数据分析 sql-{下拉词

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5个相关介绍数据分析 sql的解答，让我们一起看看吧。

1. 在查询分析器中使用T-SQL语句查询数据,使用Like关键字来匹配单个字符,那么其通配符是( ). A,% B:* C:#？
2. SQL语言在数据库中的作用？它具体能干些什么？请知道的朋友告诉我一下，谢谢？
3. PL/SQL DEVELOPER怎样导入excel数据？
4. 是否数据分析师一定要精通SQL？
5. 数据分析真的每天都是python，SQL吗？转行数据分析的话要重点学习什么呢？

在查询分析器中使用T-SQL语句查询数据,使用Like关键字来匹配单个字符,那么其通配符是( ). A,% B:* C:#？

答案是A。like在SQL中被叫做模糊查询，也就是关键字查找功能。通配符就是百分号。例如like'%'实现的是查找以两个字为结尾的数据。like '%'是查找以开头的数据， like '%%'是包含两个字的数据条目

SQL语言在数据库中的作用？它具体能干些什么？请知道的朋友告诉我一下，谢谢？

简单来说，SQL语句是一种开发语言，对数据库来说是降低使用门槛，提高了开发效率。数据库中主要的操作就是增删改查，更复杂的就是实现对数据库中的数据实现一些计算（计算包含一些值得加减乘除，使用一些函数处理），或者按照某些维度做分组统计等等，使用了SQL就把对数据库中的数据操作、计算变成一件很容易的事情，用户按照数据库的SQL规范开发了一个语句提交给数据库，数据库会语句解析成逻辑执行***、物理执行***，最终翻译成计算机能够按照步骤执行的命令，步骤执行完成之后，若是查询则返回筛选的数据，若是插入、删除、更新操作则返回执行状态。

SQL作为一种操作数据最常用的语言，现在已在方方面面推广使用，比如现在的大数据平台上，spark sql,blink sql(阿里云自主开发的流计算SQL环境）,hive sql等，都是为了降低各个产品的使用难度，让用户能够快速上手，把精力都放在业务逻辑的实现上，从而达到使用部分产品快速满足业务的数据分析需求。

PL/SQL DEVELOPER怎样导入excel数据？

我知道的有三种方法：

1、如果数据量不大且没有大对象（图片，文件什么的）且使用pl/sqldeveloper做oracle管理工具的话，可以直接***粘贴，操作方法是先按照列的先后顺序把Excel中数据排好，在第一个字段前面加一空白列(这部很重要，否则字段就会不对应了)，pl/sqldeveloper中执行下select*from表名forupdate,使得你的表可以编辑，然后点一下像锁一样的那个图标（鼠标放上去会显示编辑数据四个字），***excel中的数据（包括空白列），最后直接在表中空白行的地方粘贴就行了，操作很简单。

2、使用外部程序编程实现，如c#,j***a,以c#为例，先将excel解析成datatable，然后逐行遍历入库即可。

3、使用工具XlsToOra.exe，只要配置一下登陆进去后，设置一下导入的表名,列与excel中列的对应关系就可以导入了。

4、可以将excel转换成csv文件再利用文本导入器（工具-文本导入器）导入即可。以上是个人使用过的一些方法，难免有不完美之处，欢迎指正探讨^_^

是否数据分析师一定要精通SQL？

大数据是我的主要研究方向之一，同时也在带大数据方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。

首先，SQL语言是数据分析师的重要技能之一，大量的数据分析任务都需要使用SQL语言。

在大数据逐渐落地应用的大背景下，广大的传统行业会陆续释放出大量的数据分析师岗位，数据分析师也将从互联网行业逐渐走向传统行业。

大数据分析通常有两种方式，其一是***用机器学习的方式，其二是***用统计学的方式，不论***用哪种方式，既可以通过编程来实现数据分析，也可以通过数据分析工具来实现数据分析，比如Excel、报表工具、BI工具等等都是数据分析比较常见的工具。不论***用编程的方式实现数据分析，还是通过BI工具的方式来实现数据分析，SQL都是基本的技能要求之一。

基础的数据分析任务通常通过Excel工具就可以完成，对于大部分职场人来说，结构化数据分析是比较常见的，而且数据量通常都在十万条以内，这种情况下***用Excel就可以完成基本的数据分析任务，此时即使不会使用SQL，也能完成数据分析任务。

但是如果数据量比较大，而且数据相对比较分散，位于多个数据库中，此时就需要使用SQL语言了。不仅在数据清洗的过程中需要使用SQL语言，在进行基础数据归并和分析时也需要***用SQL语言，所以SQL语言对于数据分析师、数据***集工程师、大数据运维工程师来说都是重要的基本技能之一。

对于数据分析师来说，通常需要具备三方面知识结构，其一是数据库知识（包括诸多工具）；其二是编程知识（比如python、R就比较常用）；其三是行业背景知识，因为目前场景大数据分析是重要的落地应用。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！

数据分析真的每天都是Python，SQL吗？转行数据分析的话要重点学习什么呢？

SQL是数据分析师最常用的工具，几乎每天都会用到，主要是其基本用法需要掌握。

基础入门可能包含如下：

• 6个基本关键词：select/from/where/group by/h***ing/order by
• Joins：Inner, left, right, outer，以及self join
• 聚合函数
• Window functions

提高篇：

• 子查询
• CTE

可以对照看看，自己各点掌握得如何？

Python在业内使用也挺多，但不是必须，相当企业并没有要求。当然如果你想学习机器学习算法，建模，python是一个可选的基础之一，其第三方库包及其丰富。

其他的，比如BI工具，很多企业使用都不一样，这个其实可以在工作中边学边用。

接下来是重点：

既然是转行到数据分析，就涉及到如何拿到一份offer的问题。笔者以往的经历来看，相当多企业，面试开始就是SQL技术面。过关之后就会有大量的分析题，这非常考验面试者能力。

数据分析理论知识：

• 统计知识：描述性统计知识、相关系数、协方差、常见的概率统计分布等；
• 分析方法和分析模型：用户分群、漏斗分析、归因分析、对***析等，这块非常多，需要好好学习；

思维能力：这块面试官可以从你的表达，谈吐感受到。往往也是考虑的重点，建议看看经典书籍《金字塔原理》、《批判性思维》等；

项目积累：即使是转行，从未涉及过数据分析工作，在找工作之前，完全可以找到一些项目和数据练手。这样，会让自己有更充足的准备。

相信经过以上的努力准备，题主可以顺利转行，拿到一份好的数据分析offer。

1、SQL是必备的。

2、一些python的分析工具包，numpy、pandas、matplotlib库要熟悉。

3、要会ETL。如：ETL工具 离线： sqoop、DataX、Kettle，实时:StreamSets。

ETL（提取、转换、加载）指数据驱动型组织从多个来源收集数据，然后将数据集中起来以满足数据发现、报告、分析和决策需求的过程。

4、另外一些BI工具要熟悉，不光分析数据，还得展示出来给大众看，像powerBI，fineBI，superBI，Tableau。

5、大数据方向的技术也是必备的。如：

文件存储：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS，NFS、S3等

离线计算：Hadoop MapReduce、Spark等

流式、实时计算：Storm、Spark Streaming、S4、Flink等

NOSQL数据库：HBase、Redis、MongoDB、Dragonfly 等

***管理：YARN、Mesos等

日志收集工具：Flume、Scribe、Logstash、Kibana、Filebeat、Fluenbit、Fluentd等

消息服务：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ等

查询分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid等

分布式协调服务：Zookeeper等

集群管理与监控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager等

数据挖掘、机器学习：PyTorch、Tensorflow、Mahout、Spark MLLib、等

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5点解答对大家有用。