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入职数据分析师系列对比Excel,轻松学习SQL数据分析

入职数据分析师系列对比Excel,轻松学习SQL数据分析

1星价 ¥43.7 (7.4折)
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图文详情
  • ISBN:9787121390029
  • 装帧:平装-胶订
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 开本:其他
  • 页数:220
  • 出版时间:2020-05-01
  • 条形码:9787121390029 ; 978-7-121-39002-9

本书特色

本书是《对比Excel,轻松学习Python 数据分析》的姊妹篇,同样采用对比的方法,降低学习门槛,提高学习效率。全书分为3 篇:第1 篇主要介绍数据分析的基础知识,包括数据分析的基本概念、为什么要进行数据分析及常规的数据分析流程,使读者对数据分析有一个整体的认识;第2 篇主要围绕数据分析的整个流程来介绍与SQL 语法相关的知识,包括如何选取一列数据、如何对数据进行分组运算等基础知识,还包括窗口函数等进阶知识;第3 篇主要介绍SQL 数据分析实战,都是一些比较常规的业务场景实战。 本书适合零基础学习 SQL 的人员,包括数据分析师、产品经理、数据运营人员、市场营销人员、应届毕业生等所有需要利用SQL 查询数据的人员。

内容简介

本书是《对比Excel,轻松学生Python数据分析》姊妹篇,同样采用对比的方法,降低学习门槛,提高学习效率。 全书分为三篇: 篇主要介绍数据分析基础知识,包括数据分析的基本概念、为什么要进行数据分析以及常规的数据分析流程,使读者对数据分析有一个整体的认识;第2篇围绕数据分析的整个流程来介绍SQL语法相关的知识,包括如何选取一列数据,如何对数据进行分组运算,还包括窗口函数等进阶知识;第3篇主要介绍SQL数据分析实战,都是一些比较常规的业务场景实战。

目录

入门篇
第1章 数据分析基础介绍 2
1.1 数据分析是什么 2
1.2 为什么要进行数据分析 2
1.2.1 现状分析 3
1.2.2 原因分析 3
1.2.3 预测分析 4
1.3 数据分析究竟在分析什么 5
1.3.1 总体概览指标 5
1.3.2 对比性指标 5
1.3.3 集中趋势指标 6
1.3.4 离散程度指标 6
1.3.5 相关性指标 7
1.3.6 相关与因果 7
1.4 数据分析的常规分析流程7
1.4.1 熟悉工具8
1.4.2 明确目的 8
1.4.3 获取数据 8
1.4.4 熟悉数据 8
1.4.5 处理数据 8
1.4.6 分析数据 9
1.4.7 得出结论 9
1.4.8 验证结论 9
1.4.9 展现结论 9
1.5 数据分析工具 9
1.5.1 Excel 与SQL 9
1.5.2 SQL 与Python 10 知识篇
第2章 数据库基础知识 12
2.1 数据库的发展及组成 12
2.1.1 数据库的发展 12
2.1.2 数据库的组成 . 13
2.2 SQL 是什么 . 13
2.3 SQL 的基本功能 . 14
2.3.1 数据定义 . 15
2.3.2 数据操纵 . 15
2.3.3 数据控制 . 15
2.4 SQL 查询的处理步骤 . 15
2.4.1 查询分析 . 15
2.4.2 查询检查 . 15
2.4.3 查询优化 . 16
2.4.4 查询执行 . 16
2.5 不同数据库的比较 . 16

第3章 数据库工具准备 17
3.1 认识MySQL 官方网站 17
3.2 MySQL 的下载与安装 . 19
3.2.1 基于Windows 的下载与安装 19
3.2.2 基于macOS 的下载与安装 . 27
3.3 DBeaver 的下载与安装 33
3.3.1 基于Windows 的下载与安装 33
3.3.2 基于macOS 的下载与安装 . 38
3.4 DBeaver 使用说明 42
3.4.1 新建表结构 . 42
3.4.2 导入外部数据 . 44
3.4.3 代码执行 . 46
3.4.4 导出结果数据 . 47
3.5 写下**行SQL 语句 49

第4章 数据源的获取 50
4.1 外部数据 . 50
4.2 公司现有数据 . 50
4.3 新建数据 . 50
4.4 熟悉数据 . 50
4.4.1 了解数据库信息 . 52
4.4.2 了解数据表信息 . 52
4.4.3 了解列信息 . 52

第5章 数据的获取 54
5.1 获取列 . 54
5.1.1 获取全部列 . 55
5.1.2 获取特定的列 . 55
5.2 获取想要的行 . 56
5.2.1 获取全部行 . 56
5.2.2 获取前几行 . 56
5.2.3 获取满足单一条件的行 . 57
5.2.4 获取满足多个条件的行 . 58
5.3 行列同时获取 . 59
5.4 插入一列固定值 . 60
5.5 JSON 列解析 . 61
5.6 对结果进行排序 . 62

第6章 数据预处理 65
6.1 缺失值处理 . 65
6.2 重复值处理 . 68
6.3 数据类型转换 . 70
6.4 重命名 . 72

第7章 数据运算 74
7.1 算术运算 . 74
7.2 比较运算 . 76
7.3 逻辑运算 . 78
7.4 数学运算 . 80
7.4.1 求绝对值 . 80
7.4.2 求*小整数值 . 81
7.4.3 求*大整数值 . 81
7.4.4 随机数生成 . 81
7.4.5 小数点位数调整 . 83
7.4.6 正负判断 . 83
7.5 字符串运算 . 84
7.5.1 字符串替换 . 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 字符串计数 . 87
7.5.6 去除字符串空格 . 88
7.5.7 字符串重复 . 89
7.6 聚合运算 . 89
7.6.1 count()计数 . 89
7.6.2 sum()求和 90
7.6.3 avg()求平均值 90
7.6.4 max()求*大值 . 90
7.6.5 min()求*小值 91
7.6.6 求方差 . 91
7.6.7 求标准差 . 92
7.6.8 聚合函数之间的运算 . 92

第8章 控制函数 94
8.1 if()函数 94
8.2 case when 函数 96

第9章 日期和时间函数 99
9.1 获取当前时刻的数据 . 99
9.1.1 获取当前时刻的日期和时间 . 99
9.1.2 获取当前时刻的日期 . 99
9.1.3 获取当前时刻的时间 . 100
9.1.4 获取当前时刻所属的周数 . 101
9.1.5 获取当前时刻所属的季度 . 102
9.2 日期和时间格式转换 . 102
9.3 日期和时间运算 . 104
9.3.1 向后偏移日期和时间 . 104
9.3.2 向前偏移日期和时间 . 105
9.3.3 两个日期之间做差 . 106
9.3.4 两个日期之间的比较 . 107

第10章 数据分组与数据透视表 108
10.1 group by 的底层原理 108
10.2 对分组后的数据进行聚合运算 . 109
10.3 对聚合后的数据进行条件筛选 111
10.4 group_concat()函数 112
10.5 rollup. 113
10.6 数据透视表实现 115

第11章 窗口函数 . 117
11.1 什么是窗口函数 117
11.2 聚合函数 over()函数 117
11.3 partition by 子句 . 118
11.4 order by 子句 . 120
11.5 序列函数 . 121
11.5.1 ntile()函数 . 121
11.5.2 row_number()函数 123
11.5.3 lag()和lead()函数 . 124
11.5.4 first_value()和last_value()函数 . 126

第12章 多表连接 127
12.1 表的横向连接 . 127
12.1.1 表连接的方式 . 128
12.1.2 表连接的类型 . 132
12.1.3 多张表连接 . 134
12.2 表的纵向连接 . 135
12.3 横向连接的底层原理 . 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 子查询 139
13.1 子查询的概念 . 139
13.2 子查询的分类 . 139
13.2.1 select 子查询 . 140
13.2.2 from 子查询 141
13.2.3 where 子查询 142
13.3 with 建立临时表 . 144

实战篇
第14章 SQL中的其他话题 . 150
14.1 SQL 查询的执行顺序. 150
14.2 变量设置 . 152
14.3 分区表 . 153
14.4 宽表与窄表 . 154
14.5 全量表,增量表,快照表,拉链表,流水表 . 154
14.6 数据回溯 . 156
14.7 数据仓库的基本分层 . 157
14.8 SQL 语句的代码规范157
14.9 如何快速梳理数据库逻辑 159
14.10 如何快速读懂别人的代码 160
14.11 编辑器 161
14.11.1 软件安装 161
14.11.2 常用功能设置 162
14.11.3 常用快捷键 166
14.12 创建表 167
14.12.1 创建一张表 167
14.12.2 向表中插入数据 168
14.12.3 修改表中的数据169
14.12.4 删除表 169

第15章 SQL 数据分析实战 170
15.1 查询每个区域的用户数 170
15.2 查询每个区域的男女用户数 171
15.3 查询姓张的用户数 171
15.4 筛选出id3~id5 的用户 172
15.5 筛选出绩效不达标的员工 172
15.6 筛选出姓张的且绩效不达标的员工 173
15.7 查询获得销售冠军超过两次的人 174
15.8 查询某部门一年的月销售额*高涨幅 175
15.9 查询每个季度绩效得分大于70 分的员工 175
15.10 删除重复值 176
15.11 行列互换 177
15.12 多列比较 178
15.13 对成绩进行分组179
15.14 周累计数据获取 180
15.15 周环比数据获取 181
15.16 查询获奖员工信息 182
15.17 计算用户留存情况 183
15.18 筛选*受欢迎的课程 185
15.19 筛选出每个年级*受欢迎的三门课程 186
15.20 求累积和 187
15.21 获取新增用户数 189
15.22 获取用户首次购买时间 190
15.23 同时获取用户和订单数据 191
15.24 随机抽样 192
15.25 获取沉默用户数 193
15.26 获取新用户的订单数 193
15.27 获取借款到期名单 194
15.28 获取即将到期的借款信息 195
15.29 获取历史逾期借款信息 196
15.30 综合实战 196

第16章 SQL中常见的报错 198
16.1 DBeaver 相关报错 198
16.1.1 时区错误 198
16.1.2 Public Key Retrieval 199
16.1.3 connect error 200
16.1.4 加密方式错误 201
16.2 MySQL 配置相关报错 202
16.2.1 MySQL 安装失败 202
16.2.2 MySQL 客户端闪退 206
16.2.3 访问被拒绝 206
16.3 语法相关报错 206
16.3.1 表名错误 206
16.3.2 列名错误 206
16.3.3 group by 错误 206
16.3.4 权限错误 207
16.3.5 逗号错误 207
16.3.6 括号错误 208
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作者简介

张俊红:某互联网公司高级数据分析师,畅销书《对比Excel,轻松学习Python数据分析》作者。喜欢分享,致力于做一个数据科学路上的终身学习者、实践者、分享者。公众号“俊红的数据分析之路”运营人。

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