使用 SQL 进行数据分析的核心是通过查询、聚合和转换数据来提取有价值的信息。以下是关键步骤和常用方法:
1. 基础数据查询
-- 查看数据全貌
SELECT * FROM table_name LIMIT 10;
-- 筛选特定列和条件
SELECT column1, column2
FROM table_name
WHERE condition (如: date > '2023-01-01');
2. 数据聚合统计
-- 常用聚合函数
SELECT
COUNT(*) AS total_rows, -- 计数
AVG(salary) AS avg_salary, -- 平均值
SUM(sales) AS total_sales, -- 求和
MAX(price) AS max_price, -- 最大值
MIN(temperature) AS min_temp -- 最小值
FROM employees;
-- 按分组统计
SELECT department, COUNT(*) AS employee_count
FROM employees
GROUP BY department
HAVING COUNT(*) > 10; -- 筛选分组结果
3. 多表关联分析
-- 内连接(匹配关联数据)
SELECT o.order_id, c.customer_name
FROM orders o
INNER JOIN customers c ON o.customer_id = c.id;
-- 左连接(保留左表所有数据)
SELECT e.name, d.department_name
FROM employees e
LEFT JOIN departments d ON e.dept_id = d.id;
4. 数据排序与去重
-- 按销售额降序排序
SELECT product_name, sales
FROM products
ORDER BY sales DESC;
-- 去重统计
SELECT DISTINCT country FROM customers;
5. 高级分析技巧
5.1 子查询与临时表
-- 子查询筛选
SELECT name, salary
FROM employees
WHERE salary > (SELECT AVG(salary) FROM employees);
-- 使用 CTE (公共表表达式)
WITH top_products AS (
SELECT product_id, SUM(sales) AS total
FROM sales
GROUP BY product_id
ORDER BY total DESC LIMIT 10
)
SELECT * FROM top_products;
5.2 窗口函数(分组计算)
-- 计算排名
SELECT
name, salary,
RANK() OVER (ORDER BY salary DESC) AS salary_rank,
AVG(salary) OVER (PARTITION BY department) AS dept_avg_salary
FROM employees;
5.3 时间序列分析
-- 按月份统计销售额
SELECT
DATE_TRUNC('month', order_date) AS month,
SUM(amount) AS monthly_sales
FROM orders
GROUP BY month
ORDER BY month;
6. 数据清洗与转换
-- 处理空值
SELECT COALESCE(salary, 0) AS adjusted_salary FROM employees;
-- 条件判断
SELECT
CASE
WHEN age < 18 THEN 'Underage'
ELSE 'Adult'
END AS age_group
FROM users;
-- 字符串处理
SELECT SUBSTRING(email, POSITION('@' IN email)+1) AS email_domain
FROM users;
7. 实战分析示例
目标:统计各部门男女员工的平均工资
SELECT
department,
gender,
AVG(salary) AS avg_salary,
COUNT(*) AS employee_count
FROM employees
GROUP BY department, gender
ORDER BY department, gender;
8. 优化技巧
- 索引优化:对常用查询字段(如日期、ID)创建索引。
- 避免全表扫描:尽量使用
WHERE和LIMIT。 - 减少嵌套查询:优先使用
JOIN或CTE替代多层子查询。
通过结合这些方法,可以高效完成从基础统计到复杂趋势分析的数据任务。实际应用中需根据数据库类型(如 MySQL、PostgreSQL 等)调整语法细节。
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