原创 尚天强 大话数据分析 SQL和Python作為兩種在資料分析領域常用的技能，無論是資料處理或資料分析均佔有重要地位，可滿足企業中各種複雜的資料任務和需求，對於先學習SQL或Python？以過來人多年的資料分析經驗，推薦你先學習SQL後學習Python。 SQL學習 先來看看什麼是SQL，SQL是一種結構化的查詢語言，用於資料查詢、檢索、處理、儲存等，對資料分析人員來說不可或缺。 SQL善於處理關聯式資料庫，而資料分析模型則是基於關聯式資料庫，因此，SQL是一個高效且實用的資料分析工具。現今大數據時代，透過學習SQL，你可以迅速從資料庫中提取所需信息，進行基礎的資料處理和分析。 無論是在做資料存儲，或亦是做資料處理，SQL都扮演著非常重要的角色，對於職場人來說，要從事資料分析產業，只需要掌握以下幾個SQL知識點，就足以處理和分析數據。 1.基礎語法：了解SQL的基本語法規則，如何寫出正確的SQL查詢語句； 2.資料查詢：熟練SELECT語句，用於從資料庫擷取資料； 3.資料過濾和排序：使用WHERE和ORDER BY子句資料過濾和排序，以滿足特定的資料需求； 4.聚合函數：了解並使用SUM、COUNT、AVG等聚合函數，以進行資料的總和分析； 5.分組與聚合：透過GROUP BY子句將資料分組，並結合聚合函數進行資料分析； 6.連接表：掌握如何使用JOIN操作連接多個表，以便在複雜的資料結構中進行分析； 7.子查詢：理解子查詢的概念和用法，以解決更複雜的資料分析問題； 8.資料轉換與函數：使用SQL的函數進行資料轉換與處理，如日期處理、字串處理等； 9.視窗函數：了解並使用視窗函數，可以對資料進行更複雜的分析和計算； 10.最佳化查詢效能：瞭解如何最佳化SQL查詢以提高效能，例如使用索引、避免全表掃描等。 掌握這些SQL知識點將有效幫助數據分析人員從資料庫中提取和處理數據，為數據分析提供強大的支持，從而輕鬆應對企業級的數據提取和數據處理任務，並且，針對數據分析結果可提出相應的數據分析決策。 對很多人來說，資料分析人員該掌握SQL到什麼程度呢？這也是個問題。 SQL文法簡單直觀，類似英文文法邏輯，要掌握，多練是關鍵。不能拘泥於理論上的學習，需要多學多練才能真正掌握。如果你沒有安裝SQL軟體的話，可在一些SQL線上網站進行學習和實踐，例如牛客網、SQLZOO都提供了大量的SQL練習題，表格、題目一應俱全，輕鬆開啟實戰演練。 資料分析人員對SQL的掌握程度因職位而異。業務分析職位如資料分析師或商業分析師，要求能夠運用SQL從資料倉儲取數，並熟悉常見SQL語句，以支援業務分析工作。而技術型資料崗如資料分析工程師，則必須精通SQL，掌握複雜查詢、視窗函數、多表查詢等，以提高檢索速度，滿足業務需求。 Python學習 其次，Python在數據分析領域也常用到，作為一種通用的程式語言，在數據分析領域也展現了強大的實力。透過Pandas、Numpy、Matplotlib等函式庫，Python不僅可以處理複雜的資料清洗、轉換和視覺化任務。而且，Python也是機器學習領域的主流語言，為分析師提供了更廣泛的應用前景。 在先學習SQL的學習條件下，使用Python做資料處理分析顯得很容易，在許多情況下，SQL和Python的知識點可以互相補充，例如groupby函數在SQL和Python中都有資料分組的作用，這一點是相同的，有了SQL資料處理的先遣知識，可以幫助我們更好的學習和掌握Python知識點。 對比SQL來看，Python在自動化辦公室和資料處理方面有著得天獨厚的優勢，例如一個Excel表中有多個不同的sheet表，將其匯總到一個sheet表中，複製、貼上，需要耗時很長時間，使用Python寫個程式只有8行程式碼，10秒不到，就將多個sheet表中的資料合併到一個Excel表中，這是SQL所無法達到的。 下面程式碼，首先，sheet_name=0匯入第一個sheet表中的數據，然後，遍歷工作簿中的sheet表名，read_excel匯入資料用sheet表名匯入數據，最後，使用concat函數批次將匯入的sheet表合併成為一個表，即完成sheet表合併。 上面將一個Excel 工作簿中的多個工作表合併成一個工作表只是資料處理中的一個很小的應用，對比SQL來看，Python的應用性更廣，可循環、批量地進行資料處理，減少了很多人工操作，是對於SQL資料處理功能性的補充。 除此之外，Python在資料視覺化中也有很廣的應用，例如使用Python中的Matplotlib庫可以做一個視覺化圖表，如下借助Python做了一個使用者畫像儀錶盤，借助儀錶板可以結合業務研究用戶的購買特點，從而得出不同的銷售策略，為企業決策做支撐。 如果你有SQL資料處理的基礎，學習Python就會很快。 通常，我們在學習Python時，首先要學習其資料結構和基本語法這是掌握Python程式設計的基礎，也是後續進行資料分析的關鍵。 Python的資料結構包含列表、元組、字典、集合等，Python的基本語法包括了解變數、資料型態、條件語句、循環語句等基本概念和用法， 其次，掌握一些數據分析套件也是必備的，可以幫助你更好的處理數據和分析數據，例如常見的數據分析套件Numpy、Pandas以及數據視覺化套件Matplotlib、Seaborn都是所必須的，這些庫和工具大幅擴展了Python在數據分析領域的能力，使得數據分析工作更加便利和有效率。