データ操作 データ分析 (「SQL データ分析の実践」操作 SQL 実用マニュアル)

SQL を学習するときは、まず実際に使ってみて役立て、その後、よりスムーズに使用できるようにその原理を理解する必要があります。

ほとんどのビジネス シナリオでは、データ処理と統計は SQL を通じて迅速に実装できます。 「SQL Data Analysis in Action」は他の参考書とは異なります。 SQL とは何かを紹介するのではなく、SQL の使い方を直接説明します。日々のマーケティングや業務、マーケットで集計する必要があるデータをもとに、全体的には以下の部分に分けることができます。

1. 操作に SQL を使用する必要があるのはなぜですか?
2. 必要な特定のSQLコンテンツ
3. よく使われるSQL統計テンプレート

運用の役割は、企業内の製品やサービスの日常的な運用、保守、開発を推進し、市場での活動と競争力を確保することです。日常的な管理だけでなく、会社の長期目標の達成を目指した戦略的な計画と実行も含まれます。

• ユーザー関係管理: コミュニティ運営や顧客サービスなどの効果的なユーザー管理戦略を通じて、ユーザーの定着率と忠誠心を高めます。

  
  

• データ分析機能: 運用担当者は、大量のデータから貴重な情報を抽出し、運用上の意思決定を導くために、強力なデータ分析機能を備えている必要があります。

  
  

• プロジェクト管理スキル: 複数のプロジェクトを効果的に管理し、各プロジェクトが時間どおりに完了し、期待される結果が得られるようにする能力。

  
  

運用データ分析には、ユーザー行動分析から製品の最適化、売上予測、市場動向分析まで、幅広い応用シナリオがあります。この多次元アプリケーションにより、データ分析はビジネス運営に欠かせないものになります。以下では、運用データ分析のさまざまなアプリケーション シナリオについて詳しく説明します。

• ユーザー行動分析

• ユーザーセグメンテーション: 企業は、ユーザーの購入履歴、閲覧習慣、インタラクション行動を分析することで、ユーザーをさまざまなグループに分け、よりパーソナライズされたサービスや製品を提供できます。

  
  

• ユーザー エクスペリエンスの最適化: クリックスルー率、ページ訪問時間などのプラットフォーム上のユーザー行動データを使用することで、Web サイトのユーザー インターフェイスとユーザー エクスペリエンスを評価し、改善できます。

  
  

• 製品の最適化

• 機能の反復: ユーザー行動データ分析に基づいて、どの機能が人気があり、どの機能を改善または削除する必要があるかを特定し、製品を市場の需要にさらに適合させます。

  
  

• 市場調整: さまざまな市場やユーザー グループによる製品機能の受け入れ状況を分析し、さまざまな市場の特定のニーズを満たすように製品戦略を調整します。

• 売上予測

• トレンド分析: 過去の販売データを分析することで、将来の販売トレンドを予測し、企業が在庫とサプライ チェーンを事前に管理するのに役立ちます。

  
  

• 有効性評価: クーポンの使用やプロモーション コードの追跡などのマーケティング活動の有効性を分析して、マーケティング戦略を最適化し、ROI を向上させます。

  
  

• 市場動向分析

• 競合他社の監視: 競合他社の市場パフォーマンスと顧客からのフィードバックを分析することで、自社の市場戦略を調整し、競争上の優位性を維持することができます。

  
  

• 市場機会の特定: 業界データと市場動向分析を活用して、新しい市場機会や潜在的な成長分野を特定します。

  
  

• リスク管理

• 異常検出: ユーザーの行動データを分析して、不正行為やセキュリティの脆弱性などの異常なパターンを特定し、企業を損失から保護します。

  
  

• コンプライアンス監視: データ処理および分析プロセスが GDPR やその他のデータ保護規制などの関連法規制に準拠していることを確認します。

  
  

• データの抽出とクエリ
  

• 基本的なデータ取得: 運用担当者は、注文情報やユーザー アクティビティなど、特定の時間範囲内または特定の条件下でデータベースからデータを抽出する必要があることがよくあります。SELECT ステートメントと WHERE 句を組み合わせた単純な SQL クエリを使用すると、必要なデータをデータベースから直接すばやく取得できます。

  
  

• 複数テーブルのデータ統合: 実際のビジネス シナリオでは、注文の詳細、製品情報、ユーザー情報など、必要な情報がさまざまなテーブルに分散していることがよくあります。 INNER JOIN や LEFT JOIN などの SQL のマルチテーブル クエリ機能を使用すると、複数のテーブルのデータを効果的にマージして、運用上の意思決定のための包括的なデータ サポートを提供できます。

  
  

• データ分析と洞察

• パフォーマンス指標の計算: 運用チームは、総売上、平均注文額など、さまざまなビジネス指標を定期的に計算する必要があります。SUM() や AVG() などの SQL 集計関数を使用すると、これらの主要な指標をすばやく計算して、運用の有効性を評価することができます。

  
  

• 複雑なデータ分析: 維持率や顧客生涯価値の計算など、より複雑な分析ニーズに対して、SQL のウィンドウ関数とカスタム集計機能により強力なデータ処理機能が提供されます。たとえば、OVER(PARTITION BY) を使用するとグループ計算を実行し、複雑なビジネス分析を効果的にサポートできます。

  
  

• レポートの自動化と最適化

• データ視覚化のサポート: SQL 自体はデータの視覚化を直接サポートしていませんが、処理されたデータは BI ツールに簡単にインポートしてグラフ表示できます。このようにして、運用担当者はグラフィカル インターフェイスを通じてビジネス トレンドとパフォーマンス指標を直感的に監視できます。

  
  

• 自動レポート生成: スケジュールされた SQL クエリとストアド プロシージャを通じて、データ レポートを自動的に更新できます。これにより、作業効率が向上するだけでなく、運用チームが常に最新のビジネス データを利用できるようになります。

  
  

• 効率性の向上とコミュニケーションの簡素化

• テクノロジへの依存を減らす: 運用担当者が SQL を習得すれば、IT 部門に頼ることなく、データ クエリと分析のタスクを独自に処理できます。これにより、ワークフローが高速化されるだけでなく、技術チームの作業負荷も軽減されます。

  
  

SQL の基本的なデータ型は主に次のとおりです。

1.数値型: 整数型 (INT、SMALLINT、TINYINT など)、浮動小数点型 (FLOAT、DOUBLE、REAL など)、固定小数点型 (DECIMAL、NUMERIC など) が含まれます。

2. 文字列型：文字データを格納するために使用され、CHAR、VARCHAR、TEXT などが含まれます。このうち、CHAR は固定長文字列、VARCHAR は可変長文字列、TEXT は大量のテキストデータを格納するために使用されます。

3. 日付と時刻の型: 日付と時刻のデータを格納するために使用され、DATE、TIME、DATETIME、TIMESTAMP などが含まれます。このうち、DATE は日付、TIME は時刻、DATETIME は日付と時刻、TIMESTAMP はタイムスタンプを表します。

4. バイナリ型：バイナリデータを格納するために使用され、BINARY、VARBINARY、BLOB などが含まれます。このうち、BINARY は固定長バイナリデータ、VARBINARY は可変長バイナリデータ、BLOB は大量のバイナリデータを格納するために使用されます。

5. ブール型: BOOLEAN、BIT など、論理値を格納するために使用されます。このうち、BOOLEAN はブール値を表し、BIT はビット値を表します。

6. データ構造: JavaScript オブジェクト表記 (JSON) や配列などの JSON と配列。配列はデータの単純なリストであり、通常は ['cat','dog','horse'] のように角括弧で囲まれます。 JSON オブジェクトは、{'name':'Bob','age':27'} のように、コンマで区切られ、中括弧で囲まれた一連のキーと値のペアです。

select: フィルタリング、グループ化、集計後の最終的な表示列名と集計操作列を出力します。

from: データテーブルからデータを取得する

where: データをフィルタリングするための条件付きロジック

および/または: フィルター条件間の関係

範囲内/範囲外: 範囲条件フィルタリング

空かどうか

グループ化: フィルタリングされたデータをグループ化して集計する

集計列をフィルタリングする

order by: 出力結果を指定された列で並べ替えます

制限5: 出力データ行の数を制限する

1. join を使用してテーブルを接続します (inner と outer は省略可能)。on を使用して対応する列名を関連付けます。

のように：

 select * from table1 left join table2 on table1.name = table2.name

2. union (all) を使用して、上位テーブルと下位テーブルを結合します (すべてを追加すると、重複が削除されなくなります)。テーブル内の同じ列の出力列名は一貫している必要があることに注意してください。そうでない場合、両方のテーブルの列が同時に表示されます。

のように：

 select * from table1
 union all
 select * from table2

3. 共通テーブル式: with を使用して一時テーブルを作成する

with tb as (
 select * from table1
 )
 select * from tb

1. データの変換

関数の場合：クエリ列の値を他の値にマッピングする

case when ... then '...'
 when ... then ''
 else '' end as new_columns

coalesce関数: 最初の空でない値で埋める

if関数: 最初の値が2番目の値と等しいかどうかを返します

最小関数: 任意の数の値の最小値を返します

最大関数: 任意の数の値の最大値を返します

変換関数: columns::datatype (columns は列名、datatype はデータ型)

distinctive関数: 一意の異なる列の組み合わせを取得する

distinctive on 関数: ターゲット列に同じデータがある場合、1 行のデータのみを返します。予約済みの行を選択するには、order by を使用できます。

のように：

 select distinct on (first_name),* from table order by first_name,hire_date

2. 集計関数

count(columns): 空でない行の数を数える

count(*): すべての行を数える

min(): 最小値

max(): 最大値

合計(): 合計

avg()：平均値を取得する

stddev(): 標準偏差を求める

var(): 分散を求める

regr_slope(x,y): xが従属変数、yが独立変数の場合の線形回帰の傾きを求める

regr_intercept(x,y): xが従属変数、yが独立変数の場合の線形回帰の切片を求める

corr(x,y): xとyの間のピアソン相関係数を求める

3. ウィンドウ関数

select { columns },{window_func} over ( partition by { key } order by {order_key}) from table

これらのうち、window_func はウィンドウ関数を表し、key はパーティション化される列を表し、order_key はソートされる列を表します。一般的に使用されるウィンドウ関数は次のとおりです。

行番号：1,2,3

ランク: 1,1,3

密度ランク: 1,1,2

ntile(n): 順序に基づいてn番目の分位数を計算する

lag(columns,n): 現在の行の列n行前のデータを返します。

lead(columns,n): 現在の行から n 行後ろの列のデータを返します。

フレーム句: (PRECEDING: 前方 - FOLLOWING: 後方)

たとえば、過去 7 日間のローリング データは次のようになります。

 select date
 ,amount
 , avg (amount) over ( order by date rows between 7 preceding and current row ) as date_move_7_avg
 from table