數據分析流程，使讀者對數據分析有一個整體的認識；第2 篇主要圍繞數據分析的整個流程來介紹與 SQL 語法相關的知識，包括如何選取一列數據、如何對數據進行分組運算等基礎知識，還包括窗口函數等進階知識；第3 篇主要介紹SQL 數據分析實戰，都是一些比較常規的業務場景實戰。
本書讀者對象
本書適合零基礎學習 SQL 的人員，包括數據分析師、產品經理、數據運營人員、市場營銷人員、應屆畢業生等所有需要利用SQL 查詢數據的人員。
本書說明
本書的所有代碼和函數均以MySQL 80 為主，MySQL 的其他版本與80 差不多，只是個別函數有差別，讀者如果遇到其他版本與本版本不同的函數使用，可以上網查詢。 |
內容簡介：本書是《對比Excel，輕松學生Python數據分析》姊妹篇，同樣采用對比的方法，降低學習門檻，提高學習效率。 全書分為三篇： 第一篇主要介紹數據分析基礎知識，包括數據分析的基本概念、為什么要進行數據分析以及常規的數據分析流程，使讀者對數據分析有一個整體的認識；第2篇圍繞數據分析的整個流程來介紹SQL語法相關的知識，包括如何選取一列數據，如何對數據進行分組運算，還包括窗口函數等進階知識；第3篇主要介紹SQL數據分析實戰，都是一些比較常規的業務場景實戰。 |
目錄：入門篇
第1章 數據分析基礎介紹 2
1.1 數據分析是什么 2
1.2 為什么要進行數據分析 2
1.2.1 現狀分析 3
1.2.2 原因分析 3
1.2.3 預測分析 4
1.3 數據分析究竟在分析什么 5
1.3.1 總體概覽指標 5
1.3.2 對比性指標 5
1.3.3 集中趨勢指標 6
1.3.4 離散程度指標 6
1.3.5 相關性指標 7
1.3.6 相關與因果 7
1.4 數據分析的常規分析流程7
1.4.1 熟悉工具8
1.4.2 明確目的 8
1.4.3 獲取數據 8
1.4.4 熟悉數據 8
1.4.5 處理數據 8
1.4.6 分析數據 9
1.4.7 得出結論 9
1.4.8 驗證結論 9
1.4.9 展現結論 9
1.5 數據分析工具 9
1.5.1 Excel 與SQL 9
1.5.2 SQL 與Python 10
知識篇
第2章 數據庫基礎知識 12
2.1 數據庫的發展及組成 12
2.1.1 數據庫的發展 12
2.1.2 數據庫的組成 . 13
2.2 SQL 是什么 . 13
2.3 SQL 的基本功能 . 14
2.3.1 數據定義 . 15
2.3.2 數據操縱 . 15
2.3.3 數據控制 . 15
2.4 SQL 查詢的處理步驟 . 15
2.4.1 查詢分析 . 15
2.4.2 查詢檢查 . 15
2.4.3 查詢優化 . 16
2.4.4 查詢執行 . 16
2.5 不同數據庫的比較 . 16
第3章 數據庫工具準備 17
3.1 認識MySQL 官方網站 17
3.2 MySQL 的下載與安裝 . 19
3.2.1 基于Windows 的下載與安裝 19
3.2.2 基于macOS 的下載與安裝 . 27
3.3 DBeaver 的下載與安裝 33
3.3.1 基于Windows 的下載與安裝 33
3.3.2 基于macOS 的下載與安裝 . 38
3.4 DBeaver 使用說明 42
3.4.1 新建表結構 . 42
3.4.2 導入外部數據 . 44
3.4.3 代碼執行 . 46
3.4.4 導出結果數據 . 47
3.5 寫下第一行SQL 語句 49
第4章 數據源的獲取 50
4.1 外部數據 . 50
4.2 公司現有數據 . 50
4.3 新建數據 . 50
4.4 熟悉數據 . 50
4.4.1 了解數據庫信息 . 52
4.4.2 了解數據表信息 . 52
4.4.3 了解列信息 . 52
第5章 數據的獲取 54
5.1 獲取列 . 54
5.1.1 獲取全部列 . 55
5.1.2 獲取特定的列 . 55
5.2 獲取想要的行 . 56
5.2.1 獲取全部行 . 56
5.2.2 獲取前幾行 . 56
5.2.3 獲取滿足單一條件的行 . 57
5.2.4 獲取滿足多個條件的行 . 58
5.3 行列同時獲取 . 59
5.4 插入一列固定值 . 60
5.5 JSON 列解析 . 61
5.6 對結果進行排序 . 62
第6章 數據預處理 65
6.1 缺失值處理 . 65
6.2 重復值處理 . 68
6.3 數據類型轉換 . 70
6.4 重命名 . 72
第7章 數據運算 74
7.1 算術運算 . 74
7.2 比較運算 . 76
7.3 邏輯運算 . 78
7.4 數學運算 . 80
7.4.1 求絕對值 . 80
7.4.2 求最小整數值 . 81
7.4.3 求最大整數值 . 81
7.4.4 隨機數生成 . 81
7.4.5 小數點位數調整 . 83
7.4.6 正負判斷 . 83
7.5 字符串運算 . 84
7.5.1 字符串替換 . 84
7.5.2 字符串合并 . 85
7.5.3 字符串截取 . 86
7.5.4 字符串匹配 . 86
7.5.5 字符串計數 . 87
7.5.6 去除字符串空格 . 88
7.5.7 字符串重復 . 89
7.6 聚合運算 . 89
7.6.1 count()計數 . 89
7.6.2 sum()求和 90
7.6.3 avg()求平均值 90
7.6.4 max()求最大值 . 90
7.6.5 min()求最小值 91
7.6.6 求方差 . 91
7.6.7 求標準差 . 92
7.6.8 聚合函數之間的運算 . 92
第8章 控制函數 94
8.1 if()函數 94
8.2 case when 函數 96
第9章 日期和時間函數 99
9.1 獲取當前時刻的數據 . 99
9.1.1 獲取當前時刻的日期和時間 . 99
9.1.2 獲取當前時刻的日期 . 99
9.1.3 獲取當前時刻的時間 . 100
9.1.4 獲取當前時刻所屬的周數 . 101
9.1.5 獲取當前時刻所屬的季度 . 102
9.2 日期和時間格式轉換 . 102
9.3 日期和時間運算 . 104
9.3.1 向后偏移日期和時間 . 104
9.3.2 向前偏移日期和時間 . 105
9.3.3 兩個日期之間做差 . 106
9.3.4 兩個日期之間的比較 . 107
第10章 數據分組與數據透視表 108
10.1 group by 的底層原理 108
10.2 對分組后的數據進行聚合運算 . 109
10.3 對聚合后的數據進行條件篩選 111
10.4 group_concat()函數 112
10.5 rollup. 113
10.6 數據透視表實現 115
第11章 窗口函數 . 117
11.1 什么是窗口函數 117
11.2 聚合函數+over()函數 117
11.3 partition by 子句 . 118
11.4 order by 子句 . 120
11.5 序列函數 . 121
11.5.1 ntile()函數 . 121
11.5.2 row_number()函數 123
11.5.3 lag()和lead()函數 . 124
11.5.4 first_value()和last_value()函數 . 126
第12章 多表連接 127
12.1 表的橫向連接 . 127
12.1.1 表連接的方式 . 128
12.1.2 表連接的類型 . 132
12.1.3 多張表連接 . 134
12.2 表的縱向連接 . 135
12.3 橫向連接的底層原理 . 135
12.3.1 Simple Nested-Loop Join 136
12.3.2 Index Nested-Loop Join 136
12.3.3 Block Nested-Loop Join 137
第13章 子查詢 139
13.1 子查詢的概念 . 139
13.2 子查詢的分類 . 139
13.2.1 select 子查詢 . 140
13.2.2 from 子查詢 141
13.2.3 where 子查詢 142
13.3 with 建立臨時表 . 144
實戰篇
第14章 SQL中的其他話題 . 150
14.1 SQL 查詢的執行順序. 150
14.2 變量設置 . 152
14.3 分區表 . 153
14.4 寬表與窄表 . 154
14.5 全量表，增量表，快照表，拉鏈表，流水表 . 154
14.6 數據回溯 . 156
14.7 數據倉庫的基本分層 . 157
14.8 SQL 語句的代碼規范157
14.9 如何快速梳理數據庫邏輯 159
14.10 如何快速讀懂別人的代碼 160
14.11 編輯器 161
14.11.1 軟件安裝 161
14.11.2 常用功能設置 162
14.11.3 常用快捷鍵 166
14.12 創建表 167
14.12.1 創建一張表 167
14.12.2 向表中插入數據 168
14.12.3 修改表中的數據169
14.12.4 刪除表 169
第15章 SQL 數據分析實戰 170
15.1 查詢每個區域的用戶數 170
15.2 查詢每個區域的男女用戶數 171
15.3 查詢姓張的用戶數 171
15.4 篩選出id3∼id5 的用戶 172
15.5 篩選出績效不達標的員工 172
15.6 篩選出姓張的且績效不達標的員工 173
15.7 查詢獲得銷售冠軍超過兩次的人 174
15.8 查詢某部門一年的月銷售額最高漲幅 175
15.9 查詢每個季度績效得分大于70 分的員工 175
15.10 刪除重復值 176
15.11 行列互換 177
15.12 多列比較 178
15.13 對成績進行分組179
15.14 周累計數據獲取 180
15.15 周環比數據獲取 181
15.16 查詢獲獎員工信息 182
15.17 計算用戶留存情況 183
15.18 篩選最受歡迎的課程 185
15.19 篩選出每個年級最受歡迎的三門課程 186
15.20 求累積和 187
15.21 獲取新增用戶數 189
15.22 獲取用戶首次購買時間 190
15.23 同時獲取用戶和訂單數據 191
15.24 隨機抽樣 192
15.25 獲取沉默用戶數 193
15.26 獲取新用戶的訂單數 193
15.27 獲取借款到期名單 194
15.28 獲取即將到期的借款信息 195
15.29 獲取歷史逾期借款信息 196
15.30 綜合實戰 196
第16章 SQL中常見的報錯 198
16.1 DBeaver 相關報錯 198
16.1.1 時區錯誤 198
16.1.2 Public Key Retrieval 199
16.1.3 connect error 200
16.1.4 加密方式錯誤 201
16.2 MySQL 配置相關報錯 202
16.2.1 MySQL 安裝失敗 202
16.2.2 MySQL 客戶端閃退 206
16.2.3 訪問被拒絕 206
16.3 語法相關報錯 206
16.3.1 表名錯誤 206
16.3.2 列名錯誤 206
16.3.3 group by 錯誤 206
16.3.4 權限錯誤 207
16.3.5 逗號錯誤 207
16.3.6 括號錯誤 2 |
| 序： |
