SQL para análise de dados: O que devo aprender?

Talvez você já esteja ciente da importância do SQL na análise de dados. Mas quais recursos do SQL são importantes para a análise de dados e onde você pode aprendê-los? Neste artigo, responderemos às suas perguntas.

Antes de falarmos sobre o uso do SQL para análise de dados, é útil saber do que estamos falando. Portanto, vamos definir essas duas coisas.

Structured Query Language (SQL) é uma linguagem de programação usada para gerenciar dados em bancos de dados relacionais. Ela pode ser usada para consultar, inserir, atualizar e excluir dados armazenados em um banco de dados.

A análise de dados, por outro lado, é o processo de revisão, limpeza, transformação e manipulação de dados para descobrir percepções significativas, tirar conclusões e apoiar a tomada de decisões. Usando ferramentas e técnicas de análise de dados, é possível encontrar padrões, tendências e relacionamentos em seus dados. Depois que essas informações úteis forem extraídas, as empresas e organizações poderão tomar decisões melhores, simplificar os procedimentos e resolver problemas.

Então, como exatamente o SQL e a análise de dados interagem? O SQL é útil para a análise de dados porque fornece uma linguagem padronizada para pesquisar, manipular e combinar dados de bancos de dados relacionais. Ele ajuda os analistas a obter, converter e agregar dados de maneira eficiente, permitindo que eles extraiam insights e tomem decisões informadas com base nos dados.

Se você está procurando um curso abrangente para começar a trilhar o caminho para se tornar um analista de dados, não precisa procurar mais do que a nossa SQL de A a Z trilha de aprendizado. Ele abrange conceitos fundamentais e avançados de SQL, dando a você uma vantagem inicial sobre as ferramentas necessárias para a análise de dados.

Por que o SQL é importante para a análise de dados?

O SQL é importante para a análise de dados porque oferece uma maneira sistemática e eficaz de obter, modificar, agregar e integrar dados de bancos de dados relacionais. Ele oferece aos analistas a capacidade de extrair insights de conjuntos de dados complexos, o que permite tomar melhores decisões baseadas em dados. Se a função de um analista de dados é algo que lhe interessa, confira nosso artigo Por que todo analista de dados deve saber SQL?

Vamos dar uma olhada em alguns dos motivos pelos quais o SQL é útil para a análise de dados:

1. Recuperação de dados

O SQL permite que os analistas acessem com eficiência dados específicos de bancos de dados. Ele oferece um método organizado de consulta e recuperação de dados com base em várias condições, como filtragem por determinados critérios, classificação dos resultados e seleção de colunas específicas. Essa funcionalidade ajuda os analistas a obter facilmente os dados necessários.

2) Manipulação de dados

O SQL oferece ferramentas sofisticadas de manipulação de dados. Ele pode ser usado pelos analistas para executar cálculos, alterar dados, mesclar conjuntos de dados e criar novas tabelas ou exibições. O SQL permite uma ampla gama de tarefas de manipulação de dados, como agregação de dados, união de tabelas e cálculos sofisticados. Graças a essa versatilidade, os analistas podem moldar e preparar os dados para análise.

3. integração de dados

O SQL é essencial para a integração de dados de várias fontes. Para realizar uma análise completa, os analistas frequentemente precisam mesclar dados de vários bancos de dados ou tabelas. O SQL tem funções de junção sofisticadas que permitem que os analistas combinem dados relevantes com base em campos comuns. Essa funcionalidade possibilita a agregação de dados e facilita a análise de conjuntos de dados vastos e complexos.

4. agregação e compactação de dados

O SQL oferece vários métodos e processos para agregação e resumo de dados. Ele pode ser usado pelos analistas para calcular métricas como contagens, somas, médias e valores máximos ou mínimos. Os analistas podem usar essas funções para obter insights úteis dos dados e desenvolver relatórios resumidos ou indicadores-chave de desempenho (KPIs) que forneçam uma breve visão geral dos dados.

5. limpeza e transformação de dados

Antes da análise, os dados são frequentemente limpos e transformados para verificar sua qualidade e aplicabilidade. O SQL fornece vários métodos para lidar com tarefas de limpeza de dados, como excluir duplicatas, lidar com valores ausentes e padronizar formatos de dados. As instruções SQL podem ser usadas pelos analistas para executar transformações de dados e garantir a integridade e a consistência dos dados.

6) Escalabilidade e padronização

O SQL é popular, altamente escalável e suportado pela maioria dos sistemas de gerenciamento de banco de dados (DBMS). Essa padronização permite que os analistas trabalhem com diversos bancos de dados usando um conjunto uniforme de comandos e sintaxe SQL. Isso facilita a troca entre sistemas e a colaboração com outros analistas.

7. otimização do desempenho

O SQL permite que os analistas otimizem o desempenho de suas consultas. Os analistas podem criar consultas SQL eficientes que são executadas rapidamente, mesmo quando lidam com grandes conjuntos de dados, se conhecerem a estrutura do banco de dados, a indexação e as técnicas de otimização de consultas. Essa modificação reduz o tempo necessário para a recuperação e análise de dados e aumenta a produtividade.

Agora que já estabelecemos a importância do SQL na análise de dados, vamos dar uma olhada nos principais recursos que o tornam importante para uma análise de dados eficaz.

Comece com uma boa base

A primeira e mais importante etapa do aprendizado de SQL para análise de dados é ter uma base sólida de SQL. A recuperação, o agrupamento, a classificação e a fusão de várias tabelas são essenciais para a análise fundamental de dados.

Recuperação de dados

O SQL tem uma sintaxe robusta e adaptável para acessar informações de bancos de dados. Os analistas podem criar condições, filtrar dados com base em critérios, classificar dados e escolher determinadas colunas usando essa ferramenta. O comando SQL SELECT é usado para recuperar subconjuntos de dados selecionados para análise.

Filtragem e lógica condicional

A cláusula WHERE pode ser usada para filtrar dados com base em condições especificadas. Para desenvolver condições de filtragem complicadas, os analistas podem fornecer expressões lógicas, comparações e usar operadores como AND, OR e NOT. Esse recurso permite que os analistas se concentrem na seleção de subconjuntos de dados que sejam relevantes para suas pesquisas.

Classificação e ordenação

O SQL permite que os analistas classifiquem os dados em ordem crescente (1-10, A-Z) ou decrescente (10-1, Z-A) com base em uma ou mais colunas. A classificação é importante para examinar os dados em uma determinada ordem, identificar tendências e localizar exceções. Ela ajuda na organização e apresentação dos dados.

Agrupamento e agregação

A cláusula GROUP BY do SQL permite que os analistas agrupem dados com base nos valores de uma ou mais colunas. O uso do GROUP BY com funções de agregação permite que os analistas calculem métricas. O agrupamento e a agregação facilitam a análise de dados em diferentes níveis de detalhes e a detecção de padrões e tendências em subconjuntos de dados.

Uniões e integração de dados

O SQL oferece uma variedade de junções - incluindo INNER JOIN, LEFT JOIN e RIGHT JOIN - que permitem aos analistas integrar dados de várias tabelas com base em valores de colunas correspondentes. Esse recurso simplifica a integração de dados e permite que os analistas realizem análises em vários conjuntos de dados, reunindo informações semelhantes para uma análise completa.

Para abranger os conceitos mencionados acima, o site LearnSQL.com.br oferece o SQL para Iniciantes curso. Todos os nossos cursos são interativos; cada exercício consiste em um pouco de leitura e uma atividade para testar sua compreensão. Essas tarefas práticas permitem que você crie consultas SQL imediatamente.

Adição e modificação de dados em um banco de dados

O próximo recurso crucial do SQL para análise de dados é a capacidade de adicionar e modificar dados em um banco de dados. Dependendo da estrutura da sua empresa, talvez seja necessário carregar conjuntos de dados em um banco de dados, modificar registros existentes e excluir dados que não são mais relevantes.

Atualização de dados

A instrução UPDATE permite que os usuários modifiquem os dados existentes em um banco de dados. Com base nas condições declaradas, eles podem atualizar um único ou até mesmo vários registros. Isso permite que você altere dados, atualize valores ou adicione novas informações ao banco de dados.

Inserção de dados

A instrução INSERT adiciona novos pontos de dados ao banco de dados. Os analistas podem inserir dados em massa em tabelas específicas ou adicionar entradas individuais, definindo os valores de cada coluna.

Exclusão de dados

Para remover dados de um banco de dados, o SQL tem a instrução DELETE. Os analistas podem excluir registros específicos ou tabelas inteiras com base nas condições especificadas. Esse recurso é útil para a manutenção de dados, a exclusão de registros redundantes ou irrelevantes e o controle de políticas de retenção de dados.

Esses comandos da Linguagem de Manipulação de Dados (DML) permitem que os analistas gerenciem adequadamente os dados, incorporem novas informações e mantenham a integridade dos dados para análises confiáveis. Gostaria de saber mais? Nosso curso tem tudo o que você precisa Usando Comandos INSERT, UPDATE e DELETE em SQL. Ele o levará além do que você aprendeu no SQL para Iniciantes curso e ensinará como usar o SQL para recuperar, armazenar, modificar, excluir, inserir e atualizar dados.

Funções SQL

As funções SQL incluem funções numéricas, como ROUND, que aumentam a legibilidade, funções de texto para criar relatórios compreensíveis e funções de data/hora para agrupamento e filtragem com base no tempo. Vamos dar uma olhada em alguns exemplos abaixo.

Funções incorporadas

O SQL tem uma infinidade de funções incorporadas que permitem que os analistas façam uma variedade de cálculos, transformações e manipulações nos dados. Essas funções incluem:

• Funções matemáticas, como ABS, ROUND, e POWER
• Funções de cadeia de caracteres, como LENGTH, CONCAT e SUBSTRING.
• Funções de data e hora como GETDATE, DATEADD, DATEDIFF, e muitas outras.

Usando essas funções, os analistas podem alterar os dados com eficiência nas consultas SQL.

Funções agregadas

COUNT SUM, , e são exemplos de funções agregadas do SQL. Essas funções permitem que os analistas extraiam percepções importantes e informações resumidas de conjuntos de dados calculando contagens, totais, médias e encontrando outras métricas agregadas. Elas são especialmente úteis na geração de estatísticas e relatórios. AVG MAX MIN

Funções escalares

O SQL oferece funções escalares, que operam em valores individuais e fornecem um único resultado. As funções escalares podem executar conversões de tipos de dados (CAST e CONVERT), manipulações de texto (TRIM, UPPER e LOWER) e avaliações condicionais (IF e CASE). As funções escalares podem ser usadas para limpar e formatar dados e realizar operações lógicas em consultas SQL.

Confira nosso Funções Comuns em SQL para descobrir como processar dados numéricos, textuais e outros tipos de dados com as funções mais usadas do SQL. Ele abrange as funções que acabamos de mencionar e outras que o ajudarão a aprimorar suas habilidades de análise de dados.

Trabalho com GROUP BY

O agrupamento é um processo importante na análise de dados, e saber como usar a cláusula GROUP BY é fundamental. GROUP BY permite que os analistas agreguem dados e executem cálculos em várias granularidades. Também é fundamental entender as complexidades e os erros típicos que podem ocorrer ao usar GROUP BY, como o uso inadequado ou o agrupamento acidental.

Além disso, o uso do site GROUP BY com outros recursos sofisticados, como CASE WHEN e JOINs, aumenta as possibilidades analíticas. Os analistas podem usar o CASE WHEN para criar critérios personalizados e atribuir valores com base nesses requisitos, o que é útil para segmentação e rotulagem de dados.

Para obter proficiência no uso do GROUP BY, faça nosso curso Como Criar Relatórios Básicos em SQL. Ele aborda as complexidades do GROUP BY, bem como suas práticas recomendadas. Você também aprenderá como evitar armadilhas comuns e como aproveitar o GROUP BY em conjunto com outros recursos avançados.

Uso das extensões GROUP BY

Depois de dominar o trabalho com a instrução GROUP BY, você poderá dar um passo adiante com as extensões GROUP BY. Elas incluem ROLLUP, CUBE e GROUPING SETS. Elas permitem que os analistas criem resumos de dados informativos em uma única consulta.

ROLLUP O CUBE gera um conjunto de resultados hierárquicos com linhas de subtotal para cada nível de agrupamento selecionado, o que permite resumos de dados fáceis em várias dimensões. O vai além, criando um resumo completo que inclui todas as combinações de agrupamento em potencial nas colunas selecionadas. Isso permite a análise e a exploração aprofundadas dos dados.

GROUPING SETSPor outro lado, o Google Analytics, Inc., permite que os analistas criem vários agrupamentos em uma única consulta, especificando combinações alternativas de colunas para agrupar. Isso lhe dá mais poder e flexibilidade quando se trata de definir agrupamentos precisos e resulta em relatórios personalizados e insights mais profundos.

Usando essas extensões do GROUP BY, os analistas podem fortalecer suas habilidades analíticas. Eles podem explorar dados em vários níveis de agregação, investigar várias dimensões e criar relatórios personalizados para obter insights abrangentes. Para obter proficiência nessa área, considere a possibilidade de se inscrever no curso GROUP BY Extensions. Ele lhe dará uma visão geral completa dos sites ROLLUP, CUBE e GROUPING SETS. Você terá experiência prática em usá-los para executar tarefas avançadas de análise e geração de relatórios.

SQL Avançado

Funções de Janela (Window Functions) em SQL

Vamos passar para ferramentas SQL mais avançadas para análise de dados, começando pelas funções de janela. Essas funções executam operações em uma janela especificada ou em um subconjunto de linhas em um conjunto de dados. Elas permitem que os analistas façam cálculos usando dados de várias linhas, mantendo o conjunto geral de resultados.

Com as funções de janela do SQL, um usuário pode criar relatórios de classificação atribuindo uma classificação ou um número de linha a cada linha dentro de uma janela específica. Os analistas usam isso para gerar relatórios que destacam os valores superiores ou inferiores, identificam tendências ou realizam análises comparativas.

As funções de janela permitem o cálculo de totais em execução ou somas cumulativas em uma janela de linhas. Isso permite que os analistas acompanhem o progresso, monitorem o desempenho cumulativo ou analisem os dados ao longo do tempo. Para obter mais exemplos sobre o uso de funções de janela, consulte nosso artigo What Are Funções de Janela (Window Functions) em SQL in SQL?

Com as funções de janela, os analistas podem descobrir tendências e outliers mais facilmente em análises de período a período. Você pode aprender mais sobre a funcionalidade avançada do SQL em nosso Funções de Janela (Window Functions) em SQL curso. Esse curso oferece 218 exercícios interativos projetados especificamente para o aprendizado das funções de janela.

Expressões de tabela comuns

A análise de dados frequentemente envolve a divisão de problemas complexos em etapas menores e mais gerenciáveis. Ao lidar com consultas longas, é fundamental estruturá-las de maneira compreensível, gerenciável e eficiente. É nesse ponto que as expressões comuns de tabela (CTEs) entram em ação.

Os CTEs são subconsultas nomeadas (consultas dentro de outras consultas) que fornecem um conjunto de resultados temporários. Esse conjunto de resultados pode ser acessado conforme a necessidade da consulta principal. Os CTEs permitem que você desconstrua cálculos complexos em partes mais simples e gerenciáveis, tornando a consulta inteira mais clara.

O uso de CTEs facilita a compreensão do objetivo da consulta. Eles também incentivam a reutilização, permitindo várias referências em uma consulta, o que reduz a redundância e aumenta a eficiência. Isso serve como base para a construção de junções, agregações e cálculos complexos.

Para saber como usar CTEs de forma eficaz em suas consultas SQL, confira nosso Consultas Recursivas curso. Esse curso se concentra nos CTEs e demonstra como utilizá-los para criar consultas de análise de dados mais legíveis e eficazes. Além disso, não deixe de ler 5 SQL Avançado Constructions que todo analista de dados deve aprender para obter uma visão aprofundada de outras estruturas SQL complexas cruciais para a análise de dados.

A palavra final sobre SQL e análise de dados

Os analistas devem ser capazes de aproveitar o SQL para realizar análises de dados poderosas. Eles são frequentemente chamados para consultar, modificar e analisar dados contidos em bancos de dados relacionais. Ao dominar os recursos discutidos neste artigo, você estará no caminho certo para se tornar um analista de dados!

Todos os cursos mencionados neste artigo estão incluídos em nosso SQL de A a Z curso. Esse curso abrangente cobre todos os recursos de análise de dados mencionados acima e muito mais. Se você estiver interessado em se tornar um analista de dados, não deixe de ler nosso Roteiro para se tornar um analista de dados. Você aprenderá sobre as várias ferramentas necessárias para chegar ao emprego dos sonhos!