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大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析sql的问题，于是小编就整理了4个相关介绍数据分析sql的解答，让我们一起看看吧。

1. 数据分析常用的数据库有？
2. 小程序数据分析学什么？
3. 数据分析的方法论、流程和框架是怎么样的？
4. 请问写SQL脚本的算不算程序员？

数据分析常用的数据库有？

数据分析中常用的数据库包括以下几种：

1. 关系型数据库（RDBMS）：如MySQL、PostgreSQL、Microsoft SQL Server等，用于存储结构化数据。

2. 非关系型数据库（NoSQL）：如MongoDB、Redis、Cassandra等，用于存储非结构化数据或半结构化数据。

3. 数据仓库（Data Warehouse）：如Amazon Redshift、Google BigQuery等，用于批量处理和分析大规模数据集。

4. 图数据库（Graph Database）：如Neo4j、ArangoDB等，用于存储和查询图形结构的数据。

选择合适的数据库主要取决于具体的业务场景和所需的数据类型。

小程序数据分析学什么？

小程序数据分析主要学习使用数据分析工具和技术，对小程序用户行为、产品功能、运营效果进行量化分析和挖掘。通过分析关键指标，如日活跃用户、留存率、转化率，帮助小程序运营人员了解用户需求、产品性能、优化策略。此外，还会学习数据可视化、统计建模和机器学习等方法，以便从数据中提取洞察，指导小程序的发展和运营决策。

数据分析的方***、流程和框架是怎么样的？

无论多么复杂的事，数据分析要以进出余损中建立！流程和柜架跟你的经营性质分不开！进也有比较好坏，出也有优劣，余也有用耗费！一切过程就是流程，一切经历就是柜架！一切进出余耗预计和投入，就是数据！！别学没用的！！

对于大多数企业和***机构来说，数据不足不是问题。事实上，情况正好相反：通常有太多的信息可供做出明确的决定。

有这么多的数据要整理，你需要从您的数据更多的东西：

您需要知道这是回答您问题的正确数据;
您需要从这些数据中得出准确的结论;和
您需要数据来指导您的决策过程
简言之，您需要更好的数据分析。有了正确的数据分析过程和工具，曾经大量不同的信息就变成了简单、清晰的决策点。

为了提高数据分析技能并简化决策，请在数据分析过程中执行以下五个步骤：

第 1 步：定义您的问题
在组织或业务数据分析中，您必须从正确的问题开始。问题应该是可衡量的、清晰的和简洁的。设计您的问题，以符合或取消您特定问题或机会的潜在解决方案的资格。

例如，从明确界定的问题开始：***承包商的成本正在上升，不再能够提交具有竞争力的合同提案。解决这一业务问题的众多问题之一可能包括：公司能否在不影响质量的情况下裁员？

第 2 步：设置明确的测量优先级
此步骤分为两个子步骤：A） 决定测量什么，B） 决定如何测量它。

A）决定测量什么
以***承包商为例，考虑您需要提供什么样的数据来回答您的关键问题。在这种情况下，您需要了解当前员工的数量和成本，以及他们花费在必要业务职能上的时间百分比。在回答此问题时，您可能需要回答许多子问题（例如，工作人员目前是否未充分利用？如果是这样，哪些流程改进会有所帮助？最后，在决定衡量什么时，一定要包括任何利益相关者可能提出的任何合理异议（例如，如果员工减少，公司将如何应对需求激增？

B）决定如何测量它
思考如何测量数据同样重要，尤其是在数据收集阶段之前，因为您的测量过程要么备后，要么在以后诋毁您的分析。此步骤要问的关键问题包括：

你的时间框架是什么？（例如，年度与季度成本）
你的衡量标准是什么？（例如，美元对欧元）
应包括哪些因素？（例如，年薪与年薪加员工***成本）
第 3 步：收集数据
随着您的问题明确定义和测量优先级的设置，现在是时候收集您的数据了。在收集和整理数据时，请记住以下重要点：

在收集新数据之前，请确定可以从现有数据库或手头来源收集哪些信息。首先收集此数据。
提前确定文件存储和命名系统，以帮助所有受任务的团队成员协作。此过程节省时间并防止团队成员两次收集相同的信息。
如果您需要通过观察或访谈收集数据，请提前开发面试模板，以确保一致性和节省时间。
将收集的数据整理在日志中，并随身即添加任何源注释（包括执行的任何数据规范化）。这种做法验证了你在路上的结论。
第 4 步：分析数据
在从第 1 步收集正确的数据来回答您的问题后，是时候进行更深入的数据分析了。首先，以多种不同的方式操作数据，例如绘制数据并查找相关性，或在 Excel 中创建枢轴表。枢轴表允许您按不同的变量对数据进行排序和筛选，并允许您计算数据的平均值、最大值、最小值和标准偏差 -只需确保避免统计数据分析的这五个陷阱。

在操作数据时，您可能会发现您拥有所需的确切数据，但更有可能的是，您可能需要修改原始问题或收集更多数据。无论哪种方式，这种趋势、相关性、变化和离群值的初始分析都有助于您将数据分析集中在更好地回答您的问题以及其他人可能提出的任何异议上。

在此步骤中，数据分析工具和软件非常有帮助。维西奥、米尼塔布和斯塔塔都是高级统计数据分析的好软件包。然而，在大多数情况下，没有什么能比得上微软Excel在决策工具方面。如果您需要审查或介绍 Excel 为您的数据分析完成的所有功能，我们推荐此哈佛商业评论课程。

第 5 步：解释结果
在分析您的数据并可能进行进一步研究后，终于该解释您的结果了。当你解释你的分析时，请记住，你永远无法证明一个***设是正确的：相反，你只能拒绝这个***设。这意味着无论您收集多少数据，机会总是会干扰您的结果。

在解释数据结果时，请问自己以下关键问题：

数据是否回答了您最初的问题？
这些数据是否有助于您抵御任何异议？
你的结论有什么限制， 你没有考虑过什么角度？
如果你对数据的解释在所有这些问题和考虑下都得到了支持，那么你很可能得出了一个富有成效的结论。剩下的唯一步骤是使用数据分析过程的结果来决定最佳操作方案。

通过在数据分析过程中遵循这五个步骤，您可以为您的企业或***机构做出更好的决策，因为您的选择得到了经过严格收集和分析的数据的支持。通过实践，您的数据分析将更快、更准确， 这意味着您可以做出更好、更明智的决策，以最有效地运行您的组织。

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请问写SQL脚本的算不算程序员？

首先肯定的说，算！

但对于国内的环境来说，单纯的会SQL 很难找到工作。

笔者，在韩国工作，这里我见过最年长的从事IT工作的有60岁！

还在一线，从事数据分析工作，用的只有一个就是SQL!

而且这个部门最年轻的也有45+ ,所以SQL是一个越老越吃香的，当然前提是你得跟业务紧密相关才行，因为所有的业务都能在SQL中体现，领导喜欢的报表都能通过SQL拿到数据！！！ 请大家 关注我 会持续发布数据库相关原创文章

对于只写sql脚算不算程序员，我有一些自己的额看法，希望对你有帮助。通常来说，很多人以为只有写j***a、C语言、C++、python等才算程序员，其实这种认知是片面的。写sql脚本的程序员也可以叫做数据库开发，在工作中会使用了很多事务控制，存储过程等，分析逻辑写出合理的sql。其实这些sql一般都是很复杂的，有各种不同的逻辑计算，需要认真分析，不然很可能出来的结果并不是自己想要的。现在在北上广深，数据库开发的薪资待遇是非常可观的，不过确实很费脑。

我一个朋友现在就是从事数据库开发的工作，经常会写上千行的sql，用来实现后台的统计汇总，在我们看来很枯燥无味，不过他自己还是很有兴趣的。

如果不想特别只是写各种复杂sql，可以考虑数据库管。数据库管理就是维护数据库的稳定，备份恢复，数据库问题的处理，sql的优化与审核等等。该工作涉及的内容会相对多一些，不需要每天写sql，没有那么枯燥。

到此，以上就是小编对于数据分析sql的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析sql的4点解答对大家有用。