网站开发私人培训,网站开发包含上线吗,网站制作费用预算表,工贸企业logo设计文章目录 1. 云计算与数据分析的融合2. SQL在云计算中的新角色3. 分布式SQL查询引擎4. SQL-on-Hadoop解决方案5. SQL与其他数据分析工具的集成6. 实时数据分析与SQL7. SQL在云数据仓库中的角色8. 安全性与隐私保护9. SQL的未来展望《SQL数据分析实战#xff08;第2版#xff… 文章目录 1. 云计算与数据分析的融合2. SQL在云计算中的新角色3. 分布式SQL查询引擎4. SQL-on-Hadoop解决方案5. SQL与其他数据分析工具的集成6. 实时数据分析与SQL7. SQL在云数据仓库中的角色8. 安全性与隐私保护9. SQL的未来展望《SQL数据分析实战第2版》编辑推荐内容简介目录前言/序言 随着云计算技术的飞速发展数据分析已经成为了许多企业和组织不可或缺的核心能力。在这个转变过程中SQL结构化查询语言作为数据处理和查询的标准工具正在云计算环境中展现出全新的活力和角色。本文将探讨SQL在云计算中的新定位以及它如何重新定义现代数据分析的边界和可能性。
1. 云计算与数据分析的融合
云计算提供了弹性可扩展的计算资源、存储能力和高效的数据处理能力使得数据分析变得更加容易和高效。通过将数据存储在云端分析师可以随时随地访问和分析数据无需担心硬件资源的限制。这种融合为SQL带来了新的应用场景和性能优化。
2. SQL在云计算中的新角色
在云计算环境中SQL不再仅仅是数据库查询语言而是成为了数据分析的核心工具。云计算平台提供了丰富的SQL服务如分布式SQL查询引擎、SQL-on-Hadoop解决方案等使得分析师可以通过SQL处理和分析大规模数据集。此外云计算还使得SQL与其他数据分析工具和平台无缝集成进一步提升了数据分析的效率和灵活性。
3. 分布式SQL查询引擎
分布式SQL查询引擎是云计算环境中SQL应用的重要代表。它通过并行处理和分布式计算使得SQL查询能够在大型数据集上高效执行。这种引擎通常与分布式存储系统相结合如Hadoop、Spark等使得分析师可以通过SQL查询这些分布式存储系统中的数据实现快速的数据分析和处理。
4. SQL-on-Hadoop解决方案
Hadoop作为大数据领域的代表性技术与SQL的结合为数据分析带来了革命性的变化。SQL-on-Hadoop解决方案允许分析师使用熟悉的SQL语法来查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据集。这种解决方案通过将SQL查询转换为MapReduce作业或其他计算模型在Hadoop集群上执行从而实现了对大数据的高效处理和分析。
5. SQL与其他数据分析工具的集成
在云计算环境中SQL不再孤立存在而是与其他数据分析工具和平台紧密集成。例如SQL可以与数据可视化工具、机器学习平台、数据仓库等无缝对接使得分析师可以在一个统一的平台上完成数据提取、清洗、分析、可视化等全过程。这种集成不仅提高了数据分析的效率和灵活性还使得分析师能够更全面地理解和利用数据。
6. 实时数据分析与SQL
云计算的另一个重要特点是实时数据处理和分析的能力。通过分布式流处理框架如Apache Kafka、Apache Flink等与SQL的结合分析师可以实现对数据流的实时查询和分析。这种实时数据分析能力使得企业和组织能够迅速响应市场变化发现新的商业机会。
7. SQL在云数据仓库中的角色
云数据仓库作为云计算环境中存储和分析大规模数据的重要工具SQL在其中发挥着关键作用。通过SQL分析师可以对云数据仓库中的数据进行复杂的查询和分析操作满足各种业务需求。云数据仓库还提供了高效的数据加载、查询优化和并行计算等功能进一步提升了SQL查询的性能和效率。
8. 安全性与隐私保护
在云计算环境中进行数据分析时确保数据的安全性和隐私保护至关重要。SQL提供了访问控制和数据加密等机制帮助企业和组织遵守数据保护法规确保用户数据的安全。通过合理的权限设置和数据加密措施SQL在云计算环境中能够保护数据免受未经授权的访问和泄露风险。
9. SQL的未来展望
随着云计算技术的不断发展和创新SQL在数据分析领域的前景将更加广阔。未来的SQL可能会进一步融合人工智能和机器学习技术实现更高级的数据分析和预测功能。同时随着云计算平台的不断优化和升级SQL查询的性能和效率也将得到进一步提升。
SQL在云计算中的新角色正在重新定义数据分析的边界和可能性。通过云计算平台的支持和与其他数据分析工具的集成SQL在数据处理、查询和分析方面展现出了强大的能力。未来随着技术的不断进步和创新我们有理由相信SQL将在数据分析领域发挥更加重要的作用为企业和组织创造更大的价值。 《SQL数据分析实战第2版》 获取方式《SQL数据分析实战第2版》- 京东图书
编辑推荐
《SQL数据分析实战第2版》由一个专业数据科学家团队撰写该团队曾经利用自己的数据分析技能为各种形式和规模的企业提供服务因此拥有非常丰富的实践经验。本书是读者开始学习数据分析的入门宝典它向读者展示了如何有效地筛选和处理来自原始数据的信息。即使你是一个没有任何经验的新人也可以从本书的学习中获益良多。
内容简介
《SQL数据分析实战第2版》详细阐述了与SQL数据分析相关的基本解决方案主要包括SQL数据分析导论、SQL和数据准备、聚合和窗口函数、导入和导出数据、使用复合数据类型进行分析、高性能SQL、科学方法和应用问题求解等内容。此外本书还提供了相应的示例、代码以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。
目录
第1章 SQL数据分析导论 11.1 本章主题简介 11.2 数据世界 21.2.1 数据类型 21.2.2 数据分析和统计 31.2.3 统计类型 31.2.4 作业1.01分类新数据集 41.3 描述性统计方法 51.3.1 单变量分析 51.3.2 数据频率分布 61.3.3 练习1.01创建直方图 61.3.4 分位数 111.3.5 练习1.02计算附加销售额的四分位数 121.3.6 集中趋势的度量 151.3.7 练习1.03计算附加销售额的集中趋势 161.3.8 数据散布的度量 171.3.9 练习1.04附加销售额的散布程度 191.3.10 双变量分析 201.3.11 散点图 201.3.12 皮尔逊相关系数 241.3.13 练习1.05计算两个变量的Pearson相关系数 251.3.14 解释和分析相关系数 281.3.15 时间序列数据 301.3.16 作业1.02探索经销商销售数据 311.3.17 处理缺失数据 321.4 统计显著性检验 321.4.1 统计显著性检验的组成 321.4.2 常见的统计显著性检验 341.5 关系数据库和SQL 341.5.1 关系数据库的基础概念 341.5.2 SQL数据库的优缺点 351.6 SQL的基本数据类型 361.6.1 数值 361.6.2 字符 371.6.3 布尔值 371.6.4 日期时间值 381.6.5 数据结构JSON和数组 381.7 读取表SELECT查询 381.7.1 SELECT查询的工作原理 391.7.2 SELECT查询中的基本关键字 401.7.3 SELECT和FROM语句 401.7.4 WHERE 子句 411.7.5 AND/OR子句 411.7.6 IN/NOT IN子句 421.7.7 ORDER BY子句 431.7.8 LIMIT子句 451.7.9 IS NULL/IS NOT NULL子句 461.7.10 练习1.06在SELECT查询中使用基本关键字 471.7.11 作业1.03在SELECT查询中使用基本关键字查询客户表 491.8 创建表 491.8.1 创建空白表 491.8.2 列约束 501.8.3 练习1.07在SQL中创建表 501.8.4 使用SELECT创建表 511.9 更新表 521.9.1 添加和删除列 521.9.2 添加新数据 531.9.3 更新现有行 551.9.4 练习1.08更新表格以提高车辆的价格 561.10 删除数据和表 571.10.1 从行中删除值 571.10.2 从表中删除行 581.10.3 删除表 591.10.4 练习1.09删除不必要的表 591.10.5 作业1.04为营销活动创建和修改表 601.11 SQL和分析 611.12 小结 61第2章 SQL和数据准备 632.1 本章主题简介 632.2 组合数据 632.2.1 使用JOIN连接表 642.2.2 连接类型 662.2.3 内连接 672.2.4 外连接 702.2.5 交叉连接 752.2.6 练习2.01使用JOIN进行分析 762.2.7 子查询 772.2.8 UNION 782.2.9 练习2.02使用UNION生成来宾名单 802.2.10 公用表表达式 822.3 转换数据 832.3.1 CASE WHEN函数 842.3.2 练习2.03使用CASE WHEN函数获取区域列表 852.3.3 COALESCE函数 862.3.4 NULLIF函数 872.3.5 LEAST和GREATEST函数 892.3.6 转换函数 902.3.7 DISTINCT和DISTINCT ON函数 912.3.8 作业2.01使用SQL技术构建销售模型 932.4 小结 94第3章 聚合和窗口函数 953.1 本章主题简介 953.2 聚合函数 953.2.1 常见聚合函数简介 963.2.2 练习3.01使用聚合函数分析数据 983.3 使用GROUP BY聚合函数 993.3.1 GROUP BY子句 1003.3.2 多列GROUP BY 1043.3.3 练习3.02使用GROUP BY按产品类型计算成本 1053.3.4 分组集 1063.3.5 有序集合聚合 1073.4 HAVING子句 1093.4.1 HAVING子句的语法 1093.4.2 练习3.03使用HAVING子句计算并显示数据 1103.5 使用聚合函数清洗数据和检查数据质量 1113.5.1 使用GROUP BY查找缺失值 1113.5.2 使用聚合函数衡量数据质量 1133.5.3 作业3.01使用聚合函数分析销售数据 1143.6 窗口函数 1153.6.1 窗口函数基础知识 1163.6.2 练习3.04分析一段时间内的客户数据填充率 1213.6.3 WINDOW关键字 1233.7 窗口函数统计 1243.7.1 练习3.05雇佣日期的排名顺序 1253.7.2 窗口frame子句 1263.7.3 练习3.06团队午餐激励 1293.7.4 作业3.02使用窗口帧和窗口函数分析销售数据 1303.8 小结 131第4章 导入和导出数据 1334.1 本章主题简介 1334.2 COPY命令 1344.2.1 使用psql复制数据 1354.2.2 配置COPY和 \copy 1374.2.3 使用COPY和\copy将数据批量上传到数据库 1384.2.4 练习4.01将数据导出到文件以在Excel中进一步处理 1394.3 使用R分析数据 1434.3.1 使用R的原因 1434.3.2 开始使用R 1434.4 使用Python分析数据 1464.4.1 使用Python的原因 1464.4.2 开始使用Python 1464.4.3 使用SQLAlchemy和Pandas改进Python中的Postgres访问 1494.4.4 关于SQLAlchemy 1504.4.5 结合使用Python和Jupyter Notebook 1514.4.6 使用Pandas读写数据库 1534.4.7 练习4.02在Python中读取和可视化数据 1544.4.8 使用Python将数据写入数据库 1564.4.9 使用COPY提高Python写入速度 1574.4.10 用Python读写CSV文件 1584.5 导入和导出数据的最佳实践 1604.5.1 跳过密码 1604.5.2 作业4.01使用外部数据集发现销售趋势 1614.6 小结 162第5章 使用复合数据类型进行分析 1635.1 本章主题简介 1635.2 用于分析的日期和时间数据类型 1645.2.1 关于DATE类型 1645.2.2 转换日期类型 1675.2.3 关于INTERVAL类型 1695.2.4 练习5.01时间序列数据分析 1705.3 在PostgreSQL中执行地理空间分析 1725.3.1 纬度和经度 1725.3.2 在PostgreSQL中表示纬度和经度 1725.3.3 练习5.02地理空间分析 1745.4 在PostgreSQL中使用数组数据类型 1765.4.1 关于ARRAY类型 1765.4.2 练习5.03使用数组分析序列 1795.5 在PostgreSQL中使用JSON数据类型 1815.5.1 JSONB预解析的JSON 1835.5.2 从JSON或JSONB字段访问数据 1845.5.3 使用JSON路径语言 1865.5.4 在JSONB字段中创建和修改数据 1885.5.5 练习5.04通过JSONB搜索 1895.6 使用PostgreSQL的文本分析 1915.6.1 标记文本 1915.6.2 练习5.05执行文本分析 1935.6.3 执行文本搜索 1965.6.4 优化PostgreSQL上的文本搜索 1985.6.5 作业5.01销售搜索和分析 2005.7 小结 202第6章 高性能SQL 2036.1 本章主题简介 2036.2 数据库扫描方法 2046.2.1 查询计划 2056.2.2 顺序扫描 2056.2.3 练习6.01解释查询计划器 2066.2.4 作业6.01查询计划 2106.2.5 索引扫描 2116.2.6 B树索引 2126.2.7 练习6.02创建索引扫描 2136.2.8 作业6.02实现索引扫描 2186.2.9 哈希索引 2196.2.10 练习6.03生成若干个哈希索引来比较性能 2206.2.11 作业6.03实现哈希索引 2236.2.12 有效的索引使用 2246.3 高性能JOIN 2266.3.1 练习6.04使用INNER JOIN 2276.3.2 作业6.04实现高性能连接 2336.4 函数和触发器 2346.4.1 函数定义 2356.4.2 练习6.05创建没有参数的函数 2366.4.3 作业6.05定义最大销售额函数 2396.4.4 练习6.06创建带参数的函数 2406.4.5 关于\df和\sf命令 2416.4.6 作业6.06创建带参数的函数 2426.4.7 触发器 2436.4.8 练习6.07创建触发器来更新字段 2456.4.9 作业6.07创建触发器以跟踪平均购买量 2506.4.10 终止查询 2516.4.11 练习6.08取消长时间运行的查询 2526.4.12 作业6.08终止长时间运行的查询 2536.5 小结 254第7章 科学方法和应用问题求解 2557.1 本章主题简介 2557.2 案例分析 2557.2.1 科学方法 2567.2.2 练习7.01使用SQL技术进行初步数据收集 2567.2.3 练习7.02提取销售信息 2597.2.4 作业7.01量化销量下降的情况 2637.2.5 练习7.03启动时序分析 2657.2.6 作业7.02分析销售价格假设的差异 2727.2.7 练习7.04通过电子邮件打开率分析销量增长情况 2747.2.8 练习7.05分析电子邮件营销活动的效果 2827.2.9 得出结论 2867.2.10 现场测试 2867.3 小结 287附录 289前言/序言
现代企业每天都在运营并快速生成大量数据。隐藏在这些数据中的是关键模式和行为它们可以帮助企业从根本上深入了解自己的客户。作为一名数据分析师最令人兴奋的莫过于像淘金一样从海量数据分析中获取有用的见解。
本书由一个专业数据科学家团队撰写该团队曾经利用自己的数据分析技能为各种形式和规模的企业提供服务因此拥有非常丰富的实践经验。本书是读者开始学习数据分析的入门宝典它向读者展示了如何有效地筛选和处理来自原始数据的信息。即使你是一个没有任何经验的新人也可以从本书的学习中获益良多。
本书首先向读者展示了如何形成假设并生成描述性统计数据这些统计数据可以为读者现有的数据提供关键见解。跟随本书读者将学习如何编写SQL查询来聚合、计算和组合来自当前数据集之外的SQL数据。读者还将了解如何使用不同的数据类型如JSON。通过探索高级技术如地理空间分析和文本分析读者最终将能够更深入地了解自己的业务。最后本书还能让读者了解如何使用分析和自动化等高级技术以更快、更有效地获取信息。
通读完本书读者将获得识别数据中的模式和提取见解所需的技能。读者将能够以专业数据分析师的眼光来查看和评估数据。
本书读者
如果读者是一名正在寻求过渡到分析业务的数据库工程师或者是具有SQL基础知识但不知道如何通过它来挖掘数据见解的人那么本书正适合你。
