SQL pour l'analyse de données : Que dois-je apprendre ?

Vous êtes peut-être déjà conscient de l'importance de SQL dans l'analyse de données. Mais quelles sont les fonctionnalités de SQL qui sont importantes pour l'analyse de données et où pouvez-vous les apprendre ? Dans cet article, nous allons répondre à vos questions.

Avant de parler de l'utilisation de SQL pour l'analyse de données, il est utile de savoir de quoi nous parlons. Définissons donc ces deux choses.

Le langage de requête structuré (SQL) est un langage de programmation utilisé pour gérer les données dans les bases de données relationnelles. Il permet d'interroger, d'insérer, de mettre à jour et de supprimer des données stockées dans une base de données.

L'analyse des données, quant à elle, est le processus d'examen, de nettoyage, de transformation et de manipulation des données afin de découvrir des informations significatives, de tirer des conclusions et de faciliter la prise de décision. En utilisant des outils et des techniques d'analyse des données, vous pouvez trouver des modèles, des tendances et des relations dans vos données. Une fois ces informations utiles extraites, les entreprises et les organisations peuvent prendre de meilleures décisions, rationaliser les procédures et résoudre les problèmes.

Comment SQL et l'analyse de données interagissent-ils exactement ? Le langage SQL est utile pour l'analyse des données parce qu'il fournit un langage standardisé pour rechercher, manipuler et combiner des données provenant de bases de données relationnelles. Il aide les analystes à obtenir, convertir et agréger les données de manière efficace, ce qui leur permet d'extraire des informations et de prendre des décisions éclairées sur la base des données.

Si vous êtes à la recherche d'un cours complet pour vous aider à devenir un analyste de données, ne cherchez pas plus loin que notre Le SQL de A à Z parcours d'apprentissage. Il couvre à la fois les concepts SQL fondamentaux et avancés, vous donnant une longueur d'avance sur les outils dont vous avez besoin pour l'analyse de données.

Pourquoi SQL est-il important pour l'analyse de données ?

Le langage SQL est important pour l'analyse des données car il fournit un moyen systématique et efficace d'obtenir, de modifier, d'agréger et d'intégrer des données à partir de bases de données relationnelles. Il donne aux analystes la possibilité d'exploiter des ensembles de données complexes pour en tirer des informations, ce qui permet de prendre de meilleures décisions fondées sur les données. Si le rôle d'un analyste de données vous intéresse, lisez notre article Pourquoi chaque analyste de données doit-il connaître SQL ?

Examinons quelques-unes des raisons pour lesquelles le langage SQL est utile à l'analyse des données :

1. l'extraction de données

Le langage SQL permet aux analystes d'accéder efficacement à des données spécifiques contenues dans des bases de données. Il offre une méthode organisée d'interrogation et de récupération des données basée sur de multiples conditions, telles que le filtrage par certains critères, le tri des résultats et la sélection de colonnes spécifiques. Cette fonctionnalité aide les analystes à obtenir facilement les données requises.

2) Manipulation des données

SQL fournit des outils sophistiqués de manipulation des données. Il peut être utilisé par les analystes pour exécuter des calculs, modifier des données, fusionner des ensembles de données et construire de nouvelles tables ou vues. SQL permet d'effectuer un large éventail de tâches de manipulation des données, telles que l'agrégation de données, la jonction de tables et les calculs sophistiqués. Grâce à cette polyvalence, les analystes peuvent façonner et préparer les données pour l'analyse.

3. l'intégration des données

Le langage SQL est essentiel pour l'intégration de données provenant de diverses sources. Pour entreprendre une analyse complète, les analystes doivent souvent fusionner des données provenant de plusieurs bases de données ou tables. SQL dispose de fonctions de jointure sophistiquées qui permettent aux analystes de combiner des données pertinentes basées sur des champs communs. Cette fonctionnalité permet l'agrégation des données et facilite l'analyse d'ensembles de données vastes et complexes.

4) Agrégation et résumé des données

SQL fournit un certain nombre de méthodes et de processus pour l'agrégation et la synthèse des données. Il peut être utilisé par les analystes pour calculer des mesures telles que des comptes, des sommes, des moyennes et des valeurs maximales ou minimales. Les analystes peuvent utiliser ces fonctions pour obtenir des informations utiles à partir des données et développer des rapports de synthèse ou des indicateurs clés de performance (KPI) qui fournissent une brève vue d'ensemble des données.

5. nettoyage et transformation des données

Avant d'être analysées, les données sont souvent nettoyées et transformées afin de vérifier leur qualité et leur applicabilité. SQL fournit un certain nombre de méthodes pour traiter les tâches de nettoyage des données telles que la suppression des doublons, le traitement des valeurs manquantes et la normalisation des formats de données. Les analystes peuvent utiliser des instructions SQL pour transformer les données et garantir leur intégrité et leur cohérence.

6. évolutivité et normalisation

Le langage SQL est populaire, hautement évolutif et pris en charge par la plupart des systèmes de gestion de bases de données (SGBD). Cette normalisation permet aux analystes de travailler avec diverses bases de données en utilisant un ensemble uniforme de commandes et de syntaxes SQL. Elle facilite le passage d'un système à l'autre et la collaboration avec d'autres analystes.

7) Optimisation des performances

SQL permet aux analystes d'optimiser les performances de leurs requêtes. Les analystes peuvent construire des requêtes SQL efficaces qui s'exécutent rapidement, même lorsqu'ils traitent de grands ensembles de données - s'ils connaissent la structure de la base de données, l'indexation et les techniques d'optimisation des requêtes. Cette modification réduit le temps nécessaire à l'extraction et à l'analyse des données et augmente la productivité.

Maintenant que nous avons établi l'importance du langage SQL dans l'analyse des données, examinons les caractéristiques clés qui le rendent important pour une analyse efficace des données.

Commencer par de bonnes bases

La première étape, et la plus cruciale, de l'apprentissage du langage SQL pour l'analyse de données est d'avoir de solides bases en SQL. L'extraction, le regroupement, le tri et la fusion de nombreuses tables sont essentiels à l'analyse fondamentale des données.

Récupération des données

SQL dispose d'une syntaxe robuste et adaptable pour accéder aux informations des bases de données. Les analystes peuvent créer des conditions, filtrer les données en fonction de critères, trier les données et sélectionner certaines colonnes à l'aide de cet outil. La commande SQL SELECT est utilisée pour extraire des sous-ensembles de données sélectionnés à des fins d'analyse.

Filtrage et logique conditionnelle

La clause WHERE peut être utilisée pour filtrer les données en fonction de conditions spécifiques. Pour développer des conditions de filtrage complexes, les analystes peuvent fournir des expressions logiques, des comparaisons et utiliser des opérateurs tels que AND, OR et NOT. Cette fonctionnalité permet aux analystes de se concentrer sur la sélection de sous-ensembles de données pertinents pour leur recherche.

Tri et ordonnancement

SQL permet aux analystes de trier les données par ordre croissant (1-10, A-Z) ou décroissant (10-1, Z-A) sur la base d'une ou plusieurs colonnes. Le tri est important pour examiner les données dans un certain ordre, repérer les tendances et localiser les valeurs aberrantes. Il facilite l'organisation et la présentation des données.

Groupement et agrégation

La clause GROUP BY de SQL permet aux analystes de regrouper les données en fonction des valeurs d'une ou de plusieurs colonnes. L'utilisation de GROUP BY avec des fonctions d'agrégation permet aux analystes de calculer des métriques. Le regroupement et l'agrégation facilitent l'analyse des données à différents niveaux de détail et permettent de détecter des modèles et des tendances dans des sous-ensembles de données.

Jointures et intégration de données

SQL fournit une variété de jointures - y compris INNER JOIN, LEFT JOIN, et RIGHT JOIN - qui permettent aux analystes d'intégrer des données provenant de plusieurs tables sur la base de valeurs de colonnes correspondantes. Cette fonctionnalité simplifie l'intégration des données et permet aux analystes d'entreprendre des analyses sur plusieurs ensembles de données, en rassemblant des informations similaires pour une analyse approfondie.

Pour couvrir les concepts susmentionnés, LearnSQL.fr propose le cours de SQL pour les débutants cours. Tous nos cours sont interactifs ; chaque exercice consiste en un peu de lecture et une activité pour tester votre compréhension. Ces travaux pratiques vous permettent de construire immédiatement des requêtes SQL.

Ajout et modification de données dans une base de données

La prochaine fonctionnalité cruciale de SQL pour l'analyse des données est la possibilité d'ajouter et de modifier des données dans une base de données. En fonction de la structure de votre entreprise, vous pouvez avoir besoin de télécharger des ensembles de données dans une base de données, de modifier des enregistrements existants et de supprimer des données qui ne sont plus pertinentes.

Mise à jour des données

L'instruction UPDATE permet aux utilisateurs de modifier des données existantes dans une base de données. En fonction des conditions énoncées, ils peuvent mettre à jour un ou plusieurs enregistrements. Cela permet de modifier des données, de mettre à jour des valeurs ou d'ajouter de nouvelles informations à la base de données.

Insertion de données

L'instruction INSERT permet d'ajouter de nouveaux points de données à la base de données. Les analystes peuvent saisir des données en masse dans des tables spécifiques ou ajouter des entrées individuelles, en définissant les valeurs de chaque colonne.

Suppression de données

Pour supprimer des données d'une base de données, SQL dispose de l'instruction DELETE. Les analystes peuvent supprimer des enregistrements particuliers ou des tables entières en fonction des conditions qu'ils spécifient. Cette fonctionnalité est utile pour l'entretien des données, la suppression des enregistrements redondants ou non pertinents et le contrôle des politiques de conservation des données.

Ces commandes DML (Data Manipulation Language) permettent aux analystes de gérer correctement les données, d'intégrer de nouvelles informations et de maintenir l'intégrité des données pour des analyses fiables. Vous souhaitez en savoir plus ? Nous vous proposons notre cours Comment modifier une base de données avec SQL. Il vous permettra d'aller au-delà de ce que vous avez appris dans le cours SQL pour les débutants et vous apprendra à utiliser SQL pour récupérer, stocker, modifier, supprimer, insérer et mettre à jour des données.

Fonctions SQL

Les fonctions SQL comprennent des fonctions numériques telles que ROUND qui améliorent la lisibilité, des fonctions de texte pour créer des rapports compréhensibles et des fonctions de date et d'heure pour le regroupement et le filtrage en fonction du temps. Voyons quelques exemples ci-dessous.

Fonctions intégrées

SQL dispose d'une pléthore de fonctions intégrées qui permettent aux analystes d'effectuer toute une série de calculs, de transformations et de manipulations sur les données. Il s'agit notamment des fonctions suivantes

• des fonctions mathématiques telles que ABS, ROUND, et POWER
• Les fonctions de chaînes de caractères comme LENGTH, CONCAT, et SUBSTRING.
• Les fonctions de date et d'heure comme GETDATE, DATEADD, DATEDIFF, et bien d'autres.

Grâce à ces fonctions, les analystes peuvent modifier efficacement les données dans les requêtes SQL.

Fonctions d'agrégation

COUNTLes fonctions d'agrégation de SQL, telles que SUM, AVG, MAX et MIN sont des exemples de fonctions d'agrégation de SQL. Ces fonctions permettent aux analystes d'extraire des informations importantes et sommaires des ensembles de données en calculant des comptes, des totaux, des moyennes et en trouvant d'autres mesures agrégées. Ces fonctions sont particulièrement utiles pour générer des statistiques et des rapports.

Fonctions scalaires

SQL fournit des fonctions scalaires, qui opèrent sur des valeurs individuelles et fournissent un résultat unique. Les fonctions scalaires peuvent exécuter des conversions de type de données (CAST et CONVERT), des manipulations de texte (TRIM, UPPER, et LOWER) et des évaluations conditionnelles (IF et CASE). Les fonctions scalaires peuvent être utilisées pour nettoyer et formater les données et effectuer des opérations logiques dans les requêtes SQL.

Consultez notre Fonctions SQL standards pour découvrir comment traiter des données numériques, textuelles et autres avec les fonctions SQL les plus couramment utilisées. Il couvre les fonctions que nous venons de mentionner et d'autres qui vous aideront à améliorer vos compétences en matière d'analyse de données.

Travailler avec GROUP BY

Le regroupement est un processus important dans l'analyse des données, et il est essentiel de savoir comment utiliser la clause GROUP BY. GROUP BY permet aux analystes d'agréger des données et d'exécuter des calculs à différents niveaux de granularité. Il est également essentiel de comprendre les subtilités et les erreurs typiques qui peuvent survenir lors de l'utilisation de GROUP BY, telles qu'une utilisation inappropriée ou un regroupement accidentel.

En outre, l'utilisation de GROUP BY avec des fonctions sophistiquées supplémentaires telles que CASE WHEN et JOINs améliore les possibilités d'analyse. Les analystes peuvent utiliser CASE WHEN pour élaborer des critères personnalisés et attribuer des valeurs en fonction de ces exigences, ce qui est utile pour la segmentation et l'étiquetage des données.

Pour maîtriser l'utilisation de GROUP BY, suivez notre cours Création de rapports basiques en SQL. Il couvre les complexités de GROUP BY ainsi que ses meilleures pratiques. Vous apprendrez également à éviter les pièges les plus courants et à exploiter GROUP BY en conjonction avec d'autres fonctionnalités avancées.

Utilisation des extensions GROUP BY

Une fois que vous avez maîtrisé l'utilisation de l'instruction GROUP BY, vous pouvez aller plus loin avec les extensions GROUP BY. Il s'agit des extensions ROLLUP, CUBE et GROUPING SETS. Elles permettent aux analystes de construire des résumés de données informatifs à l'intérieur d'une seule requête.

ROLLUP génère un ensemble de résultats hiérarchiques avec des lignes de sous-totaux pour chaque niveau de regroupement sélectionné, ce qui permet d'obtenir facilement des résumés de données sur plusieurs dimensions. CUBE va encore plus loin en créant un résumé complet qui inclut toutes les combinaisons de regroupement potentielles sur les colonnes sélectionnées. Cela permet une analyse et une exploration approfondies des données.

GROUPING SETS, on the other hand, allows analysts to build several groupings within a single query by specifying alternative combinations of columns to group by. Cela vous donne plus de pouvoir et de flexibilité lorsqu'il s'agit de définir des regroupements précis et permet d'obtenir des rapports personnalisés et des informations plus approfondies.

Grâce à ces extensions GROUP BY, les analystes peuvent renforcer leurs compétences analytiques. Ils peuvent explorer les données à différents niveaux d'agrégation, étudier de nombreuses dimensions et créer des rapports personnalisés pour obtenir des informations complètes. Pour acquérir des compétences dans ce domaine, vous pouvez vous inscrire au cours GROUP BY Extensions. Il vous donnera un aperçu complet de ROLLUP, CUBE et GROUPING SETS. Vous obtiendrez une expérience pratique de leur utilisation pour exécuter des tâches analytiques et de création de rapports avancées.

SQL avancé

Fonctions de fenêtrage

Passons maintenant à des outils SQL plus avancés pour l'analyse des données, en commençant par les fonctions de fenêtre. Ces fonctions effectuent des opérations sur une fenêtre spécifiée ou un sous-ensemble de lignes à l'intérieur d'un ensemble de données. Elles permettent aux analystes d'effectuer des calculs en utilisant les données de plusieurs lignes tout en conservant l'ensemble des résultats.

Avec les fonctions de fenêtre SQL, un utilisateur peut créer des rapports de classement en attribuant un rang ou un numéro de ligne à chaque ligne dans une fenêtre spécifique. Les analystes utilisent cette fonction pour générer des rapports qui mettent en évidence les valeurs supérieures ou inférieures, identifient les tendances ou effectuent des analyses comparatives.

Les fonctions de fenêtre permettent de calculer des totaux courants ou des sommes cumulées sur une fenêtre de lignes. Cela permet aux analystes de suivre les progrès, de surveiller les performances cumulées ou d'analyser les données dans le temps. Pour plus d'exemples sur l'utilisation des fonctions de fenêtre, consultez notre article Que sont les Fonctions de fenêtrage en SQL ?

Les analystes peuvent découvrir plus facilement les tendances et les valeurs aberrantes dans le cadre d'analyses périodiques à l'aide des fonctions de fenêtre. Vous pouvez apprendre des fonctionnalités SQL plus avancées dans notre Fonctions de fenêtrage cours. Ce cours propose 218 exercices interactifs spécialement conçus pour l'apprentissage des fonctions de fenêtre.

Expressions de tableau courantes

L'analyse des données implique souvent de décomposer des problèmes complexes en étapes plus petites et plus faciles à gérer. Lorsqu'il s'agit de longues requêtes, il est essentiel de les structurer de manière compréhensible, gérable et efficace. C'est là que les expressions de table communes (CTE) entrent en jeu.

Les CTE sont des sous-requêtes (requêtes à l'intérieur d'autres requêtes) qui fournissent un ensemble de résultats temporaires. Cet ensemble de résultats est accessible en fonction des besoins de la requête principale. Les ETC permettent de décomposer des calculs complexes en parties plus simples et plus faciles à gérer, ce qui rend l'ensemble de la requête plus clair.

L'utilisation des ETC facilite la compréhension de l'objectif de la requête. Ils encouragent également la réutilisation en permettant de nombreuses références au sein d'une requête, ce qui réduit la redondance et augmente l'efficacité. Ils servent de base à la construction de jointures, d'agrégations et de calculs complexes.

Pour apprendre à utiliser efficacement les CTE dans vos requêtes SQL, consultez notre Requêtes récursives cours. Ce cours se concentre sur les ETC et montre comment les utiliser pour construire des requêtes d'analyse de données plus lisibles et plus efficaces. N'oubliez pas non plus de lire 5 SQL avancé Constructions que tout analyste de données devrait apprendre pour un aperçu approfondi d'autres structures SQL complexes cruciales pour l'analyse de données.

Le mot de la fin sur SQL et l'analyse de données

Les analystes doivent être capables d'exploiter le langage SQL pour effectuer des analyses de données puissantes. Ils sont souvent amenés à interroger, modifier et analyser les données contenues dans les bases de données relationnelles. En maîtrisant les fonctionnalités présentées dans cet article, vous serez sur la bonne voie pour devenir un analyste de données !

Tous les cours mentionnés dans cet article sont inclus dans notre filière Le SQL de A à Z piste. Ce cours complet couvre toutes les fonctionnalités d'analyse de données mentionnées ci-dessus et plus encore. Si vous souhaitez devenir analyste de données, lisez notre feuille de route pour devenir analyste de données. Vous y découvrirez les différents outils dont vous aurez besoin pour vous mettre sur la voie du travail de rêve !