01、寫在前面

秋高氣爽，金桂飄香，十月份即將結束，對于求職的小伙伴們來說，“金九銀十”已經接近尾聲，不知道小伙伴們有沒有找到自己心儀的工作呢？相信大多數的小伙伴都經歷過數據分析的面試流程了，在數據分析的面試過程中，除了常規的業務問題外，還會重點考查數據分析的技術能力，這里就不得不提SQL了，SQL作為數據分析的筆試必考題，常常被用來檢驗候選人的技術水平，而且有些題目也是非常的刁鉆，這對于初入職場的“小白”也是非常不友好。不過不用擔心，結合自己多年的數據分析的求職和工作經驗，我們接下來會有一系列文章，詳細講解數據分析面試中那些高頻出現的SQL筆試題以及各大廠的SQL筆試題，學習了這些筆試題的常見套路和解法，把這些題目都刷一遍，在接下來的筆試中應該可以一往無前，勢如破竹!，收割offer啦！
數據分析筆試中比較常考查的一個知識點就是行/列轉換，以及一行/多行轉換，因為在實際的業務中數據原本的存儲方式可能不便于我們進行分析，所以我們需要進行行/列的轉換，以及一行/多行的轉換，這個轉換過程非常常見也比較的tricky，所以也是數據分析面試中經常考查的內容！下面我們就通過實際的案例來進行講解。

02、行/列轉換

行/列轉換在做數據分析時會經常遇到，所謂的行/列轉換就是如下圖所示兩種展示形式的互相轉換。

我們假設有4款產品ABCD，分別在三個電商平臺天貓、淘寶和京東上進行銷售，下表分別以兩種形式記錄了某個月各產品（Product）在各個平臺（Platform）的銷售數量（Quqntity）。我們為了分析的方便，需要對兩種形式進行轉換，也就是我們常說的行/列轉換。

行轉列
假如我們有下表，由Product、Platform、Quantity三個字段組成，但是為了方便展示，我們需要將Platform中的每一平臺展示為一列，也就是行轉列。

方法一：PIVOT
在SQL SERVER中，提供了專門進行行列轉換的函數：PIVOT，PIVOT的一般語法是：
FROM table_source – 表名稱，即數據源
PIVOT(
聚合函數（value_column） – value_column 要轉換為 列值 的列名
FOR pivot_column – pivot_column 指定要轉換的列
IN(column_list) – column_list 自定義的目標列名
)
使用PIVOT進行行轉列的代碼如下：
SELECT *
FROM table
PIVOT (
SUM(quantity) FOR platform IN (‘天貓’,‘淘寶’,‘京東’)
)
通過上面 SQL 語句即可得到下面的結果：

PIVOT 后跟一個聚合函數SUM來拿到結果，FOR 后面跟的平臺Platform是我們要轉換的列，這樣的話平臺中的天貓、淘寶、京東就就被轉換為列。IN 后面跟的就是具體的平臺名稱。

方法二：聚合函數+CASE WHEN
需要注意的是PIVOT是SQL SERVER的內置函數，對于行列轉換非常方便，但Oracle、MySQL是不支持PIVOT函數的。我們可以用聚合函數配合CASE語句實現。使用 CASE WHEN 可以得到和 PIVOT 同樣的結果，但是沒有 PIVOT 簡單直觀。
SELECT Product,
MAX(CASE WHEN Platform=‘天貓’ THEN quantity ELSE 0 END) AS “天貓”,
MAX(CASE WHEN Platform=‘淘寶’ THEN quantity ELSE 0 END) AS “淘寶”,
MAX(CASE WHEN Platform=‘京東’ THEN quantity ELSE 0 END) AS “京東”
FROM table
GROUP BY Product

列轉行
反過來，假設我們有下表 table，各個平臺已經作為一列出現，我們需要將各個平臺匯總為一列，也就是列轉行。

方法一：UNPIVOT
與行轉列類似，在SQL SERVER中，提供了列轉行的函數：UNPIVOT，UNPIVOT的一般語法是：
FROM table_source – 表名稱，即數據源
UNPIVOT(
value_column – value_column 要轉換為 行值 的列名
FOR pivot_column – pivot_column 指定要轉換為指定的列
IN(column_list ) – column_list 目標列名
)
使用UNPIVOT進行列轉行的代碼如下：
SELECT *
FROM table
UNPIVOT (
quantity FOR Platform IN (“天貓”,“淘寶”,“京東”)
)
通過 UNPIVOT 可得到如下結果：

方法二：聚合函數+UNION
同理，Oracle，MySQL也是不支持UNPIVOT函數的，對于這種情況我們可以通過聚合函數+UNION的方式將數據組合起來。
SELECT
Product,
‘天貓’ AS Platform ,
MAX(“天貓”) AS Quantity
FROM table GROUP BY Product
UNION
SELECT
Product,
‘淘寶’ AS Platform ,
MAX(“淘寶”) AS Quantity
FROM table GROUP BY Product
UNION
SELECT
Product,
‘京東’ AS Platform ,
MAX(“京東”) AS Quantity
FROM table GROUP BY Product

03、一行/多行轉換

在數據分析中，還有一個非常常見的場景，就是需要將一行數據拓展為多行數據，或者將多行數據匯總為一行數據，這種一行/多行的數據轉換問題也是面試中頻繁考查的知識點之一，舉例如下圖所示。

一行轉多行
原數據如下：table表中有兩個字段，產品（Product）和供應商（Supplier），每個產品有多個供應商，各個供應商以逗號分割匯總為一行。現在需要將各個供應商分別展開為一行。

針對這種情況，Hive中提供了一個很高效的方法：lateral view和explode等函數一起使用，能將一行數據拆分成多行數據，在此基礎上可以對拆分的數據進行聚合，使用的時候需要注意：
1、explode接受一個數組（或一個map）作為輸入，并將數組元素（map）作為單獨的行輸出。UDTF可以在SELECT表達式列表中使用，也可以作為LATERAL VIEW的一部分使用。
2、LATERAL VIEW是配合explode（或者其他的UDTF），把單行數據拆解成多行后的數據結果集。
3、LATERAL VIEW explode要放置于from之后，where之前
SELECT DISTINCT Product,Supplier
FROM table
LATERAL VIEW explode (split(Supplier,’,’)) as t – t為新表別名
拆成后結果：

多行轉一行
反過來，我們想把多行再變回一行，需要怎么處理呢？我們可以使用：collect_set +concat_ws來實現。代碼如下：
SELECT Product,concat_ws(’,’,collect_set(Supplier)) Product_Supplier
FROM table
GROUP BY Product
最終還原為一行數據如下：

注意：上述用的到的collect_set函數，有兩個作用，第一個是去重，去除group by后的重復元素，
第二個是形成一個集合，將group by后屬于同一組的集合起來成為一個集合。與contact_ws結合使用就是將這些元素以逗號分隔的形式形成字符串。
以上就是數據分析面試—SQL高頻面試題部分的內容，部分數據分析文章請移步 共粽號：【數據分析星球】，更多數據分析面試筆試的文章持續更新中，敬請期待，如果覺得不錯，也歡迎分享、點贊哈~

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【数据分析面试】大厂高频SQL笔试题（一）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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