Analyse efficace des données : Exploiter SQL avec R

Cet article se penche sur les nuances de l'utilisation de SQL avec R dans l'analyse des données. Il propose des idées et des exemples pratiques qui démontrent l'efficacité de cette combinaison.

En intégrant SQL à R, les analystes peuvent exploiter les points forts des deux langages. Cela leur permet d'effectuer des analyses de données complètes, allant de l'extraction initiale des données à la modélisation statistique complexe et à la visualisation. Pour commencer notre exploration du duo dynamique que forment SQL et R dans l'analyse des données, il est essentiel de comprendre comment ces deux puissants outils peuvent révolutionner la façon dont nous traitons, manipulons et interprétons de vastes ensembles de données. Cette synergie permet non seulement d'améliorer la productivité, mais aussi d'ouvrir de nouvelles possibilités en matière de prise de décision fondée sur les données.

Avant d'aller plus loin, préparons le terrain pour comprendre le rôle essentiel de SQL dans l'écosystème de l'analyse des données.

Comprendre SQL

SQL est le principal langage de codage permettant d'interagir avec les bases de données relationnelles. Son objectif principal est de gérer et de manipuler les données stockées dans ces bases. Il fournit une méthode standardisée pour créer, récupérer, mettre à jour et supprimer des données, ce qui en fait une compétence indispensable pour toute personne travaillant avec des bases de données relationnelles.

Les analystes de données utilisent le langage SQL pour extraire des informations pertinentes, filtrer des ensembles de données et effectuer des agrégations. La simplicité et la polyvalence des requêtes SQL en font un outil fondamental pour des tâches allant de l'extraction de données de base à des manipulations complexes de bases de données. En tant qu'épine dorsale de la gestion des données, le langage SQL jette les bases d'une analyse efficace et efficiente des données.

Pour améliorer votre compréhension du langage SQL et de son importance, ne manquez pas de suivre notre cours sur le langage SQL pour l'analyse des données. Ce cours a été spécialement conçu pour inclure les sujets les plus pertinents pour l'analyse de données.

Introduction à R : Libérer l'analyse statistique

R est un langage de programmation et un environnement spécialement conçu pour le calcul statistique et l'analyse de données. Largement adopté pour ses capacités statistiques et ses outils de visualisation robustes, R fournit aux analystes de données une boîte à outils complète pour l'exploration et l'interprétation des données.

Les analystes de données utilisent souvent R pour la modélisation statistique, l'apprentissage automatique et la visualisation des données. La vaste bibliothèque de packages du langage, notamment ggplot2 pour la visualisation et dplyr pour la manipulation des données, fait de R un choix incontournable pour les professionnels à la recherche d'informations analytiques approfondies. Lorsque R est couplé à SQL, il devient encore plus puissant, permettant l'intégration transparente de la gestion de base de données et de l'analyse statistique avancée.

Les avantages de l'intégration de SQL et de R

De nombreux analystes de données utilisent différents outils pour manipuler les données et extraire des informations. Ils peuvent extraire les données à l'aide de SQL, effectuer des agrégations et des filtrages dans Excel et créer des visualisations finales dans un produit comme Tableau. Chaque produit a ses propres atouts et chaque analyste a ses propres compétences ; l'utilisation d'une combinaison d'outils est très courante.

Il en va de même pour l'utilisation de SQL avec R. Certains des codes SQL les plus lourds nécessaires pour résumer un ensemble de données peuvent être rationalisés et simplifiés dans R. R permet également à l'analyste de visualiser rapidement ses données plutôt que d'utiliser un outil de visualisation de données distinct. Les avantages de l'intégration de SQL avec R sont les suivants

Rationalisation des processus d'analyse des données

La combinaison des capacités de manipulation de données de SQL et des prouesses statistiques de R permet de rationaliser l'ensemble du processus d'analyse des données. SQL gère efficacement la préparation, le nettoyage et la transformation des données, ce qui permet aux analystes de se concentrer sur les tâches principales d'analyse statistique dans R.

Efficacité accrue

L'intégration de SQL et de R permet le traitement parallèle des tâches, ce qui se traduit par des gains de temps considérables. L'efficacité de SQL dans le traitement de grands ensembles de données et la compétence de R dans les calculs statistiques fonctionnent harmonieusement pour accélérer le processus d'analyse.

Analyses complexes

La collaboration entre SQL et R facilite l'analyse de données plus sophistiquées. SQL prépare le terrain en fournissant un ensemble de données structuré et organisé, tandis que R prend les rênes pour une modélisation statistique approfondie, des tests d'hypothèse et des visualisations avancées.

Bien entendu, vous devez pratiquer SQL et R avant de pouvoir les utiliser de manière professionnelle. Voyons comment y parvenir.

Mise en place d'un environnement d'entraînement SQL et R

Pour les débutants qui s'aventurent dans le domaine de l'intégration de SQL et de R, la mise en place d'un environnement de travail peut sembler intimidante. Cependant, un guide étape par étape rend le processus plus simple. Voici donc ce que vous devez faire si vous souhaitez commencer à pratiquer R et SQL :

1. Installer le logiciel de base de données SQL

Commencez par sélectionner un logiciel de base de données SQL adapté à vos besoins. Les choix les plus courants sont MySQL, PostgreSQL et SQLite. Les sites officiels tels que MySQL.com ou PostgreSQL.org fournissent un accès facile aux fichiers d'installation ainsi que des guides complets pour la configuration. Pour en savoir plus sur les bases de données les plus populaires, vous pouvez lire notre article sur Les bases de données les plus populaires en 2023.

Vous pouvez également installer un outil de conception et de maintenance de base de données. Dans notre exemple, nous utiliserons DBeaver, un outil de base de données universel et gratuit qui peut être installé sur des ordinateurs Mac, Windows et Linux.

Une fois que vous avez téléchargé DBeaver, vous devez installer le logiciel. Pour Windows, vous devrez double-cliquer sur le programme d'installation à partir de votre dossier Téléchargements et suivre les instructions. Sur Mac, vous ferez glisser DBeaver dans votre dossier Applications.

L'avantage de DBeaver est qu'il est très facile de configurer une base de données d'exemple qui contient déjà des données. Si vous souhaitez utiliser vos propres données, vous pouvez facilement les télécharger. Consultez notre article Où puis-je trouver des ensembles de données en ligne gratuits pour pratiquer le langage SQL ? pour trouver encore plus de données pratiques que vous pouvez charger dans votre base de données. Pour créer la base de données d'exemple, vous devez cliquer sur Aide dans la barre d'outils et sélectionner Créer une base de données d'exemple.

Vous verrez alors apparaître la base de données d'exemple DBeaver sur le côté gauche, sous le navigateur de base de données. Si vous développez les flèches, vous verrez une liste de toutes les tables qui peuvent être interrogées.

2. Installer un environnement R

La sélection d'un environnement R est la prochaine étape cruciale. RStudio, un environnement de développement intégré (IDE) pour R, est un choix convivial pour les débutants. Il est disponible pour Mac, Windows et Linux. Vous pouvez télécharger le langage de programmation R sur le site officiel de R.

Vous devrez télécharger à la fois R et RStudio. R est le langage de programmation et RStudio est l'environnement de développement intégré (IDE) que vous utilisez pour écrire votre code et visualiser vos résultats. Suivez les mêmes étapes pour télécharger et installer R et RStudio que pour DBeaver.

3. Connecter SQL et R

Une fois les environnements SQL et R configurés, nous devons établir une connexion entre eux. La base de données d'exemple de DBeaver est une base de données SQLite, nous allons donc d'abord installer le paquet RSQLite dans RStudio en exécutant :

install_packages(‘RSQLite’)

Une fois le paquetage installé, nous devons utiliser la commande library pour que RSQLite soit disponible dans notre espace de travail. Nous le ferons en exécutant: :

library(RSQLite)

Un autre paquetage dont nous aurons besoin pour notre connexion à la base de données est DBI. En utilisant la même syntaxe que ci-dessus, nous exécuterons : DBI :

install.packages('DBI')
library(DBI)

Puisque cette base de données d'exemple existe sur notre machine locale, nous devrons définir le répertoire de travail actuel à l'endroit où elle est installée. Vous pouvez le faire en cliquant avec le bouton droit de la souris sur votre base de données dans DBeaver et en sélectionnant Edit Connection. Vous verrez alors une fenêtre contextuelle avec les paramètres de connexion. Copiez le chemin d'accès. Il s'agit également du nom de fichier de la base de données. Nous les utiliserons séparément dans les étapes suivantes.

Ok, nous avons installé tout ce dont nous avons besoin et nous avons l'emplacement de notre base de données d'exemple. Nous allons utiliser trois lignes de code R pour établir la connexion entre RStudio et la base de données. Voici la première ligne :

Setwd(“[path to database copied from DBeaver]”)

Dans cette commande, nous définissons le répertoire de travail de RStudio comme étant le chemin d'accès à notre base de données. Lorsque nous appellerons plus tard le nom du fichier de la base de données, RStudio saura où trouver ce fichier.

sqlite <- dbDriver("SQLite")

Dans la deuxième commande, nous définissons une variable à utiliser dans l'étape suivante, qui définit le pilote de connexion à la base de données que nous utiliserons.

Enfin, nous utilisons la commande dbConnect() pour établir la connexion au fichier de base de données à l'aide du pilote défini à l'étape précédente :

conn <- dbConnect(sqlite,"[db file name from DBeaver]")

Nous sommes maintenant prêts à nous plonger dans des exemples pratiques d'utilisation de SQL et de R !

Exemples pratiques d'intégration de SQL et R

Pour illustrer la puissance de l'intégration de SQL avec R, explorons quelques exemples pratiques allant de la manipulation de données de base à l'analyse statistique plus avancée.

Récupération de données de base

Tout d'abord, nous allons écrire une simple requête SQL dans DBeaver pour extraire toutes les données relatives aux clients américains de notre table de factures. Cette étape permet de s'assurer que nos requêtes peuvent être utilisées dans RStudio :

SELECT * FROM invoice WHERE billingcountry = 'USA';

Dans R, nous devrons assigner cet ensemble de données à un cadre de données que nous pourrons utiliser ultérieurement. Nous appellerons ce cadre de données usa_invoices. Pour ce faire, nous pouvons exécuter le code R suivant :

usa_invoices <- sqlQuery(conn, " SELECT * FROM invoice WHERE billingcountry = 'USA' ")

Dans cet exemple, SQL extrait les données relatives aux clients de la base de données et R affine l'ensemble de données en filtrant les personnes résidant aux États-Unis. Cette collaboration permet une analyse ciblée de segments spécifiques.

Agrégation et synthèse

Une fois que nous avons récupéré et segmenté nos données, nous pouvons très facilement trouver leurs statistiques récapitulatives.

Dans R, vous pouvez obtenir des statistiques récapitulatives pour un cadre de données à l'aide de diverses fonctions qui donnent un aperçu de la distribution de vos données.

La fonction summary() fournit un résumé concis des variables de la base de données. Elle affiche les valeurs minimales, le^1er quartile, la médiane, le^3e quartile et les valeurs maximales pour chaque variable numérique. Pour les facteurs (valeurs catégorielles), elle affiche la fréquence de chaque niveau. Voici le code :

Summary(usa_ invoices)  

Voici le résultat :

Nous pouvons voir que la valeur minimale du champ total est de 0,99 $ et que la valeur maximale est de 23,86 $. Les statistiques récapitulatives traitent l'ID de la facture et l'ID du client comme des nombres entiers ; ce n'est pas très utile, mais ça va. Nous n'avons pas vraiment besoin de statistiques récapitulatives basées sur les champs d'identification. Cependant, nous constatons que nos champs d'adresse sont classés comme des champs de caractères. Pour rendre la situation plus intéressante, remplaçons le champ d'état par un facteur et réexécutons les statistiques récapitulatives.

Nous pouvons modifier le type de données en exécutant le programme :

usa_invoices$BillingState <- as.factor(usa_invoices$BillingState)

Lorsque nous réexécutons summary(usa_invoices), nous obtenons les résultats suivants :

Nous pouvons maintenant constater que la Californie est l'État qui compte le plus grand nombre de factures. Nous voyons également le nombre de factures pour les autres États les plus importants, ce qui est beaucoup plus intéressant.

Comme vous pouvez le constater, nous avons créé un partenariat puissant en combinant SQL et R qui améliore considérablement l'efficacité de l'analyse des données. Le rôle de SQL dans la gestion et la préparation des données, associé aux capacités de R en matière d'analyse statistique, crée un flux de travail robuste permettant d'extraire des informations des ensembles de données.

Aller plus loin avec SQL et R

Profitez de la synergie entre SQL et R dans votre parcours d'analyse de données et constatez l'impact transformateur qu'elle peut avoir sur votre capacité à dériver des informations significatives à partir d'ensembles de données complexes. Commencez dès aujourd'hui à appliquer ces techniques d'intégration à vos projets et accédez à un nouveau niveau de compétence analytique.

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