Analyse Des Données

Alexandre Bruffa

Les 5 raisons pour lesquelles PostgreSQL fonctionne pour l'analyse de données (et les analystes de données !)

Pourquoi les analystes aiment-ils PostgreSQL pour l'analyse de données ? Découvrez pourquoi ce système de gestion de base de données est si apprécié des professionnels des bases de données et des data scientists ! Si vous travaillez avec des données, vous savez que l'analyse des données nécessite le stockage, la gestion et la récupération efficaces de grands ensembles de données. C'est pourquoi les analystes de données préfèrent utiliser des bases de données relationnelles, réputées pour leur robustesse, leur efficacité et leur stabilité.

Gustavo du Mortier

Le total mobile en SQL : Qu'est-ce que c'est et comment le calculer

Le calcul d'un total mobile en SQL est simple lorsque vous utilisez les fonctions de fenêtre. Ces mesures pratiques sont similaires aux totaux courants et aux moyennes mobiles, et elles vous aideront à obtenir une image claire de vos données. Dans cet article, nous allons expliquer et explorer les totaux glissants. En SQL, un total glissant est une métrique importante qui vous aide à voir comment les tendances évoluent dans le temps, ce qui vous donne une image claire de vos données.

Alexandre Bruffa

Intégrer SQL avec Looker pour l'analyse de données

Vous avez peut-être déjà entendu le terme "orienté données". Toutes les grandes entreprises ont aujourd'hui une approche axée sur les données; cela signifie simplement qu'elles prennent des décisions stratégiques basées sur l'analyse et l'interprétation des données. Pour rationaliser le processus et rester compétitives, les entreprises s'appuient fortement sur l'analyse des données et les outils de Business Intelligence (BI). Looker est l'une des plateformes de BI les plus connues et les plus puissantes.

Michał Wasiluk

Introduction aux bases de données spatiales et aux données géospatiales

Découvrez comment les bases de données spatiales et les données géospatiales améliorent les requêtes spatiales, soutiennent les intégrations SIG et permettent une analyse avancée des données. Les bases de données spatiales sont des systèmes de base de données spécialisés conçus pour stocker, gérer et interroger efficacement les données géospatiales. Ces bases de données prennent en charge les types de données spatiales et l'indexation spatiale, ce qui permet d'effectuer des requêtes et des analyses spatiales complexes.

Tihomir Babic

SQL Project pour le portefeuille : Magasin Northwind

Les projets SQL pour un portefeuille sont une partie importante de la formation d'un analyste de données. Comment démarrez-vous un projet, et où allez-vous avec les informations que vous découvrez ? Nous utiliserons la base de données du magasin Northwind pour répondre à ces questions. La réalisation d'un projet SQL solide est un élément essentiel du processus d'apprentissage de tout analyste de données. Un projet SQL est un excellent outil d'apprentissage, car il vous oblige à utiliser SQL sur un ensemble de données réelles.

Kamila Ostrowska

Qu'est-ce que le CRUD ?

Qu'est-ce que le CRUD ? Dans cet article, nous allons explorer la signification de cet acronyme et son importance dans le monde du SQL et de l'analyse de données. CRUD est un acronyme qui signifie Create (créer), Read (lire), Update (mettre à jour) et Delete (supprimer). Il s'agit des quatre opérations de base qui peuvent être effectuées sur les données stockées dans une base de données ou dans d'autres systèmes de stockage de données.

Alexandre Bruffa

Explication des types de bases de données

En tant qu'étudiant ou spécialiste en informatique, vous pouvez être certain que les bases de données seront un élément clé de votre vie professionnelle. Vous devrez donc comprendre les nombreux types de bases de données disponibles - ce qu'elles font, quand les utiliser et en quoi elles sont différentes. C'est ce que nous allons aborder dans cet article. Les médias sociaux, les services bancaires en ligne, le commerce électronique, les assistants d'intelligence artificielle et même votre téléphone portable ne pourraient exister sans base de données !

Himanshu Kathuria

Ces requêtes SQL vous aideront dans l'analyse des données

Vous avez besoin de rationaliser vos tâches quotidiennes d'analyse de données ? Cet article explique comment les requêtes SQL de base peuvent vous aider. Si vous envisagez une carrière en entreprise ou dans un domaine qui implique de travailler avec des données, vous avez certainement déjà rencontré SQL, ou Structured Query Language (langage de requête structuré). Le langage SQL a été développé pour la première fois dans les années 1970 et continue d'être la norme industrielle pour les interactions avec les bases de données.

Nicole Darnley

Apprendre SQL pour l'analyse de données avec LearnSQL.com

Mis à jour le : 1 décembre 2023 Découvrez comment apprendre SQL pour l'analyse de données et commencez à donner du sens à vos données dès aujourd'hui. Notre guide propose un parcours d'apprentissage clair et simple de SQL pour les analystes de données, vous aidant à interroger les bases de données et à analyser les données avec facilité. Que vous partiez de zéro ou que vous cherchiez à améliorer vos compétences, nous vous aiderons à chaque étape.

Nicole Darnley

Visualisation des données à l'aide de SQL : Un guide complet pour les analystes de données

Ce guide pratique vous permettra d'explorer la visualisation de données en utilisant SQL. Vous apprendrez à exploiter les puissantes fonctionnalités de SQL pour créer des visualisations efficaces qui amélioreront votre analyse de données - et la rendront plus compréhensible et plus percutante. SQL est un langage de programmation spécialisé conçu pour gérer et manipuler les bases de données relationnelles. Il fournit un cadre standardisé pour l'interrogation, la mise à jour et la manipulation des données.

Radu Gheorghiu

Intégration des sources de données externes avec les bases de données SQL

Dans le monde d'aujourd'hui, les données sont la nouvelle monnaie et les organisations nagent dans de vastes océans d'informations provenant de diverses sources. Essayer de donner un sens à toutes ces données disparates est un défi ; l'une des façons les plus courantes de résoudre ce défi est d'intégrer des sources de données externes avec SQL. Dans cet article, je vous guiderai à travers des stratégies et des techniques pour mélanger de manière transparente des données provenant d'API, de fichiers plats, de bases de données NoSQL et d'autres sources externes dans vos bases de données SQL.

Maria Durkin

Le cycle de vie de l'analyse des données : De l'ensemble des données à la présentation

Dans le contexte actuel de prise de décision rapide, les données sont une ressource inestimable. Les données brutes sont comme un diamant brut : elles ont un grand potentiel, mais elles doivent être traitées pour révéler leur véritable éclat. C'est là qu'intervient le cycle de vie de l'analyse des données. Le cycle de vie de l'analyse des données est un parcours structuré en cinq étapes : Collecte Nettoyage Analyse des données Interprétation Présentation Maîtriser les bons outils pour chaque étape est essentiel, et c'est là que SQL s'avère indispensable.

LearnSQL.fr Team

L'analyse de données nécessite-t-elle du codage ?

Vous envisagez un avenir dans l'analyse de données ? Vous vous demandez peut-être s'il est nécessaire d'avoir des compétences en codage. Est-il nécessaire d'être bon en programmation ? À mesure que les mondes de l'analyse des données, de la technologie et de la science des données fusionnent, l'importance du codage devient plus évidente. Il est essentiel de comprendre quels sont les langages de programmation essentiels et quel est le niveau d'expertise requis, afin de rendre moins intimidante l'entrée dans ce domaine dynamique.

Nicole Darnley

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.

Alexandre Bruffa

Utilisation de SQL dans l'entreposage de données

SQL est un acteur clé dans l'organisation et l'analyse des données dans les entrepôts de données. Dans cet article, je vous présenterai les bases du langage SQL dans les entrepôts de données. Nous verrons comment ce puissant langage permet de gérer de grands ensembles de données, ce qui rend votre travail plus facile et plus productif. Que vous soyez un étudiant plongeant dans le monde de la technologie ou un spécialiste expérimenté naviguant dans le domaine des données, il est fondamental de comprendre le concept d'entreposage de données.

Maria Durkin

SQL et Power BI : Transformer les données en connaissances

Le besoin d'outils puissants permettant une analyse et une visualisation efficaces des données n'a jamais été aussi grand. SQL et Power BI forment un duo puissant qui permet aux entreprises de maximiser la valeur de leurs données. Tout d'abord, expliquons ce que sont SQL et Power BI ; ensuite, nous verrons comment et pourquoi ils forment un duo de choc. SQL, ou Structured Query Language, permet de communiquer avec les bases de données, ce qui en fait le fondement de la gestion des données.

Jakub Romanowski

Analyser les données des médias sociaux avec SQL

Vous plongez dans le monde de l'analyse SQL des médias sociaux ? Ce guide vous aidera à utiliser SQL pour analyser et interpréter les données des plateformes de médias sociaux. Préparez-vous à transformer votre approche des données numériques et à découvrir de nouvelles possibilités en matière d'analyse des médias sociaux ! Bienvenue dans le monde passionnant de SQL et de l'analyse des médias sociaux ! Si vous êtes novice dans ce domaine, vous êtes sur le point de découvrir à quel point SQL peut être un outil puissant pour comprendre la vaste mer de données générées chaque jour sur les plateformes de médias sociaux.

SQL pour l'analyse de données : 15 exercices pratiques avec solutions

Vous êtes nouveau dans le monde du SQL et vous souhaitez découvrir la puissance de l'analyse des données ? Dans cet article, nous allons améliorer nos compétences en SQL grâce à 15 exercices pratiques conçus spécialement pour les débutants. Car en matière de SQL, c'est en forgeant qu'on devient forgeron ! Nous allons mettre en lumière le domaine critique de l'analyse des données, où le langage SQL occupe une place centrale.

Alexandre Bruffa

Python vs. SQL pour l'analyse de données

Vous avez certainement entendu parler de SQL et de Python. Vous avez peut-être même travaillé avec l'un de ces langages. Ces deux langages ont des forces et des faiblesses. Lorsqu'il s'agit d'analyse de données, lequel devez-vous utiliser ? Cet article montre comment Python et SQL sont utiles pour l'analyse de données et comment la connaissance de ces deux langages peut vous aider dans votre parcours d'analyse de données.

Maria Durkin

L'IA pour l'analyse des données : comment la fusion de l'IA et de SQL peut accélérer votre flux de travail

Saviez-vous que l'utilisation de l'IA pour l'analyse des données peut changer la donne pour les développeurs SQL et les analystes de données ? Dans cet article, nous allons découvrir comment l'IA peut vous aider à améliorer vos compétences en matière d'analyse de données et pourquoi il s'agit d'un outil indispensable dans la boîte à outils de tout professionnel des données. L'intelligence artificielle (IA) a changé la donne dans le monde du travail, transformant les industries et redéfinissant la manière dont les professionnels traitent les données.

Jill Thornhill

Syntaxe SQL de Google BigQuery : Un guide complet

Qu'est-ce que Google BigQuery ? Que peut-il apporter à votre organisation ? BigQuery SQL est-il une compétence utile ? Où pouvez-vous l'apprendre et où pouvez-vous vous exercer ? Très peu d'organisations aujourd'hui ne sont pas informatisées. De nombreux processus font désormais appel à l'IoT (Internet des objets), où toutes sortes d'appareils sont mis en réseau et alimentent continuellement les systèmes informatiques en données en temps réel. Il en résulte une vaste quantité de données disponibles pour la prise de décision.

Maria Durkin

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.

Nicole Darnley

Pourquoi avez-vous besoin de SQL pour travailler avec Google BigQuery ?

Les données sont aussi importantes pour votre entreprise que les investissements ou la comptabilité. C'est pourquoi de nombreuses personnes utilisent l'entrepôt de données BigQuery de Google. C'est pourquoi de nombreuses personnes utilisent l'entrepôt de données BigQuery de Google. Dans cet article, nous verrons pourquoi vous devez apprendre le langage SQL si vous voulez commencer à utiliser BigQuery. Libérez la puissance de vos données ! Dans le paysage toujours croissant des décisions basées sur les données, les organisations sont continuellement à la recherche d'outils qui peuvent les aider à traiter et à analyser leurs données de manière efficace.

Maria Durkin

Pourquoi SQL est le langage de base de données idéal

Quel langage de programmation devez-vous apprendre si vous souhaitez travailler avec des bases de données ? Nous vous expliquons pourquoi SQL est le meilleur choix ! L'apprentissage d'un langage de base de données peut s'avérer extrêmement utile dans le monde actuel, dominé par les données. Mais il est parfois difficile de savoir par où commencer, tant les options sont nombreuses. Dans cet article, nous allons démontrer de manière convaincante pourquoi SQL est le choix idéal pour toute personne souhaitant se plonger dans le monde des bases de données.

Nicole Darnley

Les 7 meilleures requêtes SQL avancées pour l'analyse des données

Découvrez les requêtes SQL avancées essentielles pour l'analyse de données. Le langage de requête structuré, ou SQL, est un outil indispensable pour les analystes de données. La plupart des gens apprennent le langage relativement rapidement et peuvent commencer à analyser des données en profondeur après seulement quelques leçons. Pour cette raison, de nombreux analystes de données ont tendance à rester au niveau débutant/intermédiaire de l'utilisation de SQL. Ce niveau de compréhension vous permet de "

Aldo Zelen

Comment utiliser un joker SQL

Le joker SQL nous permet de filtrer les données correspondant à certains modèles en SQL. Nous utilisons les jokers SQL avec l'opérateur LIKE dans la clause WHERE d'une requête pour filtrer les données. Dans cet article pour débutants, nous allons voir tout ce que vous devez savoir sur les jokers SQL de base. Si vous aimez jouer aux cartes, vous savez que les jokers peuvent remplacer n'importe quelle autre carte de votre jeu.

Ignacio L. Bisso

Extraction de données d'une chaîne : SPLIT_PART dans PostgreSQL

Apprenez à utiliser split_part dans PostgreSQL pour extraire des données de chaînes de caractères. Très souvent, nous souhaitons extraire des parties d'une chaîne de caractères lorsque nous travaillons avec des valeurs textuelles. Un exemple courant est lorsque nous avons un nom complet et que nous avons besoin de récupérer uniquement le nom de famille. Dans cet article, nous allons examiner comment le faire en utilisant split_part dans PostgreSQL, c'est-à-dire une fonction liée aux chaînes de caractères qui peut être utilisée pour extraire une sous-chaîne.

Ignacio L. Bisso

Conversion de sous-requêtes en jointures

Toutes les requêtes ne se ressemblent pas, notamment en termes de performances. Dans cet article, nous allons voir comment vous pouvez convertir des sous-requêtes SQL en jointures pour une meilleure efficacité. Quand dois-je utiliser des sous-requêtes SQL ? Bonne question ! Malheureusement, il n'y a pas de réponse concrète. Les débutants en SQL ont tendance à abuser des sous-requêtes. Généralement, une fois qu'ils ont découvert que la construction SQL fonctionne dans une situation donnée, ils essaient d'appliquer cette même approche à d'autres situations.

Ignacio L. Bisso

Apprenez à écrire une sous-requête corrélée SQL en 5 minutes

Si vous êtes familier avec la célèbre poupée gigogne russe, alors les sous-requêtes corrélées SQL devraient être faciles à comprendre - les sous-requêtes sont simplement des requêtes imbriquées dans des requêtes. Une sous-requête SQL est souvent appelée requête "interne" ; la requête principale est généralement appelée requête "externe". Cet article couvre tout ce que vous devez savoir sur les sous-requêtes corrélées. Qu'est-ce qu'une sous-requête SQL corrélée ? Une sous-requête SQL corrélée est simplement une sous-requête qui est exécutée plusieurs fois - une fois pour chaque enregistrement (ligne) renvoyé par la requête externe (principale).

Dejan Sarka

Analyse statistique SQL Partie 1 : Calcul des fréquences et des histogrammes

Les développeurs de bases de données et de Business Intelligence (BI) créent quotidiennement un grand nombre de rapports, et les analyses de données en font partie intégrante. Si vous vous demandez si vous pouvez effectuer des analyses statistiques en SQL, la réponse est "oui". Lisez mon article pour apprendre à le faire ! Les statistiques sont très utiles en tant qu'étape initiale d'une analyse plus approfondie, c'est-à-dire pour l'aperçu des données et l'évaluation de leur qualité.

Tihomir Babic

6 requêtes SQL avancées pour l'analyse des données financières

Êtes-vous un utilisateur de SQL avancé qui débute dans la finance ? Vous voulez apprendre à utiliser vos connaissances pour analyser des données financières ? Cet article vous donnera quelques conseils. Vous savez probablement que SQL est un outil puissant pour l'analyse de toutes sortes de données. Plus les données sont volumineuses et complexes, plus SQL devient avantageux. Dans certaines situations, les données financières peuvent être très compliquées ; produire une analyse sophistiquée nécessite des outils sophistiqués.