Comment passer d'Excel à SQL : Le point de vue d'un analyste de données

Si vous travaillez avec des données, il est fort probable que vous ayez passé d'innombrables heures dans Excel - à filtrer des données, à écrire des formules et à faire glisser des cellules d'une colonne à l'autre. Excel est un outil formidable mais, à un moment donné, il commence à vous ralentir. D'énormes fichiers tombent en panne. VLOOKUPs devient un cauchemar. PivotTable met une éternité à être mis à jour.

C'est là que SQL entre en jeu. C'est un peu le frère puissant et évolutif d'Excel. Et le meilleur ? Si vous connaissez Excel, vous comprenez déjà de nombreux concepts SQL.

Le passage à SQL peut sembler intimidant au début mais, croyez-moi, c'est plus facile que vous ne le pensez. Ce guide vous expliquera pourquoi SQL vaut la peine d'être appris, comment il se compare à Excel et la meilleure façon de commencer à l'utiliser en tant qu'analyste de données.

Pourquoi passer d'Excel à SQL ?

Excel fonctionne bien pour les petits ensembles de données, mais dès que vous commencez à manipuler des millions de lignes, des jointures complexes ou à extraire des données de sources multiples, il devient rapidement inefficace. L'ouverture de fichiers volumineux prend plus de temps, les formules se cassent et les performances ralentissent.

SQL élimine ces problèmes en vous permettant de stocker et de traiter des ensembles de données massifs sans plantage ni retard. Au lieu de copier et de coller des données, vous pouvez écrire une requête une seule fois et la réutiliser à tout moment, ce qui garantit la cohérence et l'automatisation. La collaboration est également plus fluide : au lieu d'envoyer des feuilles de calcul par courrier électronique, plusieurs utilisateurs peuvent accéder à la même base de données centrale et l'analyser sans risquer de perdre des données ou de commettre des erreurs.

En outre, SQL ouvre la voie à des analyses plus avancées, en facilitant le regroupement, le filtrage et la combinaison d'ensembles de données d'une manière qu'Excel a du mal à gérer. Si vous avez déjà été frustré par la lenteur des fichiers, les mises à jour manuelles ou les formules complexes, SQL est la solution qui rendra votre travail plus rapide et plus fiable.

SQL vs. Excel : Quelles sont les similitudes et les différences ?

Si vous connaissez Excel, SQL n'est pas aussi étranger qu'il n'y paraît. De nombreux concepts familiers se traduisent directement :

Ainsi, au lieu de cliquer sur des boutons dans Excel, SQL vous permet d'écrire des requêtes qui font la même chose, mais plus rapidement et avec plus de contrôle.

Tâches Excel traduites en SQL (exemples réels)

Passer d'Excel à SQL peut sembler une étape importante, mais il s'agit en fait d'apprendre à faire différemment des choses que vous connaissez déjà. Les mêmes tâches - filtrer, trier et analyser des données - existent dans les deux outils, mais SQL les rend plus rapides et plus efficaces. Au lieu de cliquer sur des menus et de faire glisser des formules, vous écrivez des requêtes simples pour obtenir les réponses dont vous avez besoin. Une fois que vous aurez pris le coup de main, vous vous demanderez pourquoi vous n'avez pas commencé plus tôt. Voyons comment SQL gère le travail que vous avez l'habitude de faire dans Excel.

1. Filtrer les données

Le filtrage des données est l'une des tâches les plus courantes dans Excel, et vous avez probablement utilisé AutoFilter à de nombreuses reprises. C'est simple : vous cliquez sur un en-tête de colonne, vous appliquez un filtre et Excel n'affiche que les lignes qui correspondent à vos critères. Mais que se passe-t-il si vous devez effectuer cette opération sur plusieurs ensembles de données ou appliquer le filtre de manière dynamique sans rien mettre à jour manuellement ? C'est là qu'intervient le langage SQL.

Il vous suffit d'écrire une requête qui indique à la base de données exactement ce dont vous avez besoin. Par exemple, si vous souhaitez ne voir que les ventes supérieures à 1 000 dollars, vous utiliserez une clause WHERE dans SQL :

SELECT * FROM sales_data  
WHERE revenue > 1000;

Vous obtenez ainsi instantanément les données filtrées et vous pouvez réexécuter la requête à tout moment sans avoir à réappliquer les filtres manuellement. Contrairement à Excel, SQL ne ralentit pas lorsque votre ensemble de données augmente. Que vous ayez un millier de lignes ou un million, SQL le gère sans problème, ce qui en fait un moyen beaucoup plus efficace de filtrer et d'analyser les données.

2. Résumer des données à l'aide d'un tableau croisé dynamique

La synthèse des données est un élément important de l'analyse, et si vous avez utilisé Excel, vous êtes probablement familier avec PivotTable. Ils vous permettent de regrouper rapidement des données et de calculer des totaux, des moyennes ou d'autres mesures. Mais si vous avez déjà travaillé avec un grand ensemble de données, vous savez à quel point PivotTable peut être encombrant. Ils doivent être constamment rafraîchis et, si vous avez affaire à des millions de lignes, ils peuvent même faire planter Excel.

SQL rend ce processus beaucoup plus fluide grâce à la clause GROUP BY. Supposons que vous souhaitiez connaître le revenu total par région. En SQL, c'est juste :

SELECT region, SUM(revenue)  
FROM sales_data  
GROUP BY region;

Grâce à cette approche, votre résumé est généré instantanément, même pour les ensembles de données volumineux. De plus, vos résultats sont toujours à jour, sans qu'il soit nécessaire d'actualiser manuellement quoi que ce soit. SQL vous permet d'étendre votre analyse sans effort.

3. VLOOKUP (assemblage de données)

Si vous utilisez Excel depuis un certain temps, vous avez probablement utilisé VLOOKUP ou INDEX/MATCH pour extraire des données d'une autre feuille. Cela fonctionne bien pour les petits ensembles de données, mais lorsque les données augmentent, VLOOKUP peut ralentir les choses ou même se rompre si les références des colonnes changent. De plus, il ne recherche les valeurs que dans une seule direction.

SQL résout ce problème avec JOIN, qui vous permet de connecter de manière transparente des données provenant de plusieurs tables. Au lieu de copier les valeurs d'une feuille à l'autre, vous reliez simplement les tables sur la base d'une clé commune, ce qui rend le processus beaucoup plus rapide et efficace.

Imaginez que vous deviez intégrer les détails d'un client dans un rapport de vente. Au lieu d'utiliser VLOOKUP, vous pouvez écrire une simple requête SQL :

SELECT sales_data.order_id, customers.customer_name  
FROM sales_data  
JOIN customers ON sales_data.customer_id = customers.customer_id;

Celle-ci récupère instantanément les noms de clients correspondants, quelle que soit la taille de l'ensemble de données. Les jointures fonctionnent dans plusieurs directions et gèrent différents types de relations, ce qui les rend beaucoup plus flexibles que VLOOKUP.

Imaginons maintenant un scénario encore plus complexe : vous avez des données réparties dans dix tables différentes. Dans Excel, cela signifierait créer plusieurs VLOOKUP, faire des références croisées entre les différentes feuilles et gérer un fouillis de formules qui pourraient facilement se briser en cas de modification de la structure. Le processus serait lent, sujet aux erreurs et presque impossible à adapter efficacement.

En SQL, la gestion de plusieurs tables est beaucoup plus simple et plus fiable grâce aux jointures. Supposons par exemple que vous analysiez les commandes des clients, les détails des produits et les statuts d'expédition, tous stockés dans des tables distinctes. Au lieu d'empiler plusieurs VLOOKUPs, vous pouvez utiliser SQL JOINs pour relier les données de manière transparente :

SELECT orders.order_id, customers.customer_name, products.product_name, shipments.status  
FROM orders  
JOIN customers ON orders.customer_id = customers.customer_id  
JOIN order_items ON orders.order_id = order_items.order_id  
JOIN products ON order_items.product_id = products.product_id  
JOIN shipments ON orders.order_id = shipments.order_id;

Cette requête extrait les noms des clients, les détails des produits et les statuts d'expédition en une seule fois, sans problème de performance ni intervention manuelle. Contrairement à Excel, SQL vous permet de relier les données de manière dynamique, ce qui garantit la cohérence et rend les analyses à grande échelle beaucoup plus rapides et efficaces.

Le passage aux jointures SQL vous permettra d'économiser beaucoup de temps et de frustration.

Comment passer à SQL (plan étape par étape)

Si vous êtes novice en SQL, ne vous inquiétez pas - vous n'avez pas besoin de tout apprendre en même temps. Commencez modestement et développez progressivement vos connaissances en suivant des cours pratiques sur le langage SQL à l'adresse suivante LearnSQL.fr.

Semaine 1 : Se familiariser avec les requêtes de base

• Apprenez à SELECT les données d'une table avec SQL pour les débutants
• Entraînez-vous à filtrer avec WHERE et à trier les données avec ORDER BY.
• Essayez des exercices interactifs qui imitent des scénarios professionnels réels.
• Procurez-vous l'aide-mémoireSQL pour les débutants - c'est comme si vous aviez un guide de référence rapide dans votre poche. Croyez-moi, vous vous en remercierez plus tard.

Semaine 2 : Apprendre les agrégations (comme les tableaux croisés dynamiques dans Excel)

• Maîtrisez COUNT(), SUM(), AVG() pour résumer des données avec SQL Reporting.
• Utilisez GROUP BY pour remplacer efficacement PivotTables.
• Lisez cet article : Fonctions GROUP BY et Aggregate : Une vue d'ensemble complète.
• Travailler sur des études de cas pratiques en utilisant de grands ensembles de données.

Semaine 3 : Les jointures maîtresses (Au revoir, VLOOKUP !)

• Apprenez INNER JOIN, LEFT JOIN, et RIGHT JOIN pour combiner des tables.
• Consultez mon article de blog : Votre guide complet de Les jointures en SQL (avec des ressources).
• Travaillez sur des exercices du monde réel à partir du site Web Les jointures en SQL
• Remplacez les recherches manuelles et lentes par des SQL JOINefficaces.
• Sauvegardez cette impressionnante feuille de contrôle SQL JOIN pour plus tard.

Semaine 4 : Automatiser vos flux de travail

• Écrire des requêtes réutilisables, automatiser des rapports et découvrir le nettoyage de données SQL.
• Apprenez à intégrer SQL avec Power BI, Google Sheets et les outils d'automatisation.
• Appliquez vos connaissances à des projets réels.

À la fin de ce cours, vous ferez en quelques secondes ce qui prenait des minutes (ou des heures) dans Excel. Pour aller encore plus loin dans votre apprentissage, consultez ce plan d'apprentissage SQL détaillé conçu pour vous aider à passer en douceur d'Excel à SQL.

Réflexions finales : pourquoi SQL en vaut la peine

Si Excel vous cause des maux de tête, SQL est la solution. Il est plus rapide, plus fiable et conçu pour les données volumineuses. Et le plus beau, c'est que vous n'avez pas besoin d'être un expert en informatique. Vous n'avez pas besoin d'être un programmeur pour l'utiliser.

Le meilleur moyen, et le plus facile, de commencer est de suivre un parcours d'apprentissage structuré. La filière SQL pour l'analyse de données est conçue spécifiquement pour ceux qui passent d'Excel à SQL, offrant une approche pas à pas de la maîtrise de SQL pour le travail analytique. Il commence par les bases, telles que l'extraction et le filtrage de données, puis aborde des sujets plus avancés tels que les agrégations, les jointures et l'optimisation des performances.

Le cours est truffé d'exercices interactifs qui simulent des scénarios d'entreprise réels, ce qui vous permet d'acquérir une expérience pratique tout en apprenant.

L'un des aspects intéressants de cette formation est qu'elle aide les analystes à développer des compétences SQL directement applicables aux tâches quotidiennes liées aux données, qu'il s'agisse de nettoyer des ensembles de données, de générer des rapports ou d'automatiser des flux de travail.

Si vous êtes à la recherche de la meilleure stratégie pour apprendre le langage SQL de manière efficace, jetez un coup d'œil à mon guide dédié à l'apprentissage du langage SQL. Il présente les méthodes d'apprentissage les plus efficaces : commencez modestement, entraînez-vous avec des ensembles de données réels et vous serez bientôt en mesure d'écrire des requêtes comme un pro.