Wie man von Excel zu SQL wechselt: Die Perspektive eines Datenanalysten

Wenn Sie mit Daten arbeiten, haben Sie wahrscheinlich schon unzählige Stunden in Excel verbracht - mit dem Filtern von Daten, dem Schreiben von Formeln und dem Ziehen von Zellen über Spalten. Excel ist ein großartiges Werkzeug, aber irgendwann fängt es an, Sie zu bremsen. Riesige Dateien stürzen ab. VLOOKUPs wird zum Albtraum. PivotTable braucht ewig, um aktualisiert zu werden.

Dann kommt SQL ins Spiel. Es ist so etwas wie das leistungsfähige, skalierbare Geschwisterchen von Excel. Und das Beste daran? Wenn Sie Excel kennen, verstehen Sie bereits viele SQL-Konzepte.

Der Umstieg auf SQL mag zunächst einschüchternd wirken, aber glauben Sie mir, es ist einfacher als Sie denken. In diesem Leitfaden erfahren Sie, warum es sich lohnt, SQL zu erlernen, wie es im Vergleich zu Excel funktioniert und wie Sie als Datenanalyst am besten damit beginnen können.

Warum von Excel zu SQL wechseln?

Excel eignet sich gut für kleine Datensätze, aber sobald Sie mit Millionen von Zeilen, komplexen Verknüpfungen oder dem Abrufen von Daten aus mehreren Quellen beginnen, wird es schnell ineffizient. Das Öffnen großer Dateien dauert länger, Formeln brechen ab, und die Leistung sinkt.

SQL beseitigt diese Probleme, indem es Ihnen ermöglicht, große Datenmengen ohne Abstürze oder Verzögerungen zu speichern und zu verarbeiten. Statt Daten zu kopieren und einzufügen, können Sie eine Abfrage einmal schreiben und jederzeit wiederverwenden, was Konsistenz und Automatisierung gewährleistet. Auch die Zusammenarbeit gestaltet sich reibungsloser - statt Tabellenkalkulationen per E-Mail hin- und herzuschicken, können mehrere Benutzer auf dieselbe zentrale Datenbank zugreifen und sie analysieren, ohne Datenverlust oder Fehler zu riskieren.

Darüber hinaus öffnet SQL die Tür zu fortschrittlicheren Analysen, indem es das Gruppieren, Filtern und Kombinieren von Datensätzen auf eine Art und Weise erleichtert, mit der Excel nur schwer zurechtkommt. Wenn Sie sich jemals über langsame Dateien, manuelle Aktualisierungen oder komplexe Formeln geärgert haben, ist SQL die Lösung, die Ihre Arbeit schneller und zuverlässiger macht.

SQL vs. Excel: Was ist ähnlich und was ist anders?

Wenn Sie Excel kennen, ist SQL nicht so fremd, wie es scheint. Viele vertraute Konzepte lassen sich direkt übersetzen:

Anstatt in Excel auf Schaltflächen zu klicken, können Sie mit SQL Abfragen schreiben, die das Gleiche tun - nur schneller und mit mehr Kontrolle.

Excel-Aufgaben in SQL übersetzt (echte Beispiele)

Der Umstieg von Excel auf SQL kann sich wie ein großer Schritt anfühlen, aber in Wirklichkeit geht es nur darum, eine andere Art zu lernen, Dinge zu tun, die Sie bereits kennen. Die gleichen Aufgaben - Filtern, Sortieren und Analysieren von Daten - gibt es in beiden Tools, aber SQL macht sie schneller und effizienter. Anstatt sich durch Menüs zu klicken und Formeln zu ziehen, schreiben Sie einfache Abfragen, um die benötigten Antworten zu erhalten. Wenn Sie einmal den Dreh raus haben, werden Sie sich fragen, warum Sie nicht schon früher damit angefangen haben. Schauen wir uns an, wie SQL die Arbeit erledigt, die Sie sonst in Excel erledigen.

1. Daten filtern

Das Filtern von Daten ist eine der häufigsten Aufgaben in Excel, und Sie haben wahrscheinlich schon oft AutoFilter verwendet. Es ist ganz einfach: Sie klicken auf eine Spaltenüberschrift, wenden einen Filter an, und Excel zeigt nur die Zeilen an, die Ihren Kriterien entsprechen. Was aber, wenn Sie dies über mehrere Datensätze hinweg tun oder den Filter dynamisch anwenden müssen, ohne etwas manuell zu aktualisieren? Hier kommt SQL ins Spiel.

Sie schreiben einfach eine Abfrage, die der Datenbank genau sagt, was Sie brauchen. Wenn Sie z. B. nur Verkäufe über 1.000 $ anzeigen möchten, verwenden Sie eine WHERE Klausel in SQL:

SELECT * FROM sales_data  
WHERE revenue > 1000;

So erhalten Sie die gefilterten Daten sofort, und Sie können die Abfrage jederzeit wiederholen, ohne die Filter manuell erneut anwenden zu müssen. Im Gegensatz zu Excel wird SQL nicht langsamer, wenn Ihr Datensatz wächst. Egal, ob Sie tausend oder eine Million Zeilen haben, SQL verarbeitet sie reibungslos und ist damit eine viel effizientere Methode zum Filtern und Analysieren von Daten.

2. Zusammenfassen von Daten mit einer PivotTable

Die Zusammenfassung von Daten ist ein wichtiger Bestandteil der Analyse, und wenn Sie Excel verwendet haben, sind Sie wahrscheinlich mit PivotTable vertraut. Mit ihnen können Sie Daten schnell gruppieren und Summen, Durchschnittswerte oder andere Metriken berechnen. Aber wenn Sie schon einmal mit einem großen Datensatz gearbeitet haben, wissen Sie, wie unhandlich PivotTable werden kann. Sie müssen ständig aktualisiert werden, und wenn Sie es mit Millionen von Zeilen zu tun haben, können sie Excel sogar zum Absturz bringen.

SQL macht diesen Prozess mit der GROUP BY Klausel viel einfacher. Nehmen wir an, Sie möchten den Gesamtumsatz pro Region anzeigen. In SQL ist das einfach:

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

Mit diesem Ansatz wird Ihre Zusammenfassung sofort erstellt, selbst bei großen Datensätzen. Außerdem sind Ihre Ergebnisse immer auf dem neuesten Stand, ohne dass Sie etwas manuell aktualisieren müssen. Mit SQL können Sie Ihre Analyse mühelos skalieren.

3. VLOOKUP (Verknüpfung von Daten)

Wenn Sie schon eine Weile mit Excel arbeiten, haben Sie sich wahrscheinlich auf VLOOKUP oder INDEX/MATCH verlassen, um Daten aus einem anderen Blatt zu übernehmen. Bei kleinen Datensätzen funktioniert das gut, aber wenn die Datenmenge wächst, kann VLOOKUP die Arbeit verlangsamen oder sogar abbrechen, wenn sich die Spaltenverweise ändern. Außerdem werden die Werte nur in einer Richtung abgefragt.

SQL löst dieses Problem mit JOIN, mit dem Sie Daten aus mehreren Tabellen nahtlos miteinander verbinden können. Anstatt Werte von einem Blatt in ein anderes zu kopieren, verknüpfen Sie die Tabellen einfach auf der Grundlage eines gemeinsamen Schlüssels, was viel schneller und effizienter ist.

Stellen Sie sich vor, Sie müssen Kundendaten in einen Verkaufsbericht einfügen. Anstatt VLOOKUP zu verwenden, können Sie eine einfache SQL-Abfrage schreiben:

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

Diese ruft die passenden Kundennamen sofort ab, unabhängig davon, wie groß der Datensatz ist. Joins funktionieren in mehrere Richtungen und verarbeiten verschiedene Arten von Beziehungen, was sie weitaus flexibler macht als VLOOKUP.

Stellen Sie sich nun ein noch komplexeres Szenario vor: Sie haben Daten, die über zehn verschiedene Tabellen verteilt sind. In Excel würde dies bedeuten, dass Sie mehrere VLOOKUPerstellen, Querverweise zwischen verschiedenen Tabellenblättern herstellen und ein Durcheinander von Formeln bearbeiten müssten, die bei einer Strukturänderung leicht kaputt gehen könnten. Der Prozess wäre langsam, fehleranfällig und kaum effizient zu skalieren.

In SQL ist die Handhabung mehrerer Tabellen mit Hilfe von Joins viel einfacher und zuverlässiger. Nehmen wir zum Beispiel an, Sie analysieren Kundenbestellungen, Produktdetails und Versandstatus, die alle in separaten Tabellen gespeichert sind. Anstatt mehrere VLOOKUPzu stapeln, können Sie SQL JOINverwenden, um die Daten nahtlos zu verbinden:

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;

Diese Abfrage ruft Kundennamen, Produktdetails und Versandstatus in einem Zug ab - ohne Leistungsprobleme oder manuelle Eingriffe. Im Gegensatz zu Excel können Sie mit SQL Daten dynamisch verknüpfen, was die Konsistenz gewährleistet und umfangreiche Analysen viel schneller und effizienter macht.

Der Umstieg auf SQL-Joins erspart Ihnen eine Menge Zeit und Frustration.

Der Umstieg auf SQL (Schritt-für-Schritt-Plan)

Wenn Sie neu in SQL sind, brauchen Sie nicht alles auf einmal zu lernen. Fangen Sie klein an und bauen Sie allmählich mit praktischen SQL-Kursen auf LearnSQL.de.

Woche 1: Machen Sie sich mit grundlegenden Abfragen vertraut

• Lernen Sie, wie man SELECT Daten aus einer Tabelle mit SQL für Anfänger
• Üben Sie das Filtern mit WHERE und das Sortieren von Daten mit ORDER BY.
• Probieren Sie interaktive Übungen aus, die reale Geschäftsszenarien nachahmen.
• Holen Sie sich unser SQL für Anfänger Cheat Sheet - es ist wie ein Nachschlagewerk in Ihrer Tasche. Glauben Sie mir, Sie werden es Ihnen später danken.

Woche 2: Lernen Sie Aggregationen (wie PivotTables in Excel)

• Beherrschen Sie COUNT(), SUM(), AVG(), um Daten mit SQL Reporting zusammenzufassen.
• Verwenden Sie GROUP BY, um PivotTables effektiv zu ersetzen.
• Lesen Sie diesen Artikel: GROUP BY und Aggregatfunktionen: Ein vollständiger Überblick.
• Arbeiten Sie an praktischen Fallstudien mit großen Datensätzen.

Woche 3: Master Joins (Auf Wiedersehen, VLOOKUP!)

• Lernen Sie INNER JOIN, LEFT JOIN und RIGHT JOIN, um Tabellen zu kombinieren.
• Sehen Sie sich meinen Blogbeitrag an: Ihr vollständiger Leitfaden zu SQL-JOINs (mit Ressourcen).
• Arbeiten Sie an praktischen Übungen aus dem SQL-JOINs
• Ersetzen Sie langsame, manuelle Lookups durch effiziente SQL JOINs.
• Speichern Sie dieses fantastische SQL JOIN Cheat Sheet für später.

Woche 4: Automatisieren Sie Ihre Arbeitsabläufe

• Schreiben Sie wiederverwendbare Abfragen, automatisieren Sie Berichte und entdecken Sie SQL Data Cleaning.
• Lernen Sie, SQL mit Power BI, Google Sheets und Automatisierungstools zu integrieren.
• Wenden Sie Ihr Wissen in realen Projekten an.

Am Ende dieses Kurses können Sie in Sekundenschnelle erledigen, was in Excel Minuten (oder Stunden) gedauert hat. Wenn Sie noch mehr lernen möchten, sollten Sie sich diesen detaillierten SQL-Lernplan ansehen, der Ihnen einen reibungslosen Übergang von Excel zu SQL ermöglicht.

Abschließende Überlegungen: Warum SQL es wert ist

Wenn Excel Ihnen Kopfschmerzen bereitet, ist SQL die Lösung. Es ist schneller, zuverlässiger und für große Datenmengen ausgelegt. Und das Beste daran? Sie müssen kein Programmierer sein, um es zu benutzen.

Der beste und einfachste Weg für den Einstieg ist ein strukturierter Lernpfad. Der Kurs SQL für Datenanalyse wurde speziell für Umsteiger von Excel entwickelt und bietet einen schrittweisen Ansatz zur Beherrschung von SQL für analytische Aufgaben. Er beginnt mit den Grundlagen, wie dem Abrufen und Filtern von Daten, und geht dann zu fortgeschritteneren Themen wie Aggregationen, Joins und Leistungsoptimierung über.

Der Kurs ist vollgepackt mit interaktiven Übungen, die reale Geschäftsszenarien simulieren und sicherstellen, dass Sie während des Lernens praktische Erfahrungen sammeln.

Einer der coolen Aspekte dieses Kurses ist, dass er Analysten hilft, SQL-Fähigkeiten zu entwickeln, die direkt auf alltägliche Datenaufgaben anwendbar sind - sei es das Bereinigen von Datensätzen, das Erstellen von Berichten oder das Automatisieren von Arbeitsabläufen.

Wenn Sie auf der Suche nach der besten Strategie sind, um SQL effizient zu erlernen, sollten Sie sich meinen speziellen Leitfaden für den Einstieg ansehen. Er enthält eine Aufschlüsselung der effektivsten Lernmethoden: Fangen Sie klein an, üben Sie mit echten Datensätzen, und schon bald werden Sie Abfragen wie ein Profi schreiben.