An Overview of SQL in Data Analysis

Une introduction à SQL

SQL ou Structured Question Language fait partie intégrante de l’analyse des données. Le langage de programmation aide à gérer les données dans les bases de données relationnelles.

Une définition de foundation de données relationnelle basic est un groupe de tables contenant des données pertinentes. Les analystes peuvent facilement y accéder pour diverses tâches d’analyse de données. Cela inclut le nettoyage, l’analyse, la mise à jour ou l’édition. Pourtant, tout devrait se passer sans avoir à modifier les tables.

SQL n’est en aucun cas un nouveau programme. Il existe depuis le
années 1970, merci à Donald Chamberlin et Raymond Boyce. Tous deux étaient chercheurs chez IBM. Pourtant, ce n’est qu’en 1979 qu’Oracle, qui s’appelait alors Relational Program, a publié sa version de SQL sous le nom d’Oracle V2.

Après cela, SQL est devenu le langage regular de conversation des bases de données relationnelles. Cela était dû à l’approbation de l’Organisation internationale de normalisation et de l’American National Benchmarks Institute (ANSI).

Explorons moreover en profondeur SQL dans l’analyse de données.

SQL dans l’analyse de données pour les organisations

Les entreprises utilisent les données à diverses fins. L’une des raisons les in addition importantes est d’améliorer la fulfillment des purchasers grâce à de meilleurs companies et produits. Les analystes utilisent différentes techniques, notamment l’analyse statistique, diagnostique, prédictive et prescriptive.

La demande de compétences en analyse de données a ouvert de nombreux emplois d’analyste de données. En effet, obtenir des opportunités est basic dans l’espace en ligne. Il vous suffit de remplir vos coordonnées sur des plateformes d’emploi détaillant votre domaine d’expertise. Lorsqu’une opportunité se présente, vous recevez une alerte à ce sujet.

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Étant donné que l’analyse des données implique la gestion de bases de données massives, il est important de trouver un moyen easy de les gérer. SQL fournit une option parfaite. Les analystes peuvent utiliser le programme pour lire, modifier et manipuler les données selon leurs besoins.

Ce qui rend SQL si attrayant et pratique, c’est que la courbe d’apprentissage n’est pas abrupte du tout. Les débutants peuvent facilement saisir les ideas sans trop d’effort.

Comme nous l’avons indiqué, le travail d’analyse de données implique de gérer des quantités importantes de données. Avec les anciennes méthodes, les authorities doivent copier les données lorsqu’ils utilisent d’autres programs. Ils devront également répliquer ou auditer les données. Mais avec SQL, ces tâches manuelles n’existent moreover.

Les utilisateurs attesteront du fait que le traitement des requêtes est très rapide avec SQL. Cela signifie que les analystes de données mettent la primary sur un outil qui leur permettra de gérer de grandes quantités de données en quelques secondes. Imaginez combien de temps les équipes peuvent gagner avec de tels outils. Pour l’entreprise, de telles mesures peuvent être très rentables tout en améliorant l’efficacité.

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Enfin, vous n’avez pas besoin d’investir dans une infrastructure pour utiliser SQL. Tout ce que vous avez à faire est de l’intégrer à vos autres apps sur votre Personal computer ou votre ordinateur portable. Et oui, vous pouvez également l’utiliser sur des appareils Android comme des tablettes ou des téléphones portables. De additionally, SQL fonctionnera avec n’importe quel système d’exploitation, y compris Linux, Mac ou Home windows.

Remark fonctionne SQL

Les données en SQL existent dans des formats de table. Les lignes représentent le nombre d’enregistrements dans la foundation de données. Les colonnes permettent aux analystes d’attribuer les descripteurs ou caractéristiques nécessaires aux enregistrements correspondants. SQL facilite la récupération d’informations spécifiques à partir de la foundation de données pour une analyse plus approfondie. L’analyste de données peut utiliser SQL pour :

• Exécuter des requêtes de base de données
• Récupérer ou insérer des enregistrements depuis ou dans la foundation de données
• Mettre à jour ou supprimer des enregistrements
• Créer des bases de données, de nouvelles tables, des procédures stockées ou des vues

• Définissez ou accordez des autorisations ou des privilèges sur les vues, les procédures et les tables.

L’un des principaux arguments de vente de SQL réside dans le langage de communication. De nombreux programmes utilisent des langages qui peuvent ne pas être faciles à comprendre, en particulier pour les débutants. SQL utilise des mots anglais simples pour les interactions avec les bases de données. Vous le remarquerez dans les différentes commandes pour accomplir la tâche ci-dessus, notamment : –

• COMPTER() permet de connaître le nombre de lignes du tableau.
• SOMME pour obtenir la somme numérique dans une colonne
• SÉLECTIONNER et DE regardez les colonnes que vous souhaitez sélectionner et les tables à partir desquelles interroger les données.
• Distinct est la commande pour afficher les valeurs de colonne uniques. Vous pouvez, par exemple, consulter les achats à partir d’une base de données de transactions.
• OÙ filtre la ligne qui correspond à des circumstances spécifiques.
• COMMANDÉ PAR permet le tri des colonnes par ordre numérique ou alphabétique,

Les autres commandes de base sont CRÉER UNE MISE À JOUR, CRÉER UN TABLEAU,
INSÉRER DANS, EFFACERet GOUTTE.

Ne laissez pas les simples mots anglais vous tromper, cependant. Les commandes sont capables d’analyser des travaux d’analyse de données très complexes. Cela libère les analystes de données de suivre des cours de programmation intenses pour maîtriser le langage de codage avancé.

SQL permet la création d’outils propriétaires. Comme nous l’avons indiqué ci-dessus, l’un des précurseurs était Oracle avec Oracle V2. Depuis lors, une foule d’autres sont arrivés sur le marché, l’un des as well as populaires étant MySQL, un système open up supply qui est l’un des meilleurs pour les débutants. C’est un outil fantastique pour les données d’application Website back-conclude. D’autres sont PostgreSQL et Microsoft Access.

Inconvénients notables de SQL

Il serait injuste de terminer l’article sans signaler certaines lacunes de SQL. Celui qui revient à plusieurs reprises est l’interface. L’interface permet aux utilisateurs de saisir des requêtes dans la foundation de données sans avoir à utiliser le langage de requête. Bien que le programme soit facile à apprendre, s’habituer à l’interface peut être difficile au début. Il peut, par exemple, être difficile de se memento de la syntaxe ou des commandes spécifiques du langage de requête.

Un schéma de foundation de données standardisé peut rendre la modification ou l’altération assez difficile. Vous devez suivre le schéma défini lors de l’ajout de données aux colonnes ou aux lignes dans les tables liées. Si, en effet, il s’agit d’un inconvénient peut être discutable.

Les limites sont en spot pour assurer l’intégrité et la cohérence des données. Il fournit également un moyen d’assurer la conformité et la sécurité lors du traitement de grandes quantités de données.

La mise à l’échelle des bases de données signifie augmenter la CPU, RAMou
SSD. L’autre alternate est de migrer vers des plus grands, ce qui augmentera le coût. Il en va de même pour les mises à jour constantes pour vous assurer d’avoir accès aux dernières technologies. Vous devez suivre une upkeep qui peut être chronophage et coûteuse en argent.

Dernières pensées

La popularité de SQL pour l’analyse de données carry on de croître malgré son existence depuis tant d’années. La gestion des données est un défi majeur pour de nombreuses organisations. Pourtant, l’analyse est essentielle automobile les informations sont essentielles à la prise de décision.

SQL fournit toutes les fonctionnalités sans le codage complexe ou le langage de programmation. Il n’est pas difficile à utiliser et vous disposez d’outils pour analyser, mettre à jour, créer des tables/bases de données, modifier des données, etcetera. Économisez du temps et de l’argent qui seraient consacrés à l’analyse manuelle des données avec SQL.