京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据分析离不开数据,这是大家都知道的事情,而数据分析工具有很多,比如说Excel、Python。一般来说,Excel只能分析中小型的数据,不能够应对未来的大型数据。但是大量的数据如何进行分析呢?如果使用Excel进行分析这些数据的话,那么庞大的工作量显得十分不人性。现在很多人的电脑中存着几十万条的数据,这些数据已经拖慢的计算机的性能,数据库的出现解决了这些问题,现在很多的企业和岗位都开始要求SQL技能了,由此可见数据库的功能是多么的强大,那么如何学好数据分析的数据库知识呢?下面我们就给大家详细的介绍一下这些知识,希望这篇文章能够更好的帮助到大家。
我们为什么要学习数据库的知识呢?这是因为如果学会的数据库的知识,比用Excel工具处理数据的效率都是非常快的,而且sql在数据分析是核心技术,我们在数据分析学习的时候一定要重视这些内容。现在我们主要以MySQL为主,MySQL就是互联网行业的通用标准。
所以说,如果我们要学习数据库知识的话,我们需要了解一下什么是表,在数据分析中,表和Excel中的sheet类似。我们在学习使用表的时候,一定要重视表、ID索引、以及数据库的安装,数据导入等简单知识。这样才能够进一步的学习。而SQL的应用场景,均是围绕select展开。对于数据库的增删改、约束、索引、数据库等内容我们可以选择性的学习,但是我们不能够忽略数据库中的几个语法的学习,而select、count/sum、having、where、group by、if、order by、子查询以及各种常用函数我们都需要足够的重视。当然,如果你想要快速掌握数据库的知识,一定要进行系统化的学习以及大量的练习,在网上寻找一些数据库的练习题,先从简单的题开始,循序渐进,这样才能够慢慢的深入数据库的核心知识。
上面提到的MySQL知识,而除了MySQL,还要join的知识,join对很多人来说是一个比较难的概念,如果要学习join,那么我们就需要从一开始的join关联,到条件关联、空值匹配关联、子查询关联等的学习。当然数据库的知识不只是MySQL和join两种类型,如果大家想更深入的学习,可以学一学row_number,substr,convert,contact等函数。当然,不同数据平台的函数会有差异,对于这些差别一定要好好的总结其中的规律。这样我们才能够做好数据库知识的学习。
在这篇文章中我们给大家介绍了很多有关数据库的知识,通过这些知识的讲解我们才能够发现数据分析师需要学的知识还是有很多的,所以说,大家如果要学习数据分析一定不要放弃,毕竟无限风光在险峰。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08在数据驱动决策的链路中,统计制图是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师将抽象数据转化为直观洞察的关键载体。不同于普通 ...
2026-01-08在主成分分析(PCA)的学习与实践中,“主成分载荷矩阵”和“成分矩阵”是两个高频出现但极易混淆的核心概念。两者均是主成分分 ...
2026-01-07在教学管理、学生成绩分析场景中,成绩分布图是直观呈现成绩分布规律的核心工具——通过图表能快速看出成绩集中区间、高分/低分 ...
2026-01-07在数据分析师的工作闭环中,数据探索与统计分析是连接原始数据与业务洞察的关键环节。CDA(Certified Data Analyst)作为具备专 ...
2026-01-07在数据处理与可视化场景中,将Python分析后的结果导出为Excel文件是高频需求。而通过设置单元格颜色,能让Excel中的数据更具层次 ...
2026-01-06在企业运营、业务监控、数据分析等场景中,指标波动是常态——无论是日营收的突然下滑、用户活跃度的骤升,还是产品故障率的异常 ...
2026-01-06在数据驱动的建模与分析场景中,“数据决定上限,特征决定下限”已成为行业共识。原始数据经过采集、清洗后,往往难以直接支撑模 ...
2026-01-06在Python文件操作场景中,批量处理文件、遍历目录树是高频需求——无论是统计某文件夹下的文件数量、筛选特定类型文件,还是批量 ...
2026-01-05在神经网络模型训练过程中,开发者最担心的问题之一,莫过于“训练误差突然增大”——前几轮还平稳下降的损失值(Loss),突然在 ...
2026-01-05在数据驱动的业务场景中,“垃圾数据进,垃圾结果出”是永恒的警示。企业收集的数据往往存在缺失、异常、重复、格式混乱等问题, ...
2026-01-05在数字化时代,用户行为数据已成为企业的核心资产之一。从用户打开APP的首次点击,到浏览页面的停留时长,再到最终的购买决策、 ...
2026-01-04在数据分析领域,数据稳定性是衡量数据质量的核心维度之一,直接决定了分析结果的可靠性与决策价值。稳定的数据能反映事物的固有 ...
2026-01-04