SQL für die Datenanalyse: Was sollte ich lernen?

Vielleicht ist Ihnen die Bedeutung von SQL für die Datenanalyse bereits bekannt. Aber welche Funktionen von SQL sind für die Datenanalyse wichtig und wo kann man sie lernen? In diesem Artikel werden wir Ihre Fragen beantworten.

Bevor wir über die Verwendung von SQL für die Datenanalyse sprechen, ist es hilfreich zu wissen, wovon wir sprechen. Definieren wir also diese beiden Dinge.

Structured Query Language (SQL) ist eine Programmiersprache, die für die Verwaltung von Daten in relationalen Datenbanken verwendet wird. Sie kann zum Abfragen, Einfügen, Aktualisieren und Löschen von in einer Datenbank gespeicherten Daten verwendet werden.

Die Datenanalyse hingegen ist der Prozess der Überprüfung, Bereinigung, Umwandlung und Manipulation von Daten, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen, Schlussfolgerungen zu ziehen und die Entscheidungsfindung zu unterstützen. Mithilfe von Datenanalysetools und -techniken können Sie Muster, Trends und Beziehungen in Ihren Daten erkennen. Sobald diese nützlichen Informationen extrahiert sind, können Unternehmen und Organisationen bessere Entscheidungen treffen, Verfahren rationalisieren und Probleme angehen.

Wie genau spielen SQL und Datenanalyse zusammen? SQL ist für die Datenanalyse nützlich, weil es eine standardisierte Sprache für die Suche, Bearbeitung und Kombination von Daten aus relationalen Datenbanken bietet. Sie hilft Analytikern, Daten auf effiziente Weise zu erhalten, zu konvertieren und zu aggregieren, so dass sie Erkenntnisse gewinnen und fundierte Entscheidungen auf der Grundlage der Daten treffen können.

Wenn Sie auf der Suche nach einem umfassenden Kurs sind, der Sie auf Ihrem Weg zum Datenanalysten unterstützt, dann sind Sie bei unserem SQL von A bis Z Lernpfad. Er deckt sowohl grundlegende als auch fortgeschrittene SQL-Konzepte ab und verschafft Ihnen einen Vorsprung bei den Tools, die Sie für die Datenanalyse benötigen.

Warum ist SQL für die Datenanalyse wichtig?

SQL ist für die Datenanalyse wichtig, weil es eine systematische und effektive Methode zum Abrufen, Ändern, Aggregieren und Integrieren von Daten aus relationalen Datenbanken bietet. Es gibt Analysten die Möglichkeit, komplexe Datensätze nach Erkenntnissen zu durchsuchen, die bessere datengestützte Entscheidungen ermöglichen. Wenn Sie sich für die Rolle des Datenanalysten interessieren, lesen Sie unseren Artikel Warum sollte jeder Datenanalyst SQL kennen?

Sehen wir uns einige der Gründe an, warum SQL für die Datenanalyse nützlich ist:

1. die Datenabfrage

SQL ermöglicht Analysten den effizienten Zugriff auf bestimmte Daten aus Datenbanken. Es bietet eine organisierte Methode zur Abfrage und zum Abruf von Daten auf der Grundlage mehrerer Bedingungen, wie z. B. Filtern nach bestimmten Kriterien, Sortieren der Ergebnisse und Auswählen bestimmter Spalten. Diese Funktionalität hilft den Analysten, die benötigten Daten leicht zu erhalten.

2) Datenmanipulation

SQL bietet ausgefeilte Werkzeuge zur Datenmanipulation. Analysten können damit Berechnungen durchführen, Daten ändern, Datensätze zusammenführen und neue Tabellen oder Ansichten erstellen. SQL ermöglicht eine breite Palette von Datenmanipulationsaufgaben, wie z. B. Datenaggregation, Tabellenzusammenführung und anspruchsvolle Berechnungen. Dank dieser Vielseitigkeit können Analysten Daten für die Analyse gestalten und vorbereiten.

3) Datenintegration

SQL ist für die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen unerlässlich. Um eine vollständige Analyse durchführen zu können, müssen Analysten häufig Daten aus mehreren Datenbanken oder Tabellen zusammenführen. SQL verfügt über ausgefeilte Verknüpfungsfunktionen, mit denen Analysten relevante Daten auf der Grundlage gemeinsamer Felder kombinieren können. Diese Funktionalität ermöglicht die Aggregation von Daten und erleichtert die Analyse umfangreicher und komplexer Datensätze.

4) Datenaggregation und -zusammenfassung

SQL bietet eine Reihe von Methoden und Verfahren zur Datenaggregation und -zusammenfassung. Analysten können damit Metriken wie Zählungen, Summen, Durchschnittswerte sowie Höchst- und Mindestwerte berechnen. Analysten können diese Funktionen nutzen, um nützliche Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen und zusammenfassende Berichte oder wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) zu entwickeln, die einen kurzen Überblick über die Daten geben.

5 Datenbereinigung und -umwandlung

Vor der Analyse werden die Daten häufig bereinigt und umgewandelt, um ihre Qualität und Anwendbarkeit zu überprüfen. SQL bietet eine Reihe von Methoden für die Datenbereinigung, wie z. B. das Löschen von Duplikaten, den Umgang mit fehlenden Werten und die Standardisierung von Datenformaten. SQL-Anweisungen können von Analysten zur Durchführung von Datentransformationen und zur Sicherstellung der Datenintegrität und -konsistenz verwendet werden.

6) Skalierbarkeit und Standardisierung

SQL ist weit verbreitet, hoch skalierbar und wird von den meisten Datenbankmanagementsystemen (DBMS) unterstützt. Diese Standardisierung ermöglicht es Analysten, mit verschiedenen Datenbanken unter Verwendung eines einheitlichen Satzes von SQL-Befehlen und -Syntax zu arbeiten. Dies erleichtert den Wechsel zwischen verschiedenen Systemen und die Zusammenarbeit mit anderen Analytikern.

7 Optimierung der Leistung

SQL ermöglicht es Analysten, die Leistung ihrer Abfragen zu optimieren. Analysten können effiziente SQL-Abfragen erstellen, die selbst bei großen Datenmengen schnell ausgeführt werden, wenn sie die Datenbankstruktur, die Indizierung und die Techniken zur Abfrageoptimierung kennen. Durch diese Änderung wird der Zeitaufwand für die Datenabfrage und -analyse verringert und die Produktivität erhöht.

Nachdem wir nun die Bedeutung von SQL für die Datenanalyse festgestellt haben, wollen wir einen Blick auf die wichtigsten Merkmale werfen, die es für eine effektive Datenanalyse wichtig machen.

Beginnen Sie mit einer guten Grundlage

Der erste und wichtigste Schritt beim Erlernen von SQL für die Datenanalyse besteht darin, eine solide SQL-Grundlage zu schaffen. Das Abrufen, Gruppieren, Sortieren und Zusammenführen zahlreicher Tabellen ist für die grundlegende Datenanalyse von entscheidender Bedeutung.

Datenabruf

SQL verfügt über eine robuste und anpassungsfähige Syntax für den Zugriff auf Informationen aus Datenbanken. Analysten können mit diesem Tool Bedingungen erstellen, Daten nach bestimmten Kriterien filtern, Daten sortieren und bestimmte Spalten auswählen. Der SQL-Befehl SELECT wird zum Abrufen ausgewählter Datenuntergruppen für die Analyse verwendet.

Filterung und bedingte Logik

Die WHERE Klausel kann verwendet werden, um Daten auf der Grundlage bestimmter Bedingungen zu filtern. Um komplizierte Filterbedingungen zu entwickeln, können Analysten logische Ausdrücke und Vergleiche angeben und Operatoren wie AND, OR und NOT verwenden. Diese Funktion ermöglicht es Analysten, sich auf die Auswahl von Teilmengen von Daten zu konzentrieren, die für ihre Forschung relevant sind.

Sortieren und Ordnen

SQL ermöglicht es Analysten, Daten auf der Grundlage einer oder mehrerer Spalten in aufsteigender (1-10, A-Z) oder absteigender (10-1, Z-A) Reihenfolge zu sortieren. Die Sortierung ist wichtig, um Daten in einer bestimmten Reihenfolge zu untersuchen, Trends zu erkennen und Ausreißer ausfindig zu machen. Sie hilft bei der Organisation und Präsentation von Daten.

Gruppierung und Aggregation

Die GROUP BY Klausel in SQL ermöglicht es Analysten, Daten auf der Grundlage der Werte in einer oder mehreren Spalten zu gruppieren. Die Verwendung von GROUP BY mit Aggregatfunktionen ermöglicht es Analysten, Metriken zu berechnen. Gruppierung und Aggregation erleichtern die Analyse von Daten auf verschiedenen Detailebenen und die Erkennung von Mustern und Trends in Teilmengen von Daten.

Joins und Datenintegration

SQL bietet eine Vielzahl von Joins - einschließlich INNER JOIN, LEFT JOIN und RIGHT JOIN - die es Analysten ermöglichen, Daten aus mehreren Tabellen auf der Grundlage übereinstimmender Spaltenwerte zu integrieren. Diese Funktion vereinfacht die Datenintegration und ermöglicht es Analysten, Analysen über mehrere Datensätze hinweg vorzunehmen und ähnliche Informationen für eine gründliche Analyse zusammenzuführen.

Um die oben erwähnten Konzepte zu behandeln, bietet LearnSQL.de den SQL für Anfänger Kurs. Alle unsere Kurse sind interaktiv; jede Übung besteht aus einer kleinen Lektüre und einer Aktivität, um Ihr Verständnis zu testen. Diese praktischen Aufgaben ermöglichen es Ihnen, SQL-Abfragen sofort zu erstellen.

Hinzufügen und Ändern von Daten in einer Datenbank

Die nächste wichtige Funktion von SQL für die Datenanalyse ist die Möglichkeit, Daten in einer Datenbank hinzuzufügen und zu ändern. Je nach Struktur Ihres Unternehmens müssen Sie möglicherweise Datensätze in eine Datenbank hochladen, bestehende Datensätze ändern und nicht mehr relevante Daten löschen.

Daten aktualisieren

Mit der Anweisung UPDATE können Benutzer bestehende Daten in einer Datenbank ändern. Auf der Grundlage der angegebenen Bedingungen können sie einzelne oder sogar mehrere Datensätze aktualisieren. Auf diese Weise können Sie Daten ändern, Werte aktualisieren oder der Datenbank neue Informationen hinzufügen.

Einfügen von Daten

Mit der Anweisung INSERT werden neue Datenpunkte in die Datenbank eingefügt. Analysten können Daten in großen Mengen in bestimmte Tabellen eingeben oder einzelne Einträge hinzufügen, indem sie die Werte für jede Spalte festlegen.

Löschen von Daten

Um Daten aus einer Datenbank zu löschen, verfügt SQL über die Anweisung DELETE. Analysten können bestimmte Datensätze oder ganze Tabellen auf der Grundlage der von ihnen angegebenen Bedingungen löschen. Diese Funktion ist nützlich für die Verwaltung von Daten, das Löschen redundanter oder irrelevanter Datensätze und die Kontrolle von Datenaufbewahrungsrichtlinien.

Diese DML-Befehle (Data Manipulation Language) ermöglichen es Analysten, Daten ordnungsgemäß zu verwalten, neue Informationen einzubeziehen und die Datenintegrität für zuverlässige Datenanalysen zu wahren. Möchten Sie mehr darüber erfahren? Wir bieten Ihnen einen Kurs an Wie man Daten in einer Datenbank in SQL ändert. Er geht über das hinaus, was Sie im Kurs gelernt haben SQL für Anfänger Sie lernen, wie Sie SQL zum Abrufen, Speichern, Ändern, Löschen, Einfügen und Aktualisieren von Daten verwenden können.

SQL-Funktionen

Zu den SQL-Funktionen gehören numerische Funktionen wie ROUND, die die Lesbarkeit erhöhen, Textfunktionen für die Erstellung verständlicher Berichte und Datums-/Zeitfunktionen für zeitbasierte Gruppierung und Filterung. Im Folgenden sehen wir uns einige Beispiele an.

Eingebaute Funktionen

SQL verfügt über eine Fülle integrierter Funktionen, mit denen Analysten eine Vielzahl von Berechnungen, Transformationen und Manipulationen an Daten vornehmen können. Dazu gehören:

• Mathematische Funktionen wie ABS, ROUND, und POWER
• String-Funktionen wie LENGTH, CONCAT und SUBSTRING.
• Datums- und Zeitfunktionen wie GETDATE, DATEADD, DATEDIFF, und viele andere.

Mit diesen Funktionen können Analysten Daten in SQL-Abfragen effizient verändern.

Aggregat-Funktionen

COUNT SUM, , und sind Beispiele für die Aggregatfunktionen von SQL. Mit diesen Funktionen können Analysten wichtige Erkenntnisse und zusammenfassende Informationen aus Datensätzen extrahieren, indem sie Zählungen, Summen, Durchschnittswerte und andere aggregierte Metriken berechnen. Sie sind besonders nützlich bei der Erstellung von Statistiken und Berichten. AVG MAX MIN

Skalare Funktionen

SQL bietet skalare Funktionen, die mit einzelnen Werten arbeiten und ein einziges Ergebnis liefern. Skalare Funktionen können Datentypkonvertierungen (CAST und CONVERT), Textmanipulationen (TRIM, UPPER und LOWER) und bedingte Auswertungen (IF und CASE) durchführen. Skalarfunktionen können zum Bereinigen und Formatieren von Daten und zur Durchführung logischer Operationen innerhalb von SQL-Abfragen verwendet werden.

Sehen Sie sich unseren Standard-SQL-Funktionen Kurs, um zu erfahren, wie Sie numerische, textuelle und andere Daten mit den am häufigsten verwendeten SQL-Funktionen verarbeiten können. Er deckt die gerade erwähnten Funktionen und andere ab, die Ihnen helfen werden, Ihre Datenanalysefähigkeiten zu verbessern.

Arbeiten mit GROUP BY

Die Gruppierung ist ein wichtiger Prozess in der Datenanalyse, und die Kenntnis der GROUP BY Klausel ist von entscheidender Bedeutung. GROUP BY ermöglicht es Analysten, Daten zu aggregieren und Berechnungen mit unterschiedlicher Granularität durchzuführen. Es ist auch wichtig, die Feinheiten und typischen Fehler zu verstehen, die bei der Verwendung von GROUP BY auftreten können, z. B. unsachgemäße Verwendung oder versehentliche Gruppierung.

Darüber hinaus verbessert die Verwendung von GROUP BY mit zusätzlichen anspruchsvollen Funktionen wie CASE WHEN und JOINs die Analysemöglichkeiten. Analysten können CASE WHEN verwenden, um benutzerdefinierte Kriterien zu erstellen und Werte auf der Grundlage dieser Anforderungen zuzuweisen, was für die Segmentierung und Kennzeichnung von Daten nützlich ist.

Um die Verwendung von GROUP BY zu erlernen, besuchen Sie unseren Kurs Erstellen einfacher SQL-Berichte. Er behandelt die Komplexität von GROUP BY sowie die besten Praktiken. Sie lernen auch, wie Sie häufige Fallstricke vermeiden und wie Sie GROUP BY in Verbindung mit anderen erweiterten Funktionen nutzen können.

Verwendung von GROUP BY-Erweiterungen

Wenn Sie die Arbeit mit der Anweisung GROUP BY gemeistert haben, können Sie mit den Erweiterungen GROUP BY einen Schritt weiter gehen. Dazu gehören ROLLUP, CUBE und GROUPING SETS. Sie ermöglichen es Analytikern, informative Datenzusammenfassungen innerhalb einer einzigen Abfrage zu erstellen.

ROLLUP erzeugt einen hierarchischen Ergebnissatz mit Zwischensummenzeilen für jede gewählte Gruppierungsebene, was einfache Datenzusammenfassungen über mehrere Dimensionen hinweg ermöglicht. CUBE geht noch einen Schritt weiter, indem es eine vollständige Zusammenfassung erstellt, die alle möglichen Gruppierungskombinationen über ausgewählte Spalten hinweg enthält. Dies ermöglicht eine tiefgreifende Datenanalyse und -untersuchung.

GROUPING SETSAuf der anderen Seite ermöglicht es Analysten, mehrere Gruppierungen innerhalb einer einzigen Abfrage zu erstellen, indem sie alternative Kombinationen von Spalten angeben, nach denen gruppiert werden soll. Dies gibt Ihnen mehr Macht und Flexibilität, wenn es darum geht, präzise Gruppierungen festzulegen, und führt zu personalisierten Berichten und tieferen Einblicken.

Mit diesen GROUP BY Erweiterungen können Analysten ihre analytischen Fähigkeiten verbessern. Sie können Daten auf verschiedenen Aggregationsebenen erforschen, zahlreiche Dimensionen untersuchen und maßgeschneiderte Berichte erstellen, um umfassende Erkenntnisse zu gewinnen. Wenn Sie sich in diesem Bereich weiterbilden möchten, sollten Sie sich für den Kurs GROUP BY-Erweiterungen anmelden. Dort erhalten Sie einen gründlichen Überblick über ROLLUP, CUBE und GROUPING SETS. Sie werden praktische Erfahrungen bei der Verwendung dieser Erweiterungen zur Durchführung fortgeschrittener Analyse- und Berichtsaufgaben sammeln.

Fortgeschrittenes SQL

Fensterfunktionen

Kommen wir nun zu den fortgeschrittenen SQL-Tools für die Datenanalyse, beginnend mit den Fensterfunktionen. Diese Funktionen führen Operationen für ein bestimmtes Fenster oder eine Teilmenge von Zeilen innerhalb eines Datensatzes durch. Sie ermöglichen es Analytikern, Berechnungen mit Daten aus mehreren Zeilen durchzuführen und dabei die gesamte Ergebnismenge beizubehalten.

Mit SQL-Fensterfunktionen kann ein Benutzer Ranglistenberichte erstellen, indem er jeder Zeile innerhalb eines bestimmten Fensters einen Rang oder eine Zeilennummer zuweist. Analysten verwenden dies, um Berichte zu erstellen, die die höchsten oder niedrigsten Werte hervorheben, Trends erkennen oder vergleichende Analysen durchführen.

Fensterfunktionen ermöglichen die Berechnung von laufenden Summen oder kumulativen Summen über ein Fenster von Zeilen. Auf diese Weise können Analysten den Fortschritt verfolgen, die kumulierte Leistung überwachen oder Daten im Zeitverlauf analysieren. Weitere Beispiele für die Verwendung von Fensterfunktionen finden Sie in unserem Artikel Was sind Fensterfunktionen in SQL?

Mit Hilfe von Fensterfunktionen können Analysten Trends und Ausreißer bei Analysen von Zeitraum zu Zeitraum leichter erkennen. Mehr über fortgeschrittene SQL-Funktionen erfahren Sie in unserem Fensterfunktionen Kurs. Dieser Kurs enthält 218 interaktive Übungen, die speziell für das Erlernen von Fensterfunktionen entwickelt wurden.

Allgemeine Tabellenausdrücke

Bei der Datenanalyse müssen komplexe Probleme häufig in kleinere, besser handhabbare Schritte zerlegt werden. Bei langen Abfragen ist es entscheidend, diese verständlich, überschaubar und effizient zu strukturieren. An dieser Stelle kommen Common Table Expressions (CTEs) ins Spiel.

CTEs sind benannte Unterabfragen (Abfragen innerhalb anderer Abfragen), die eine temporäre Ergebnismenge liefern. Auf diese Ergebnismenge kann die Hauptabfrage bei Bedarf zugreifen. Mit CTEs können Sie komplexe Berechnungen in einfachere und besser handhabbare Teile zerlegen, wodurch die gesamte Abfrage übersichtlicher wird.

Durch die Verwendung von CTEs lässt sich der Zweck der Abfrage leichter verstehen. Außerdem fördern sie die Wiederverwendbarkeit, da sie zahlreiche Verweise innerhalb einer Abfrage zulassen, was die Redundanz verringert und die Effizienz erhöht. Dies dient als Grundlage für die Erstellung komplexer Verknüpfungen, Aggregationen und Berechnungen.

Um zu lernen, wie Sie CTEs effektiv in Ihren SQL-Abfragen verwenden können, schauen Sie sich unseren Rekursive Abfragen Kurs. Dieser Kurs konzentriert sich auf CTEs und zeigt Ihnen, wie Sie sie nutzen können, um besser lesbare und effektivere Datenanalyseabfragen zu erstellen. Lesen Sie auch 5 Fortgeschrittenes SQL Konstruktionen, die jeder Datenanalyst lernen sollte, um einen detaillierten Einblick in andere komplexe SQL-Strukturen zu erhalten, die für die Datenanalyse wichtig sind.

Das letzte Wort zu SQL und Datenanalyse

Analysten müssen in der Lage sein, SQL zu nutzen, um eine leistungsstarke Datenanalyse durchzuführen. Sie müssen häufig Daten in relationalen Datenbanken abfragen, ändern und analysieren. Wenn Sie die in diesem Artikel besprochenen Funktionen beherrschen, sind Sie auf dem besten Weg, ein Datenanalyst zu werden!

Alle Kurse, die in diesem Artikel erwähnt werden, sind in unserem SQL von A bis Z Kurs enthalten. Dieser umfangreiche Kurs deckt alle oben erwähnten Datenanalysefunktionen und mehr ab. Wenn Sie daran interessiert sind, Datenanalyst zu werden, sollten Sie unbedingt unsere Roadmap to Becoming a Data Analyst lesen. Darin erfahren Sie mehr über die verschiedenen Tools, die Sie auf dem Weg zu Ihrem Traumjob benötigen!