漫画sql数据分析

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了漫画sql数据分析。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

第一章

数据分析概况

1.1数据分析定义

数据分析是指根据分析目的,用适当的分析方法及工具,对数据进行处理分析,提取有价值的信息,形成有效结论的过程。

1.2数据分析作用

数据分析在我们日常工作中主要有三大作用,分别是:现状分析、原因分析、预测分析。

1.3数据分析步骤

明确分析目的和思路》数据收集》数据处理》分析数据》数据展现》报告撰写

数据分析师一般采用sql语句对数据库中的数据进行处理、分析。

select count(*) from user;

数据收集来源主要有数据库、出版物、互联网、市场调查

数据处理主要包括,数据导入导出、数据清洗、数据转换、数据抽取、数据合并、数据计算

SQL是结构化查询语言。简单来说,他就是让数据库根据我们的要求进行查询并得到相应数据的操作语言。SQL是一种通用的关系型数据库操作语言,这类数据库包括MySQL,Oracle、SQL Server、Access等。

第2章

数据库与SQL概况

2.1数据库简介

数据库是按照数据结构组织、存储和管理数据的仓库。通过数据库可以对数据进行存储、处理和分析。

2.1.2常用数据库

如今最常见的数据库主要有两种,关系型数据库和非关系型数据库。

关系型数据库

采用关系模型组织数据的数据库,以行和列的形式存储数据,形成数据表,一组数据表组成了数据库。

非关系型数据库

在严格意义上不是一种数据库,应该是一种数据结构化存储方法的集合,可以是文档或者键值对等。

处理大数据Hadoop所使用的Hive语言(Hive),也与SQL基本一致,掌握了SQL,再学习HQL就非常容易了。

使用SQL进行数据分析,在数据库中主要的操作就是数据去重、数据合并、数据拆分、数据分组、数据统计等数据处理及分析工作,这些操作都是通过SELECT语句来完成的。

select字段

from表

where过滤行条件

group by字段

having过滤组条件

order by字段

需要将前几条数据记录查询出来

mysql数据库limit用法

select字段

from表

limit n

创建表语法

create table 表名(字段1 数据类型1,……字段n 数据类型n);

mysql数据库常用的数据类型

字符型:varchar、char、text

整数型:int、smallint、bigint

浮点型:float、double

日期、时间型:time、date、datetime、timestamp

mysql数据库将查询结果保存至新表用法

create table 新表 as

select 字段

from 数据源(表或查询)

SQL语句中,SELECT、FROM等关键字使用大写或小写形式均可。在编写SQL语句时,建议尽量统一关键字的大小写。例如,以大写字母的形式输入关键字,一小写字母的形式输入表名或字段名。清晰明了。

第3章

数据处理

在日常工作中,受系统bug或人为等原因影响,难免会出现数据错误、数据缺失、数据重复等问题。具有此类问题的数据通常被称为脏数据库。我们可以按照一定的规则将脏数据处理干净,这个操作被称为数据清洗。

数据清洗的目的就是将原始数据转化为可以进行分析的数据,使数据保持准确性、一致性、有效性。

where子句用法

select字段

from表

where条件表达式

条件表达式常用运算符

类型 说明
算数运算符 + - * / %(取余)
关系运算符 = > < >= <= != <> in not in between and not between and like not like is null is not null
逻辑运算符 and or not

第4章

数据分析

                                                        数据分析作用、方法对应表

数据分析作用 基本方法

数据分析方法

现状分析 对比

对比分析

描述性分析

分组分析

结构分析

分布分析

交叉分析

矩阵分析

RFM分析

综合评价分析

留存分析

生命周期价值分析

原因分析 细分

结构分解法

因素分解法

转化分析

预测分析 预测

相关分析

回归分析

时间序列文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-829861.html

到了这里,关于漫画sql数据分析的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 数据分析技能点-数据挖掘及入门

    在数字化的世界里,数据像是一种新的货币。它不仅推动了科技创新,还在塑造着我们的生活、工作和思维方式。但数据本身并不是目的,真正的价值在于如何从海量的数据中提炼有用的信息和知识。这正是数据挖掘发挥作用的地方。 数据挖掘是从大量的、不完整的、噪声的

    2024年02月07日
    浏览(48)
  • Python数据分析与数据挖掘:解析数据的力量

    随着大数据时代的到来,数据分析和数据挖掘已经成为许多行业中不可或缺的一部分。在这个信息爆炸的时代,如何从大量的数据中提取有价值的信息,成为了企业和个人追求的目标。而Python作为一种强大的编程语言,提供了丰富的库和工具,使得数据分析和数据挖掘变得更

    2024年02月11日
    浏览(59)
  • [数据挖掘] 数据分析的八种方法

    不 同类型的数据分析包括描述性、诊断性、探索性、推理性、预测性、因果性、机械性和规范性。以下是您需要了解的有关每个的信息。本文对于前人归纳的8种进行叙述。

    2024年02月13日
    浏览(54)
  • 数据挖掘(6)聚类分析

    无指导的,数据集中类别未知 类的特征: 类不是事先给定的,而是根据数据的 相似性、距离 划分的 聚类的数目和结构都没有事先假定。 挖掘有价值的客户: 找到客户的黄金客户 ATM的安装位置 原则: 组内数据有较高相似度、不同组数据不相似 相似性的度量(统计学角度): Q型

    2024年02月07日
    浏览(51)
  • 【数据挖掘与人工智能可视化分析】可视化分析:如何通过可视化技术进行数据挖掘和发现

    作者:禅与计算机程序设计艺术 数据挖掘(Data Mining)和人工智能(Artificial Intelligence,AI)已经成为当今社会热点话题。这两者之间的结合也带来了很多挑战。作为数据科学家、机器学习工程师、深度学习研究员等,掌握了数据的获取、清洗、处理、建模、应用这些技术的前提下,

    2024年02月07日
    浏览(74)
  • 【数据挖掘】使用 Python 分析公共数据【01/10】

            本文讨论了如何使用 Python 使用 Pandas 库分析官方 COVID-19 病例数据。您将看到如何从实际数据集中收集见解,发现乍一看可能不那么明显的信息。特别是,本文中提供的示例说明了如何获取有关疾病在不同国家/地区传播速度的信息。         要继续操作,您需

    2024年02月12日
    浏览(47)
  • 数据挖掘与数据分析之统计知识篇

    统计学上, 自由度 是指当以样本的 统计量 估计 总体 的参数时, 样本中独立或能自由变化的数据个数叫自由度 。一般来说,自由度等于独立变量减掉其衍生量数。举例来说,变异数的定义是样本减平均值(一个由样本决定的衍生量),因此对N个随机样本而言,其自由度为N

    2024年02月11日
    浏览(49)
  • AdaBoost(上):数据分析 | 数据挖掘 | 十大算法之一

    ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️欢迎来到我的博客⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 🐴作者: 秋无之地 🐴简介:CSDN爬虫、后端、大数据领域创作者。目前从事python爬虫、后端和大数据等相关工作,主要擅长领域有:爬虫、后端、大数据开发、数据分析等。 🐴欢迎小伙伴们 点赞👍🏻、收藏

    2024年02月07日
    浏览(45)
  • Python数据分析-数据挖掘(准备数据——数据建模——模型评估——模型应用)

    20 理解业务和数据:我们需要做好什么计划?_哔哩哔哩_bilibili 目录   一、理解业务和数据:我们需要做好什么计划? 1.1两个思想问题 1.2为什么数据挖掘不是万能的 1.3业务背景与目标 1.4把握数据  1.5总结 二、 准备数据:如何处理出完整、干净的数据? 2.1找到数据 2.2数据探索

    2024年02月05日
    浏览(62)
  • 【Python】数据分析+数据挖掘——探索Pandas中的数据筛选

    当涉及数据处理和分析时,Pandas是Python编程语言中最强大、灵活且广泛使用的工具之一。Pandas提供了丰富的功能和方法,使得数据的选择、筛选和处理变得简单而高效。在本博客中,我们将重点介绍Pandas中数据筛选的关键知识点,包括条件索引、逻辑操作符、 query() 方法以及

    2024年02月15日
    浏览(55)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包