SQL 实现 Excel 的10个常用功能,附完整笔记!
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发布时间：2024-10-01 03:38
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时间：1天前
SQL是数据分析岗位的核心技能之一，即使你没有精通Python、R或者数据可视化工具，或者不了解机器学习，掌握SQL都是必不可少的。因为没有SQL技能，你可能连数据分析师的门槛都难以跨过。要问SQL难不难，答案是，要写出高质高效的SQL代码确实不容易。但是，如果你要通过SQL笔试，那难度就相对小一些。许多人习惯于使用Excel进行数据处理，通过学习如何用SQL实现Excel中的常用功能，可能会觉得更为直观。本文的目的是帮助新晋数据分析师巩固SQL知识，并提供了一些实际操作的示例。
我们使用了一组虚构的销售数据集，命名为“sale”，包括各种订单和销售记录。接下来，我们将通过SQL来实现一些常见操作。
例如，为了实现关联查询（Vlookup功能），我们可以通过创建一个只包含特定地区（如广州）的子表来模拟Vlookup的使用。这里，我们创建了一个名为“sale_guang”的新表，仅包含广州地区的订单明细号和利润。
需求：根据订单明细号关联“sale”表和“sale_guang”表，并展示只有订单明细号与利润两列。
另一个例子是对比两列差异，比如比较“sale”表与“sale_guang”表中的订单明细号是否存在差异。
去除重复值是我们经常需要处理的任务，例如，去除业务员编码的重复记录。
处理缺失值也很常见，比如使用0填充缺失的地区名称，或删除存在地区名称缺失的行。
多条件筛选是数据分析中常用的技巧，如查询业务员张爱在北京区域销售的订单金额大于等于6000的信息。
模糊筛选数据同样重要，例如筛选存货名称中包含“三星”或“索尼”的信息。
分类汇总功能让我们能够按地区对业务员的利润总额进行计算。
条件计算则涉及到更复杂的数据筛选，例如计算存货名称含有“三星”并且税费高于1000的订单数量、总利润和平均利润。
删除数据间的空格则是细节处理的一部分，确保数据格式的统一。
合并与排序列功能则帮助我们计算每个订单号的成本（成本 = 不含税金额 - 利润）并按成本从高到低排序。
总的来说，SQL提供了强大的数据处理能力，尽管与Python或Excel相比在某些特定任务上可能略显吃力，但其效率和灵活性对于数据分析师来说是无价的。通过实践这些基本的SQL查询，你将能够更好地理解如何在数据处理场景中利用SQL。
面试中常见的SQL笔试题往往涉及基本的查询、筛选、聚合等操作，如查询特定表中的记录、计算平均值、筛选特定条件下的数据等。这些问题旨在测试你的SQL基础知识和解决问题的能力。
为了进一步巩固你的SQL技能，推荐查阅全面的SQL学习资源和完整笔记，以便更深入地理解SQL的各个方面。获取完整版的PDF文档将有助于你在实践中持续学习和应用SQL知识。
SQL 实现 Excel 的10个常用功能,附完整笔记!
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mysql sql语句导入excel
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