SQL作为流行的数据库语言，有着很广泛的用途，而数据分析这部分的应用是可以较快上手实操的，因此决定写下此篇经验总结，希望可以帮助到想快速了解SQL在数据分析中应用的小伙伴们。

既然想好要跨入SQL的大门了，那么先看看它的定义：
结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。

从上面的定义可以看出SQL有两大特点：
1.它是一个管理数据库的工具，这说明它的使用是需要与对应的方法配合的；
2.它还是一个程序语言，这说明它的书写需要符合制定的语法规范。
实际工作中也是先确定要使用SQL达到什么效果，然后按照语法规范写出代码，即编程设计。

接下来就从这2大特点入手，介绍SQL是怎么辅助数据分析的。

数据分析中的SQL

数据分析流程大致分为5步，如下图所示：

其中，在第2，3，4步才需要用到SQL操作数据库。上图也说明了在使用SQL之前需要做好一些准备：
1）安装SQL好环境，连接好要分析的数据库；
2）明确本次分析目标，根据目标确定需要的字段。
接下来介绍这3个步骤的目标以及用到的SQL功能：

数据探索与收集

这一步目标是了解数据表字段名对应的数据，并收集本次分析需要字段的数据，主要使用SQL的查询功能，依次是：数据字典查询 和 字段查询。

1.使用数据字典查询，了解数据表字段名
数据字典相当于数据库的花名册，可以通过它了解字段名及其对应的数据含义，以便确定要收集的字段名。这个操作有固定的SQL代码：

DESC 数据表名 ；  #一次一个数据表名
2.使用字段查询，收集字段的数据

确定了要查询的字段名后，就可以开始数据收集了，这个操作对应的SQL语句是：
SELECT 字段名 FROM 数据表名 ;  #查询多个字段名时用逗号隔开
数据清洗与整理
这一步的目标是定位异常数据，并进行处理，获得更为干净的数据，主要使用SQL的字段统计，数据删除、更新，以及数据筛选功能。
1.使用字段值去重计数，定位异常数据

这个方法适合有明确答案数量的字段，通过count函数去重计数可以快速了解字段是否存在异常值，例如是否毕业这样的字段，这明确是2种答案，是和否，可如果去重计数得到3，则说明肯定存在一个异常值，这个操作对应的SQL语句是：
SELECT COUNT(DISTINCT 字段名) FROM 数据表名 ;​  #括号里的DISTINCT表示去重
2.数据清洗

找到异常数据后，根据出错的数据占比，如果超过了90%，则说明这个字段的数据无参考价值，可用delete函数进行删除处理，这个操作对应的SQL语句是：
DELETE FROM 表名 WHERE 筛选条件 ;  #筛选条件用于定位删除的区域，例如字段名='异常值'
如果是知道某个异常数据的正确的数据是多少，可以使用update更新数据，这个操作对应的SQL语句是：
UPDATE 表名 SET 字段名='正确值' WHERE 字段名='异常值' ;
3.数据筛选

说明两个示例代码里，都有用到where来筛选数据，这是经常与其他函数配合使用的语句，筛选条件通常是锁定范围的表达式，例如 字段名='异常值' 。

数据分析与可视化
这一步的目标，是进一步分析数据之间的关联，得出一些决策建议并用可视化图表展示出来，由于SQL语言没有可视化的功能，所以这一步主要使用到SQL的数据表拼接、数据统计和筛选排序等功能。
1.数据表拼接

如果要同时查询来自两个不同数据表的字段对比，就需要用到join来拼接数据表，例如查询用户中已经注册会员的人数占比，则需要以用户ID为基准拼接用户注册表和会员注册表。这个操作对应的SQL语句是：
SELECT 字段1 FROM 表a JOIN 表b ON 表a.字段2=表b.字段2 ；#字段2就是拼接的基准字段
2.数据统计

关于数据统计，SQL有3个函数：count用于记录数求和，sum用于字段数值求和，avg用于字段数值求平均数。这3个操作的代码格式是一样的，仅函数名不同，其中count记录数求和对应的SQL语句是：
SELECT COUNT(DISTINCT 字段名) FROM 数据表名 ;​  #括号里的DISTINCT表示重复记录不计数
3.数据排序

得出统计结果后，往往还需要使用order by来进行数据排序，以便后续决策。使用后，指定字段默认是升序排列的，需要降序的话，需要在字段名右边加上desc。这个操作对应的SQL语句是：
SELECT 函数(字段名) FROM 表名 GROUP BY 字段名 DESC ;​​​​