入职数据分析师系列对比Excel,轻松学习SQL数据分析

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。

]

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。

]

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

封面

入职数据分析师系列对比Excel,轻松学习SQL数据分析

书名:入职数据分析师系列对比Excel,轻松学习SQL数据分析

作者:张俊红

页数:220

定价:¥59.0

出版社:电子工业出版社

出版日期:2020-05-01

ISBN:9787121390029

PDF电子书大小:140MB 高清扫描完整版

百度云下载:http://www.chendianrong.com/pdf

发表评论

邮箱地址不会被公开。 必填项已用*标注