SQL для анализа данных SQL

SQL (Structured Query Language) является языком программирования, используемым для работы с реляционными базами данных. SQL предоставляет набор команд и операторов для создания, изменения и анализа данных в базах данных. В данной статье рассмотрим, как можно использовать SQL для анализа данных.

Выборка данных

Одной из основных операций в SQL является выборка данных из таблиц. Для этого используется оператор SELECT. С помощью оператора SELECT вы можете указать, какие столбцы и строки данных вас интересуют.

Пример:

SELECT column1, column2, ...
FROM table_name
WHERE condition;

Выборка данных может быть ограничена с помощью условий WHERE. Условия WHERE позволяют фильтровать данные на основе определенных критериев.

Агрегирование данных

SQL также предоставляет возможности для агрегирования данных. Агрегирование данных позволяет суммировать, подсчитывать, находить среднее значение и другие агрегирующие функции для определенных столбцов данных.

Пример агрегирования данных:

SELECT aggregate_function(column)
FROM table_name
WHERE condition
GROUP BY column;

Здесь aggregate_function может быть функцией, например, SUM, COUNT, AVG и другими.

Сортировка данных

SQL также предоставляет возможность сортировки данных по определенным столбцам или значениям. Для сортировки данных используется оператор ORDER BY.

Пример сортировки данных:

SELECT column1, column2, ...
FROM table_name
ORDER BY column ASC/DESC;

Здесь ASC означает сортировку по возрастанию, а DESC — по убыванию.

Объединение таблиц

SQL позволяет объединять данные из разных таблиц с помощью операторов JOIN. Объединение таблиц позволяет сделать выборку данных из двух или более таблиц на основе связей между ними.

Пример объединения таблиц:

SELECT column1, column2, ...
FROM table1
JOIN table2 ON table1.column = table2.column;

Здесь table1 и table2 — таблицы, а column — связывающий столбец.

Группировка данных

SQL позволяет группировать данные по определенным столбцам. Группировка данных осуществляется с помощью оператора GROUP BY.

Пример группировки данных:

SELECT column, aggregate_function(column)
FROM table_name
GROUP BY column;

Здесь aggregate_function может быть функцией, например, SUM, COUNT, AVG и другими.

SQL для анализа данных — итог

SQL предоставляет широкие возможности для анализа данных в реляционных базах данных. В данной статье были представлены основные операции, которые могут быть использованы для анализа данных в SQL. Это выборка данных, агрегирование данных, сортировка данных, объединение таблиц и группировка данных. Используя эти операции, вы можете анализировать и извлекать нужную информацию из баз данных с помощью SQL.

Если вы хотите стать экспертом в области обработки и анализа данных, вам не обойтись без SQL. Язык может использоваться аналитиками и учеными, а также всеми, кто может изучать SQL-запросы в течение нескольких дней.

SQL для анализа данных? Что это? Какая от него польза?

SQL расшифровывается как «язык структурированных запросов».

Однако я предпочитаю другое объяснение. Она расширена с помощью Excel. Вот как выглядит один и тот же набор данных в Excel и SQL.

Как видите, SQL и Excel очень похожи. Оба отображают данные в виде двумерных массивов со столбцами и строками. Обе программы хорошо структурированы и просты для понимания.

Однако между ними есть и некоторые различия:

1. Первое — это производительность. Excel отлично работает с небольшими объемами данных, но при 100 000 строк использование формул может отнимать много времени и быть неэффективным.
2. Второй — как взаимодействовать с базой данных. Excel — это, по сути, графический интерфейс пользователя (GUI). Это позволяет прокручивать таблицы, вводить формулы и перемещать курсор в нужную область. SQL не имеет графического интерфейса и использует так называемые SQL-запросы.

Изучение SQL-запросов для начинающих показывает, что они гораздо прозрачнее и эффективнее, чем Excel. Кроме того, SQL значительно облегчает автоматизацию задач и использование предыдущей работы.

При анализе данных SQL используется для достаточно простых задач, таких как обобщение наборов данных, объединение, а также простые статистические и математические методы. Однако использование SQL делает вашу работу более эффективной и позволяет работать с большими наборами данных, чем раньше.

Как насчет Python, R или bash?

Как только вы начнете использовать эти языки для анализа данных, вы обнаружите, что Python и R лучше подходят для одного из них, а SQL — для другого. Основные различия между этими языками заключаются в синтаксисе, «функциях» и производительности. Теперь перейдем к практической части!

Шаг 0 — Установите систему управления базами данных SQL

Используйте postgreSQL. Также доступны другие типы SQL. Однако все они похожи, поэтому, как только вы освоите PostgreSQL, адаптация к другому языку займет всего несколько часов (или минут).

На данном этапе вам необходимы три вещи

1. сервер данных с терминальным или iTerm доступом, и
2. PostgreSQL, установленный на сервере, и
3. Pgadmin4 (или SQL Workbench), установленный на компьютере.

Примечание: Используйте SQL Workbench в качестве инструмента SQL.

Шаг 1 — Доступ к базе данных SQL из командной строки

Во-первых, необходимо получить доступ к базе данных из командной строки. В данном разделе объясняется, как это сделать. В дальнейшем вам нужно будет действовать таким же образом.

1. Откройте терминал (или iTerm).
2. Подключитесь к серверу через SSH.

В моем случае введите следующее.

1. Подключитесь к серверу для доступа к базе данных postgreSQL. Поскольку я уже предоставил доступ пользователю, я ввожу следующую команду

Где psql — это сама команда, -U означает имя пользователя (в моем случае ‘tomi’), а -d — имя базы данных (в моем случае postgres, как и в вашем). Командная строка изменяется следующим образом

Конец! Теперь у вас есть полный доступ к базе данных SQL.

1. Чтобы проверить SQL-запрос, вы можете ввести

Отобразится список всех таблиц данных. Пока есть только один. Но это скоро изменится: в

Примечание: Базы данных SQL также называют «реляционными базами данных».

Шаг 2 — Загрузка данных

В этом разделе мы будем использовать небольшой набор данных под названием «зоопарк». Вы можете скачать его в текстовом формате .tsv отсюда.