sql数据分析-SQL数据分析

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于sql数据分析的问题，于是小编就整理了5个相关介绍sql数据分析的解答，让我们一起看看吧。

1. SQL难学吗?自学的话大概要多长时间？
2. 在查询分析器中使用T-SQL语句查询数据,使用Like关键字来匹配单个字符,那么其通配符是( ). A,% B:* C:#？
3. 在sql语句中怎么查询一个表的数据的数量？
4. 数据分析人员需要掌握sql到什么程度？
5. 数据分析真的每天都是python，SQL吗？转行数据分析的话要重点学习什么呢？

SQL难学吗?自学的话大概要多长时间？

不难学，sql是一种比较简单的数据库编程语言，语法极其简单，主要学习数据库的增删改查，以及建库，建表遵循的原理即可。学习时间的话，大概两到三周即可，但是前提是有充足的时间高效率去学习，因为对于新手的话，还需要学习数据库的环境搭建。

有点难学。SQL学习多久，我觉得看你基础情况，一般来说要学上半年时间吧。如果原来什么语言也没有学过，也没有基础，那我觉得最基础的要先选择一种语言来学习，是VB,C..,pascal，看个人的喜好，一般情况下，选择C语言来学习。

在查询分析器中使用T-SQL语句查询数据,使用Like关键字来匹配单个字符,那么其通配符是( ). A,% B:* C:#？

答案是A。like在SQL中被叫做模糊查询，也就是关键字查找功能。通配符就是百分号。例如like'%'实现的是查找以两个字为结尾的数据。like '%'是查找以开头的数据， like '%%'是包含两个字的数据条目

在sql语句中怎么查询一个表的数据的数量？

楼上说得可行，select count(*) from 表名在sql中会把*解析为相对应的列，我们不建议用*，这样会加重sql负担，这样写才是最好的：

select count(列名，一列就行) from 表名

数据分析人员需要掌握sql到什么程度？

数据分析员是根据数据分析方案进行数据分析的人员，能进行较高级的数据统计分析，负责公司录入人员的管理和业绩考核，以及对编码人员的行业知识和问卷结构的培训，和录入数据库的设立，数据的校验，数据库的逻辑查错，对部分问卷的核对等职责。

1、根据数据分析方案进行数据分析，在既定时间内提交给市场研究人员；

2、能进行较高级的数据统计分析；

3、公司录入人员的管理和业绩考核；以及对编码人员的行业知识和问卷结构的培训；

4、录入数据库的设立，数据的校验，数据库的逻辑查错，对部分问卷的核对；

要具有数理统计，经济学，数据库原理以及相关知识；能熟练使用EXCEL、SPSS、QUANVERT、SAS等统计软件。

要求掌握较深的业务知识和计算机应用知识，能用行业各种应用软件进行各种数据分析和综合数据处理，加工成有用的信息提供领导进行决策；能配合系统管理员进行计算机网络维护及管理。

主要负责本公司计算机信息网络数据的收集、传递（主要是上报）和管理工作，对各网点上报的数据和本机房传递的信息数据，要做好详细的“数据传递纪录”，对未按时间要求漏报和数据有误的网点要及时督促，每月将各经营站、点数据上报情况通报一次；负责各类数据的整理、汇总和分析处理工作。

SQL 作为数据分析师的基本技能，那么需要掌握哪些SQL核心技能？

理解数据库

SQL基础重点知识：查询，更新，提取，插入，删除等数据操作,比如常见如何按照指定方向（升、降）排序选择数据？常见的一些过滤选择有哪些？如何分组并按条件选择数据？分组和排序的顺序是什么？如何使用子查询？表的联结查询怎么做等。

数据分析真的每天都是python，SQL吗？转行数据分析的话要重点学习什么呢？

SQL是数据分析师最常用的工具，几乎每天都会用到，主要是其基本用法需要掌握。

基础入门可能包含如下：

• 6个基本关键词：select/from/where/group by/h***ing/order by
• Joins：Inner, left, right, outer，以及self join
• 聚合函数
• Window functions

提高篇：

• 子查询
• CTE

可以对照看看，自己各点掌握得如何？

Python在业内使用也挺多，但不是必须，相当企业并没有要求。当然如果你想学习机器学习算法，建模，python是一个可选的基础之一，其第三方库包及其丰富。

其他的，比如BI工具，很多企业使用都不一样，这个其实可以在工作中边学边用。

接下来是重点：

既然是转行到数据分析，就涉及到如何拿到一份offer的问题。笔者以往的经历来看，相当多企业，面试开始就是SQL技术面。过关之后就会有大量的分析题，这非常考验面试者能力。

数据分析理论知识：

• 统计知识：描述性统计知识、相关系数、协方差、常见的概率统计分布等；
• 分析方法和分析模型：用户分群、漏斗分析、归因分析、对***析等，这块非常多，需要好好学习；

思维能力：这块面试官可以从你的表达，谈吐感受到。往往也是考虑的重点，建议看看经典书籍《金字塔原理》、《批判性思维》等；

项目积累：即使是转行，从未涉及过数据分析工作，在找工作之前，完全可以找到一些项目和数据练手。这样，会让自己有更充足的准备。

相信经过以上的努力准备，题主可以顺利转行，拿到一份好的数据分析offer。

1、SQL是必备的。

2、一些python的分析工具包，numpy、pandas、matplotlib库要熟悉。

3、要会ETL。如：ETL工具 离线： sqoop、DataX、Kettle，实时:StreamSets。

ETL（提取、转换、加载）指数据驱动型组织从多个来源收集数据，然后将数据集中起来以满足数据发现、报告、分析和决策需求的过程。

4、另外一些BI工具要熟悉，不光分析数据，还得展示出来给大众看，像powerBI，fineBI，superBI，Tableau。

5、大数据方向的技术也是必备的。如：

文件存储：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS，NFS、S3等

离线计算：Hadoop MapReduce、Spark等

流式、实时计算：Storm、Spark Streaming、S4、Flink等

NOSQL数据库：HBase、Redis、MongoDB、Dragonfly 等

***管理：YARN、Mesos等

日志收集工具：Flume、Scribe、Logstash、Kibana、Filebeat、Fluenbit、Fluentd等

消息服务：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ等

查询分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid等

分布式协调服务：Zookeeper等

集群管理与监控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager等

数据挖掘、机器学习：PyTorch、Tensorflow、Mahout、Spark MLLib、等

到此，以上就是小编对于sql数据分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于sql数据分析的5点解答对大家有用。