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如何使用SQL进行数据分析

使用SQL进行数据分析时,首先通过SELECT语句提取数据,利用WHERE子句过滤数据,GROUP BY和HAVING子句对数据进行分组和聚合,然后使用ORDER BY排序结果,最后结合JOIN操作关联多个表,挖掘数据间的关联和趋势。

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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 WHERELIMIT
  • 减少嵌套查询:优先使用 JOINCTE 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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