SQL per l'analisi dei dati: Cosa devo imparare?

Forse conoscete già l'importanza di SQL nell'analisi dei dati. Ma quali sono le caratteristiche di SQL importanti per l'analisi dei dati e dove si possono imparare? In questo articolo risponderemo alle vostre domande.

Prima di parlare dell'utilizzo di SQL per l'analisi dei dati, è utile sapere di cosa stiamo parlando. Definiamo quindi questi due elementi.

Il linguaggio SQL (Structured Query Language) è un linguaggio di programmazione utilizzato per gestire i dati nei database relazionali. Può essere utilizzato per interrogare, inserire, aggiornare e cancellare i dati memorizzati in un database.

L'analisi dei dati, invece, è il processo di revisione, pulizia, trasformazione e manipolazione dei dati per scoprire intuizioni significative, trarre conclusioni e supportare il processo decisionale. Utilizzando strumenti e tecniche di analisi dei dati, è possibile trovare modelli, tendenze e relazioni nei dati. Una volta estratte queste informazioni utili, le aziende e le organizzazioni possono prendere decisioni migliori, snellire le procedure e affrontare i problemi.

Come interagiscono esattamente SQL e analisi dei dati? L'SQL è utile per l'analisi dei dati perché fornisce un linguaggio standardizzato per la ricerca, la manipolazione e la combinazione di dati da database relazionali. Aiuta gli analisti a ottenere, convertire e aggregare i dati in modo efficiente, consentendo loro di estrarre intuizioni e prendere decisioni informate sulla base dei dati.

Se siete alla ricerca di un corso completo per iniziare il vostro percorso di analista dei dati, non cercate oltre il nostro SQL from A to Z percorso di apprendimento. Copre sia i concetti fondamentali che quelli avanzati di SQL, dandovi un vantaggio sugli strumenti necessari per l'analisi dei dati.

Perché l'SQL è importante per l'analisi dei dati?

L'SQL è importante per l'analisi dei dati perché fornisce un metodo sistematico ed efficace per ottenere, modificare, aggregare e integrare i dati dai database relazionali. Permette agli analisti di analizzare insiemi di dati complessi alla ricerca di approfondimenti, consentendo di prendere decisioni migliori basate sui dati. Se il ruolo di analista di dati vi interessa, date un'occhiata al nostro articolo Perché ogni analista di dati dovrebbe conoscere SQL?

Vediamo alcuni dei motivi per cui SQL è utile per l'analisi dei dati:

1. Recupero dei dati

L'SQL consente agli analisti di accedere in modo efficiente a dati specifici dai database. Offre un metodo organizzato per interrogare e recuperare i dati in base a diverse condizioni, come filtrare in base a determinati criteri, ordinare i risultati e selezionare colonne specifiche. Questa funzionalità aiuta gli analisti a ottenere facilmente i dati richiesti.

2. Manipolazione dei dati

SQL offre strumenti sofisticati per la manipolazione dei dati. Può essere utilizzato dagli analisti per eseguire calcoli, modificare dati, unire insiemi di dati e costruire nuove tabelle o viste. SQL consente un'ampia gamma di operazioni di manipolazione dei dati, come l'aggregazione dei dati, l'unione di tabelle e calcoli sofisticati. Grazie a questa versatilità, gli analisti possono modellare e preparare i dati per l'analisi.

3. Integrazione dei dati

L'SQL è essenziale per integrare i dati provenienti da diverse fonti. Per effettuare un'analisi completa, gli analisti devono spesso unire i dati provenienti da più database o tabelle. SQL dispone di sofisticate funzioni di join che consentono agli analisti di combinare i dati rilevanti in base a campi comuni. Questa funzionalità consente l'aggregazione dei dati e facilita l'analisi di insiemi di dati vasti e complessi.

4. Aggregazione e riassunto dei dati

SQL offre una serie di metodi e processi per l'aggregazione e la sintesi dei dati. Può essere utilizzato dagli analisti per calcolare metriche come conteggi, somme, medie e valori massimi o minimi. Gli analisti possono utilizzare queste funzioni per ricavare informazioni utili dai dati e sviluppare rapporti di sintesi o indicatori di prestazioni chiave (KPI) che forniscono una breve panoramica dei dati.

5. Pulizia e trasformazione dei dati

Prima dell'analisi, i dati vengono spesso puliti e trasformati per verificarne la qualità e l'applicabilità. SQL offre una serie di metodi per gestire le operazioni di pulizia dei dati, come l'eliminazione dei duplicati, la gestione dei valori mancanti e la standardizzazione dei formati dei dati. Le istruzioni SQL possono essere utilizzate dagli analisti per eseguire trasformazioni dei dati e garantirne l'integrità e la coerenza.

6. Scalabilità e standardizzazione

L'SQL è molto diffuso, altamente scalabile e supportato dalla maggior parte dei sistemi di gestione dei database (DBMS). Questa standardizzazione consente agli analisti di lavorare con database diversi utilizzando un insieme uniforme di comandi e sintassi SQL. Ciò facilita il passaggio da un sistema all'altro e la collaborazione con altri analisti.

7. Ottimizzazione delle prestazioni

L'SQL consente agli analisti di ottimizzare le prestazioni delle loro query. Se conoscono la struttura del database, l'indicizzazione e le tecniche di ottimizzazione delle query, gli analisti possono costruire query SQL efficienti che vengono eseguite rapidamente, anche quando si tratta di grandi insiemi di dati. Questa modifica riduce il tempo necessario per il recupero e l'analisi dei dati e aumenta la produttività.

Ora che abbiamo stabilito l'importanza dell'SQL nell'analisi dei dati, diamo un'occhiata alle caratteristiche principali che lo rendono importante per un'analisi efficace dei dati.

Iniziare con una buona base

Il primo e più importante passo per imparare l'SQL per l'analisi dei dati è avere una solida base di SQL. Il recupero, il raggruppamento, l'ordinamento e l'unione di numerose tabelle sono fondamentali per l'analisi dei dati.

Recupero dei dati

L'SQL ha una sintassi robusta e adattabile per accedere alle informazioni dai database. Con questo strumento gli analisti possono creare condizioni, filtrare i dati in base a criteri, ordinarli e scegliere determinate colonne. Il comando SQL SELECT è utilizzato per recuperare sottoinsiemi di dati selezionati per l'analisi.

Filtraggio e logica condizionale

La clausola WHERE può essere usata per filtrare i dati in base a condizioni specifiche. Per sviluppare condizioni di filtraggio complesse, gli analisti possono fornire espressioni logiche, confronti e utilizzare operatori come AND, OR e NOT. Questa funzione consente agli analisti di concentrarsi sulla selezione di sottoinsiemi di dati rilevanti per la loro ricerca.

Ordinamento

SQL consente agli analisti di ordinare i dati in ordine crescente (1-10, A-Z) o decrescente (10-1, Z-A) in base a una o più colonne. L'ordinamento è importante per esaminare i dati in un certo ordine, individuare le tendenze e i valori anomali. Aiuta a organizzare e presentare i dati.

Raggruppamento e aggregazione

La clausola GROUP BY di SQL consente agli analisti di raggruppare i dati in base ai valori di una o più colonne. L'uso di GROUP BY con le funzioni di aggregazione consente agli analisti di calcolare le metriche. Il raggruppamento e l'aggregazione facilitano l'analisi dei dati a diversi livelli di dettaglio e l'individuazione di modelli e tendenze all'interno di sottoinsiemi di dati.

Unioni e integrazione dei dati

SQL offre una serie di join, tra cui INNER JOIN, LEFT JOIN e RIGHT JOIN, che consentono agli analisti di integrare i dati di più tabelle in base ai valori delle colonne corrispondenti. Questa funzione semplifica l'integrazione dei dati e consente agli analisti di effettuare analisi su diversi set di dati, riunendo informazioni simili per un'analisi approfondita.

Per coprire i concetti sopra citati, LearnSQL.it offre il corso SQL Basics corso. Tutti i nostri corsi sono interattivi; ogni esercizio consiste in una piccola lettura e in un'attività per verificare la comprensione. Queste attività pratiche consentono di costruire subito le query SQL.

Aggiunta e modifica di dati in un database

La prossima caratteristica fondamentale di SQL per l'analisi dei dati è la possibilità di aggiungere e modificare i dati in un database. A seconda della struttura della vostra azienda, potreste aver bisogno di caricare set di dati in un database, modificare i record esistenti ed eliminare i dati non più rilevanti.

Aggiornamento dei dati

L'istruzione UPDATE consente agli utenti di modificare i dati esistenti in un database. In base alle condizioni stabilite, è possibile aggiornare singoli o anche più record. In questo modo è possibile modificare i dati, aggiornare i valori o aggiungere nuove informazioni al database.

Inserimento di dati

L'istruzione INSERT aggiunge nuovi dati al database. Gli analisti possono inserire dati in blocco in tabelle specifiche o aggiungere singole voci, impostando i valori di ciascuna colonna.

Eliminazione dei dati

Per rimuovere i dati da un database, SQL dispone dell'istruzione DELETE. Gli analisti possono eliminare record particolari o intere tabelle in base alle condizioni specificate. Questa funzionalità è utile per la pulizia dei dati, per eliminare record ridondanti o irrilevanti e per controllare le politiche di conservazione dei dati.

Questi comandi del Data Manipulation Language (DML) consentono agli analisti di gestire correttamente i dati, incorporare nuove informazioni e mantenere l'integrità dei dati per analisi affidabili. Volete saperne di più? Il nostro corso vi offre la possibilità di saperne di più How to INSERT, UPDATE, and DELETE Data in SQL. Il corso va oltre le nozioni apprese durante il corso e vi insegna a utilizzare SQL Basics corso e vi insegnerà a utilizzare SQL per recuperare, memorizzare, modificare, cancellare, inserire e aggiornare i dati.

Funzioni SQL

Le funzioni SQL includono funzioni numeriche come ROUND che aumentano la leggibilità, funzioni di testo per la creazione di report comprensibili e funzioni data/ora per raggruppare e filtrare in base al tempo. Vediamo di seguito alcuni esempi.

Funzioni integrate

SQL dispone di una pletora di funzioni integrate che consentono agli analisti di eseguire una serie di calcoli, trasformazioni e manipolazioni sui dati. Queste includono:

• Funzioni matematiche come ABS, ROUND, e POWER
• Funzioni per le stringhe come LENGTH, CONCAT e SUBSTRING.
• Funzioni di data e ora come GETDATE, DATEADD, DATEDIFF e molte altre.

Utilizzando queste funzioni, gli analisti possono modificare in modo efficiente i dati all'interno delle query SQL.

Funzioni aggregate

COUNT SUM, , e sono esempi di funzioni aggregate di SQL. Queste funzioni consentono agli analisti di estrarre importanti informazioni e sintesi dai set di dati calcolando conteggi, totali, medie e trovando altre metriche aggregate. Sono particolarmente utili per generare statistiche e rapporti. AVG MAX MIN

Funzioni scalari

SQL offre funzioni scalari che operano su singoli valori e forniscono un unico risultato. Le funzioni scalari possono eseguire conversioni di tipi di dati (CAST e CONVERT), manipolazioni di testo (TRIM, UPPER e LOWER) e valutazioni condizionali (IF e CASE). Le funzioni scalari possono essere utilizzate per pulire e formattare i dati ed eseguire operazioni logiche all'interno delle query SQL.

Consultate il nostro Standard SQL Functions per scoprire come elaborare dati numerici, testuali e di altro tipo con le funzioni SQL più utilizzate. Il corso copre le funzioni appena citate e altre che vi aiuteranno a migliorare le vostre capacità di analisi dei dati.

Lavorare con GROUP BY

Il raggruppamento è un processo importante nell'analisi dei dati e sapere come usare la clausola GROUP BY è fondamentale. GROUP BY consente agli analisti di aggregare i dati ed eseguire calcoli a varie granularità. È inoltre fondamentale comprendere le complessità e gli errori tipici che possono verificarsi quando si usa GROUP BY, come ad esempio un uso inappropriato o un raggruppamento accidentale.

Inoltre, l'uso di GROUP BY con altre funzioni sofisticate come CASE WHEN e JOINs migliora le possibilità di analisi. Gli analisti possono usare CASE WHEN per costruire criteri personalizzati e assegnare valori in base a tali requisiti, il che è utile per la segmentazione e l'etichettatura dei dati.

Per imparare a usare GROUP BY, seguite il nostro corso Creating Basic SQL Reports. Il corso affronta le complessità di GROUP BY e le sue best practice. Imparerete anche a evitare le insidie più comuni e a sfruttare GROUP BY insieme ad altre funzionalità avanzate.

Utilizzo delle estensioni GROUP BY

Una volta acquisita la padronanza dell'istruzione GROUP BY, è possibile fare un ulteriore passo avanti con le estensioni GROUP BY. Queste includono ROLLUP, CUBE e GROUPING SETS. Esse consentono agli analisti di costruire sommari informativi dei dati all'interno di una singola query.

ROLLUP genera un insieme di risultati gerarchici con righe subtotali per ogni livello di raggruppamento selezionato, consentendo di ottenere facilmente riepiloghi di dati su più dimensioni. CUBE prosegue creando un riepilogo completo che include tutte le potenziali combinazioni di raggruppamenti sulle colonne selezionate. Ciò consente un'analisi e un'esplorazione approfondita dei dati.

GROUPING SETSconsente invece agli analisti di creare diversi raggruppamenti all'interno di una singola query, specificando combinazioni alternative di colonne per cui raggruppare. In questo modo si ottiene una maggiore potenza e flessibilità nell'impostazione di raggruppamenti precisi e si ottengono report personalizzati e approfondimenti.

Utilizzando queste estensioni di GROUP BY, gli analisti possono rafforzare le loro capacità analitiche. Possono esplorare i dati a vari livelli di aggregazione, analizzare numerose dimensioni e creare report personalizzati per ottenere approfondimenti completi. Per acquisire competenze in quest'area, è consigliabile iscriversi al corso sulle estensioni GROUP BY. Il corso offre una panoramica completa di ROLLUP, CUBE e GROUPING SETS. Si farà esperienza pratica del loro utilizzo per eseguire attività analitiche e di reporting avanzate.

Advanced SQL

Window Functions

Passiamo ora a strumenti SQL più avanzati per l'analisi dei dati, a partire dalle funzioni finestra. Queste funzioni eseguono operazioni su una finestra specifica o su un sottoinsieme di righe all'interno di un set di dati. Consentono agli analisti di eseguire calcoli utilizzando i dati di più righe, mantenendo l'insieme dei risultati.

Con le funzioni SQL window, l'utente può creare rapporti di classificazione assegnando un rango o un numero di riga a ogni riga all'interno di una finestra specifica. Gli analisti possono così generare report che evidenziano i valori più alti o più bassi, identificano le tendenze o eseguono analisi comparative.

Le funzioni di finestra consentono di calcolare i totali correnti o le somme cumulative di una finestra di righe. In questo modo gli analisti possono seguire i progressi, monitorare le prestazioni cumulative o analizzare i dati nel tempo. Per ulteriori esempi sull'uso delle funzioni finestra, consultate il nostro articolo Cos'è Window Functions in SQL.

Con le funzioni finestra gli analisti possono scoprire più facilmente le tendenze e i valori anomali nelle analisi da periodo a periodo. Per ulteriori informazioni sulle funzionalità SQL avanzate, consultare il nostro Window Functions corso. Questo corso fornisce 218 esercizi interattivi appositamente studiati per l'apprendimento delle funzioni finestra.

Espressioni di tabella comuni

L'analisi dei dati comporta spesso la suddivisione di problemi complessi in fasi più piccole e gestibili. Quando si tratta di query lunghe, è fondamentale strutturarle in modo comprensibile, gestibile ed efficiente. È qui che entrano in gioco le Espressioni di tabella comuni (CTE).

Le CTE sono sottoquery (query all'interno di altre query) che forniscono un insieme temporaneo di risultati. A questo insieme di risultati si può accedere quando è necessario per la query principale. Le CTE consentono di scomporre calcoli complessi in parti più semplici e gestibili, rendendo più chiara l'intera query.

L'uso delle CTE facilita la comprensione dello scopo della query. Inoltre, favoriscono la riusabilità, consentendo numerosi riferimenti all'interno di una query, riducendo la ridondanza e aumentando l'efficienza. Questo serve come base per costruire join, aggregazioni e calcoli complessi.

Per imparare a utilizzare in modo efficace le CTE nelle query SQL, consultate il nostro corso Recursive Queries corso. Questo corso si concentra sulle CTE e mostra come utilizzarle per costruire query di analisi dei dati più leggibili ed efficaci. Inoltre, leggete 5 costruzioni di Advanced SQL che ogni analista di dati dovrebbe imparare per approfondire altre strutture SQL complesse fondamentali per l'analisi dei dati.

La parola finale su SQL e analisi dei dati

Gli analisti devono essere in grado di utilizzare l'SQL per eseguire potenti analisi dei dati. Spesso sono chiamati a interrogare, modificare e analizzare i dati contenuti nei database relazionali. Padroneggiando le funzioni discusse in questo articolo, sarete sulla buona strada per diventare analisti di dati!

Tutti i corsi citati in questo articolo sono inclusi nel nostro SQL from A to Z traccia. Questo corso completo copre tutte le funzioni di analisi dei dati menzionate sopra e molto altro ancora. Se siete interessati a diventare analisti di dati, assicuratevi di leggere la nostra Roadmap to Becoming a Data Analyst. Scoprirete i vari strumenti di cui avrete bisogno per raggiungere il lavoro dei vostri sogni!