很多人入門(mén)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析，往往第一時(shí)間就是去學(xué)習(xí)SQL，那么問(wèn)題就來(lái)了：要成為數(shù)據(jù)分析師需要掌握SQL到什么程度呢？

從我自己的認(rèn)知里，數(shù)據(jù)分析中只有兩部分的工作是 SQL 無(wú)法完成的：數(shù)據(jù)可視化，即數(shù)據(jù)的圖形化展示；數(shù)據(jù)挖掘，即數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)等算法。

那么在實(shí)際工作中的數(shù)據(jù)分析里，哪些具體的工作會(huì)用到 SQL 呢？

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（1）為固定報(bào)表提供數(shù)據(jù)。在大部分的固定報(bào)表中，SQL 一定是為報(bào)表提供數(shù)據(jù)的最好方式。

（2）數(shù)據(jù)跟蹤、報(bào)表調(diào)試、數(shù)據(jù)驗(yàn)證。當(dāng)用戶(hù)反映報(bào)表數(shù)據(jù)有問(wèn)題時(shí)，就需要從報(bào)表的 SQL 出發(fā)，一步步調(diào)試，跟蹤發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)問(wèn)題出現(xiàn)在哪個(gè)表、哪個(gè)過(guò)濾條件、哪個(gè)權(quán)限。還有，在報(bào)表上線(xiàn)前的測(cè)試階段，用自己寫(xiě)好 SQL 返回的數(shù)據(jù)和報(bào)表的 SQL 返回的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證。

（3）一些公司不用專(zhuān)業(yè)圖形化的 ETL 開(kāi)發(fā)工具，而偏向?qū)懘鎯?chǔ)過(guò)程 SQL 來(lái)執(zhí)行數(shù)據(jù)的抽取、轉(zhuǎn)換和加載，因此會(huì)寫(xiě)存儲(chǔ)過(guò)程也是非常重要的。

其實(shí)不同數(shù)據(jù)分析崗位對(duì)于SQL掌握程度的要求和標(biāo)準(zhǔn)是不同的。

比較常見(jiàn)的業(yè)務(wù)分析師，對(duì)SQL的掌握有一定要求，不過(guò)也不必要十分精通，只要能從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)里取數(shù)、學(xué)會(huì)普通的增刪減改就行了，取數(shù)不是業(yè)務(wù)分析師的主要工作，而且很多人用現(xiàn)成的BI工具，或者直接Python大法，雖然也需要SQL從數(shù)據(jù)庫(kù)中取數(shù)，但是不用考慮復(fù)雜邏輯；

如果是做數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的分析師，或者說(shuō)更類(lèi)似于系統(tǒng)分析師，那就必須要精通SQL了，作為吃飯的飯碗，當(dāng)然不能差了，起碼來(lái)說(shuō)T-SQL、約束、觸發(fā)器、復(fù)雜綜合查詢(xún)、客戶(hù)端、聯(lián)機(jī)分析處理等都要掌握，更好地提高檢索速度對(duì)于業(yè)務(wù)來(lái)說(shuō)比較重要；

當(dāng)然還有一些數(shù)據(jù)分析崗位，對(duì)于SQL不是必須的，但是學(xué)會(huì)了是加分項(xiàng)。

一般數(shù)據(jù)分析人員，其中會(huì)用SQL進(jìn)行增刪改查是必須的，然后業(yè)務(wù)不同你可能需要掌握的內(nèi)容有：

1. 除了查，其他建議開(kāi)啟事務(wù)，絕對(duì)是個(gè)好習(xí)慣

2. 會(huì)建立基礎(chǔ)視圖用來(lái)清理數(shù)據(jù)，在存儲(chǔ)過(guò)程中使用視圖，整個(gè)耦合性會(huì)更好一點(diǎn)

3. 會(huì)建立臨時(shí)表來(lái)進(jìn)行多表之間關(guān)聯(lián)，做一些復(fù)雜的查詢(xún)

4. row_number ()函數(shù)使用，熟練使用此函數(shù)，對(duì)于新客/老客/頻次等分析很有幫助

5. 當(dāng)數(shù)據(jù)量大時(shí)，少用子查詢(xún)，多用exists 操作.

6. 關(guān)聯(lián)時(shí)多想想會(huì)不會(huì)出現(xiàn)笛卡爾集，造成數(shù)據(jù)異常

7. 時(shí)間格式轉(zhuǎn)換要熟練

8. lag 函數(shù)

9. concat 函數(shù)

10. stuff 函數(shù) ，使得本來(lái)需要多行展示的列合并在同一列展示，不過(guò)查詢(xún)速度比較慢12. sum()over 函數(shù)

13. max,min等函數(shù)對(duì)于一些字符串的處理特別有用

14. select case when .....end 有時(shí)候可以替代where 條件避免關(guān)聯(lián)

以后也可能會(huì)有新的更加方便的工具出來(lái)替代SQL，但是能夠在SQL應(yīng)用中掌握業(yè)務(wù)邏輯，熟悉業(yè)務(wù)指標(biāo)，精通數(shù)據(jù)清理，對(duì)于數(shù)據(jù)分析方法游刃有余，那么不管走遍哪里都會(huì)不怕了。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的数据分析师要掌握SQL到什么程度？的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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