很多人入門學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析，往往第一時間就是去學(xué)習(xí)SQL，那么問題就來了：要成為數(shù)據(jù)分析師需要掌握SQL到什么程度呢？

從我自己的認(rèn)知里，數(shù)據(jù)分析中只有兩部分的工作是 SQL 無法完成的：數(shù)據(jù)可視化，即數(shù)據(jù)的圖形化展示；數(shù)據(jù)挖掘，即數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)等算法。

那么在實(shí)際工作中的數(shù)據(jù)分析里，哪些具體的工作會用到 SQL 呢？

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（1）為固定報(bào)表提供數(shù)據(jù)。在大部分的固定報(bào)表中，SQL 一定是為報(bào)表提供數(shù)據(jù)的最好方式。

（2）數(shù)據(jù)跟蹤、報(bào)表調(diào)試、數(shù)據(jù)驗(yàn)證。當(dāng)用戶反映報(bào)表數(shù)據(jù)有問題時，就需要從報(bào)表的 SQL 出發(fā)，一步步調(diào)試，跟蹤發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)問題出現(xiàn)在哪個表、哪個過濾條件、哪個權(quán)限。還有，在報(bào)表上線前的測試階段，用自己寫好 SQL 返回的數(shù)據(jù)和報(bào)表的 SQL 返回的數(shù)據(jù)進(jìn)行對比驗(yàn)證。

（3）一些公司不用專業(yè)圖形化的 ETL 開發(fā)工具，而偏向?qū)懘鎯^程 SQL 來執(zhí)行數(shù)據(jù)的抽取、轉(zhuǎn)換和加載，因此會寫存儲過程也是非常重要的。

其實(shí)不同數(shù)據(jù)分析崗位對于SQL掌握程度的要求和標(biāo)準(zhǔn)是不同的。

比較常見的業(yè)務(wù)分析師，對SQL的掌握有一定要求，不過也不必要十分精通，只要能從數(shù)據(jù)倉庫里取數(shù)、學(xué)會普通的增刪減改就行了，取數(shù)不是業(yè)務(wù)分析師的主要工作，而且很多人用現(xiàn)成的BI工具，或者直接Python大法，雖然也需要SQL從數(shù)據(jù)庫中取數(shù)，但是不用考慮復(fù)雜邏輯；

如果是做數(shù)據(jù)倉庫的分析師，或者說更類似于系統(tǒng)分析師，那就必須要精通SQL了，作為吃飯的飯碗，當(dāng)然不能差了，起碼來說T-SQL、約束、觸發(fā)器、復(fù)雜綜合查詢、客戶端、聯(lián)機(jī)分析處理等都要掌握，更好地提高檢索速度對于業(yè)務(wù)來說比較重要；

當(dāng)然還有一些數(shù)據(jù)分析崗位，對于SQL不是必須的，但是學(xué)會了是加分項(xiàng)。

一般數(shù)據(jù)分析人員，其中會用SQL進(jìn)行增刪改查是必須的，然后業(yè)務(wù)不同你可能需要掌握的內(nèi)容有：

1. 除了查，其他建議開啟事務(wù)，絕對是個好習(xí)慣

2. 會建立基礎(chǔ)視圖用來清理數(shù)據(jù)，在存儲過程中使用視圖，整個耦合性會更好一點(diǎn)

3. 會建立臨時表來進(jìn)行多表之間關(guān)聯(lián)，做一些復(fù)雜的查詢

4. row_number ()函數(shù)使用，熟練使用此函數(shù)，對于新客/老客/頻次等分析很有幫助

5. 當(dāng)數(shù)據(jù)量大時，少用子查詢，多用exists 操作.

6. 關(guān)聯(lián)時多想想會不會出現(xiàn)笛卡爾集，造成數(shù)據(jù)異常

7. 時間格式轉(zhuǎn)換要熟練

8. lag 函數(shù)

9. concat 函數(shù)

10. stuff 函數(shù) ，使得本來需要多行展示的列合并在同一列展示，不過查詢速度比較慢12. sum()over 函數(shù)

13. max,min等函數(shù)對于一些字符串的處理特別有用

14. select case when .....end 有時候可以替代where 條件避免關(guān)聯(lián)

以后也可能會有新的更加方便的工具出來替代SQL，但是能夠在SQL應(yīng)用中掌握業(yè)務(wù)邏輯，熟悉業(yè)務(wù)指標(biāo)，精通數(shù)據(jù)清理，對于數(shù)據(jù)分析方法游刃有余，那么不管走遍哪里都會不怕了。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的数据分析师要掌握SQL到什么程度？的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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