Come passare da Excel a SQL: Il punto di vista di un analista di dati

Se lavorate con i dati, è probabile che abbiate trascorso innumerevoli ore in Excel, filtrando dati, scrivendo formule e trascinando celle su colonne. Excel è un ottimo strumento ma, a un certo punto, inizia a rallentare. File enormi si bloccano. VLOOKUPs diventa un incubo. PivotTable impiega una vita ad aggiornarsi.

È qui che entra in gioco SQL. È il fratello potente e più scalabile di Excel. E la parte migliore? Se conoscete Excel, conoscete già molti concetti di SQL.

Il passaggio a SQL può sembrare intimidatorio all'inizio ma, credetemi, è più facile di quanto pensiate. Questa guida vi spiegherà perché vale la pena imparare l'SQL, come si confronta con Excel e il modo migliore per iniziare a usarlo come analista di dati.

Perché passare da Excel a SQL?

Excel funziona bene per piccoli insiemi di dati, ma non appena si iniziano a gestire milioni di righe, join complessi o l'estrazione di dati da più fonti, diventa rapidamente inefficiente. I file di grandi dimensioni richiedono più tempo per essere aperti, le formule si rompono e le prestazioni rallentano.

SQL elimina questi problemi, consentendo di memorizzare ed elaborare enormi insiemi di dati senza crash o ritardi. Invece di copiare e incollare i dati, è possibile scrivere una query una volta sola e riutilizzarla in qualsiasi momento, garantendo coerenza e automazione. Anche la collaborazione è più fluida: invece di inviare fogli di calcolo via e-mail, più utenti possono accedere e analizzare lo stesso database centrale senza rischiare perdite di dati o errori.

Inoltre, SQL apre le porte ad analisi più avanzate, facilitando il raggruppamento, il filtraggio e la combinazione di set di dati in modi che Excel fatica a gestire. Se vi siete mai sentiti frustrati da file lenti, aggiornamenti manuali o formule complesse, SQL è la soluzione che renderà il vostro lavoro più veloce e affidabile.

SQL vs. Excel: Cosa c'è di simile e cosa di diverso?

Se conoscete Excel, SQL non è così estraneo come sembra. Molti concetti familiari si traducono direttamente:

Invece di fare clic su pulsanti in Excel, SQL consente di scrivere query che fanno la stessa cosa, ma più velocemente e con maggiore controllo.

Attività di Excel tradotte in SQL (esempi reali)

Passare da Excel a SQL può sembrare un grande passo, ma in realtà si tratta solo di imparare un modo diverso di fare cose che già si conoscono. Le stesse operazioni - filtrare, ordinare e analizzare i dati - esistono in entrambi gli strumenti, ma SQL le rende più veloci ed efficienti. Invece di cliccare sui menu e trascinare formule, si scrivono semplici query per ottenere le risposte necessarie. Una volta che ci avrete preso la mano, vi chiederete perché non avete iniziato prima. Vediamo come SQL gestisce il lavoro che siete abituati a fare in Excel.

1. Filtrare i dati

Il filtraggio dei dati è una delle operazioni più comuni in Excel e probabilmente avrete usato AutoFilter molte volte. È semplice: si fa clic sull'intestazione di una colonna, si applica un filtro ed Excel mostra solo le righe che corrispondono ai criteri impostati. Ma cosa succede se si ha la necessità di eseguire questa operazione su più set di dati o di applicare il filtro in modo dinamico senza aggiornare manualmente nulla? È qui che l'SQL è perfetto.

È sufficiente scrivere una query che indichi al database esattamente ciò di cui si ha bisogno. Ad esempio, se si vogliono vedere solo le vendite superiori a 1.000 dollari, si utilizza la clausola WHERE in SQL:

SELECT * FROM sales_data  
WHERE revenue > 1000;

In questo modo si ottengono immediatamente i dati filtrati e si può rieseguire la query in qualsiasi momento senza dover riapplicare i filtri manualmente. A differenza di Excel, SQL non rallenta quando il set di dati cresce. Che si tratti di un migliaio di righe o di un milione, SQL lo gestisce senza problemi, rendendolo un metodo molto più efficiente per filtrare e analizzare i dati.

2. Riassumere i dati con una tabella pivot

Il riepilogo dei dati è una parte importante dell'analisi e, se avete usato Excel, probabilmente conoscete il sito PivotTable. Queste tabelle consentono di raggruppare rapidamente i dati e di calcolare totali, medie o altre metriche. Ma se avete mai lavorato con una serie di dati di grandi dimensioni, sapete quanto PivotTable possa essere scomodo. È necessario aggiornarli continuamente e, se si tratta di milioni di righe, possono addirittura mandare in crash Excel.

SQL rende questo processo molto più fluido con la clausola GROUP BY. Supponiamo di voler vedere il fatturato totale per regione. In SQL è sufficiente:

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

Con questo approccio, il riepilogo viene generato istantaneamente, anche nel caso di insiemi di dati enormi. Inoltre, i risultati sono sempre aggiornati, senza dover aggiornare manualmente nulla. SQL consente di scalare l'analisi senza sforzo.

3. VLOOKUP (unione di dati)

Se usate Excel da un po' di tempo, probabilmente vi siete affidati a VLOOKUP o INDEX/MATCH per inserire dati da un altro foglio. Funziona bene per piccoli insiemi di dati, ma quando i dati crescono, VLOOKUP può rallentare le operazioni o addirittura interrompersi se i riferimenti delle colonne cambiano. Inoltre, cerca i valori solo in una direzione.

SQL risolve questo problema con JOIN, che consente di collegare senza problemi i dati di più tabelle. Invece di copiare i valori da un foglio all'altro, è sufficiente collegare le tabelle in base a una chiave comune, rendendo il tutto molto più veloce ed efficiente.

Immaginate di dover inserire i dati dei clienti in un report sulle vendite. Invece di usare VLOOKUP, si può scrivere una semplice query SQL:

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

In questo modo si recuperano immediatamente i nomi dei clienti corrispondenti, indipendentemente dalle dimensioni del set di dati. I join funzionano in più direzioni e gestiscono diversi tipi di relazioni, il che li rende molto più flessibili di VLOOKUP.

Immaginate ora uno scenario ancora più complesso: avete dati distribuiti in dieci tabelle diverse. In Excel, questo significherebbe creare più VLOOKUP, fare riferimenti incrociati tra i diversi fogli e gestire un'infinità di formule che potrebbero facilmente rompersi in caso di modifica della struttura. Il processo sarebbe lento, soggetto a errori e quasi impossibile da scalare in modo efficiente.

In SQL, la gestione di più tabelle è molto più semplice e affidabile grazie ai join. Per esempio, supponiamo di dover analizzare gli ordini dei clienti, i dettagli dei prodotti e gli stati di spedizione, tutti memorizzati in tabelle separate. Invece di impilare più VLOOKUP, si può usare SQL JOINper collegare i dati senza problemi:

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;

Questa query estrae i nomi dei clienti, i dettagli dei prodotti e gli stati di spedizione in un'unica soluzione, senza problemi di prestazioni o interventi manuali. A differenza di Excel, SQL consente di collegare i dati in modo dinamico, garantendo la coerenza e rendendo l'analisi su larga scala molto più veloce ed efficiente.

Passare ai join SQL vi farà risparmiare un sacco di tempo e frustrazione.

Come passare a SQL (piano passo-passo)

Se siete alle prime armi con SQL, non preoccupatevi: non è necessario imparare tutto in una volta. Iniziate con poco e aumentate gradualmente con corsi pratici di SQL a LearnSQL.it.

Settimana 1: Imparare a conoscere le query di base

• Imparare a SELECT dati da una tabella con SQL per principianti
• Esercitatevi a filtrare con WHERE e a ordinare i dati con ORDER BY.
• Provate a fare esercizi interattivi che simulano scenari aziendali reali.
• Prendete il nostro SQL per principianti Cheat Sheet: è come avere una guida rapida in tasca. Credetemi, vi ringrazierete più tardi.

Settimana 2: Imparare le aggregazioni (come le tabelle pivot di Excel)

• Imparate COUNT(), SUM(), AVG() per riepilogare i dati con SQL Reporting.
• Utilizzate GROUP BY per sostituire efficacemente PivotTables.
• Leggete questo articolo: Funzioni GROUP BY e aggregate: Una panoramica completa.
• Lavorate su casi di studio pratici utilizzando grandi insiemi di dati.

Settimana 3: Master Joins (Addio, VLOOKUP!)

• Imparate INNER JOIN, LEFT JOIN e RIGHT JOIN per combinare le tabelle.
• Consultate il mio post sul blog: Guida completa a SQL JOIN (con risorse).
• Lavorate su esercizi del mondo reale dal sito SQL JOIN
• Sostituite le lente ricerche manuali con gli efficienti SQL JOIN.
• Salvate questo fantastico foglio di istruzioni per le JOIN SQL.

Settimana 4: Automatizzare i flussi di lavoro

• Scrivete query riutilizzabili, automatizzate i report e scoprite la pulizia dei dati SQL.
• Imparate a integrare SQL con Power BI, Google Sheets e gli strumenti di automazione.
• Applicate le vostre conoscenze in progetti reali.

Alla fine di questo corso, potrete fare in pochi secondi ciò che richiedeva minuti (o ore) in Excel. Per approfondire l'apprendimento, date un'occhiata a questo piano dettagliato di apprendimento di SQL, progettato per aiutarvi a passare senza problemi da Excel a SQL.

Riflessioni finali: perché SQL vale la pena di farlo

Se Excel vi crea problemi, SQL è la soluzione. È più veloce, più affidabile e costruito per i grandi dati. E la cosa migliore? Non è necessario essere programmatori per usarlo.

Il modo migliore e più semplice per iniziare è un percorso di apprendimento strutturato. Il percorso SQL per l'analisi dei dati è progettato specificamente per coloro che passano da Excel e offre un approccio graduale alla padronanza di SQL per il lavoro analitico. Si parte dalle basi, come il recupero e il filtraggio dei dati, per poi passare ad argomenti più avanzati come le aggregazioni, i join e l'ottimizzazione delle prestazioni.

La traccia è ricca di esercizi interattivi che simulano scenari aziendali reali, assicurando che si acquisisca esperienza pratica durante l'apprendimento.

Uno degli aspetti più interessanti di questo corso è che aiuta gli analisti a sviluppare competenze SQL direttamente applicabili alle attività quotidiane sui dati, che si tratti di pulire i set di dati, generare report o automatizzare i flussi di lavoro.

Se state cercando la strategia migliore per imparare SQL in modo efficiente, date un'occhiata alla mia guida dedicata a come iniziare. La guida illustra i metodi di apprendimento più efficaci: iniziate con poco, fate pratica con set di dati reali e presto sarete in grado di scrivere query come un professionista.