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在互聯網行業，“數據導向”是一個非常大的特點，產品的運營與迭代都需要用到數據。那么，掌握數據分析能力能給幫助我們在職場上更勝一籌。業務同學掌握基礎數據分析，只需要兩步，一起來看看吧。

互聯網行業一個非常大的特點就是「數據導向」，因為線上的服務和產品非常容易獲取用戶的數據，同時依賴這些數據，可以非常高效地迭代產品和相關線上服務。

因此，在互聯網行業，數據能力是一項非常重要的能力，特別是對于運營，產品，增長等業務崗位。掌握必備的數據能力（SQL能力），是當今互聯網各大廠的加分項，擁有數據能力的運營和產品更容易升職加薪，也更容易找到心儀的工作。

那么對于產品/運營/增長同學，需要達到真正的數據分析師的數據能力嗎？我跟很多業務同學聊過，很多同學不愿意學習SQL，主要是覺得可能太復雜和專業，但其實不是這樣的。

對于業務同學來說，我們沒有必要花費大量時間完整地學習SQL語言和數據庫知識。但是，從業務角度出發，日常工作中，遇到一些基礎數據分析，業務同學如果能自己處理可以更加高效和直接，大大提高工作效率和業務判斷專業度，而達到這種程度的數據能力，其實只需要熟悉SQL的一些業務高頻使用場景，就基本能覆蓋日常90%以上的數據工作。

我有幸跟幾個頭部大廠的專業的數據分析師/分析負責人討論過，也在實際中在我們自己的團隊里實驗過，業務同學掌握基礎數據分析，只需要以下兩步：

第一步：花30分鐘，閱讀完下面的SQL基礎語法知識介紹。

第二步：花半天，自主完成高頻場景測試題。

第一步

1、數據基礎概念介紹

首先，什么是SQL？

SQL，全稱Structured Query Language（結構化查詢語言），它本質是一種計算機語言，就像python，C++等計算機語言一樣。但這種語言可以幫我們去數據庫中查詢我們想要的數據。

接著上述定義，我們再理解下什么是數據庫，數據庫可以簡單的理解就是一個電腦的文件夾，這個文件夾里放著很多張數據表，數據表很好理解，就類似我們平時使用的Excel文件。

在數據表里，（也就Excel文件里），我們會有很多數據列，每一列一般都會有一個列標題，如下圖所示，user_name, age, gender, scrore 這些就是字段，然后每個字段下面的就是具體的數據。

總結來說，我們一切數據/分析能力的基礎：就是利用SQL語言從特定的數據表中，查詢對應的數據字段，并做一定的后續處理，得到我們想要的結果。

以上就是最核心的三個概念：數據庫，數據表和字段。

2、SQL基礎語法介紹

SQL的基礎語法組成如下，可以簡單的理解成，我們通過這段代碼，告訴計算機，我們需要FROM （從）某個數據表，去SELECT（選擇）某些字段。選擇的時候，可以加一些WHERE conditon（篩選條件），也可以進行適當分組，和結果排序，篩選處理。下面的語法中，中括號部分都是非必須的。

下面通過Case的方式給大家展示具體使用方法，幫助大家更好的理解這些基礎語法。

Case1、查詢多列

從下圖的user_profile數據表中，取出用戶的設備id（device_id）對應的性別（gender）、年齡（age）和學校（university）的字段數據。

select device_id,gender,age,university //選擇查詢的字段
fromuser_profile //從指定的數據表中

得到的結果如下：

這就是最基礎的select 語句，從特定表取特定字段的數據。

Case2、簡單處理查詢結果：限制返回行數/列重命名

從表user_profile中，查看前2個用戶明細設備ID數據，并將列名改為 ‘user_infos_example’, 請你從用戶信息表取出相應結果。

select device_idasuser_infos_example
from user_profile
limit 2

得到結果如下：

這里主要是通過 as 給取出來字段重新命名，同時limit限制返回的行數。

Case3、條件查詢

從Case2中的user_profile表中，查詢除復旦大學以外的所有用戶明細，請你取出相應數據，并按照age進行從小到大的排序。

select*//* 代表所有字段
from user_profile
where universitynotin(‘復旦大學’)//where篩選條件，過濾復旦大學的數據
orderbyage//按照age進行排序，order默認升序

查詢結果如下：

這里在取數前，使用where 條件來進行數據過濾，再通過age進行排序。

Case4、分組后條件過濾

從下面的user_profile查看每個學校用戶的平均發貼和回帖情況，尋找低活躍度學校，請取出平均發貼數低于5的學?；蚱骄靥麛敌∮?0的學校。

select university, avg(question_cnt) as avg_question_cnt, avg(answer_cnt) as avg_answer_cnt
// avg()是求列平均值的函數，將一列數據返回一個數值，這里在執行時，先用group by 對university進行分組，
// 然后avg()計算的為分組后的每個universtiy的發帖和回帖數的平均數
from user_profile
group by university // 以university進行分組聚合，把相同學校聚合在一起
having avg_question_cnt<2 or avg_answer_cnt<20 // having只能和group by一起用，用戶分組計算后，對均發帖和回帖進行條件過濾

得到結果如下：

3、SQL多表查詢

通過前面部分，我們大概了解了如何進行基礎的表數據查詢，在日常工作中，我們經常遇到的問題是，很多相關數據，不是都存在同一張表里，很多時候是分散在多個相關的表里，因此我們在查詢的時候，就需要利用JOIN來聯表查詢。

如上表，我們需要查詢users表中的device_id在devices表中的user_country信息。這個就需要繼續聯表查詢。

語法如下：

得到結果如下：

已經將a表的device id和b表進行了關聯。但1106這個device_id對應的b表的數據為null。這是因為什么呢？

這是不同join用法帶來的差別。join有以下幾種常見用法，前面示例代碼中，使用了left join，也就是左關聯，保持a表的device_id行數不變，從b表中，尋找相同的進行關聯，如果關聯不到，依然保留，但數據就為空。

和left join相對的就是right join，還是前面的例子，如果改成right join，結果如下：

除了left/right join之外，還有inner join（內關聯）和full join（全關聯）

效果分別如下：inner join，結果如下，只取兩邊都有數據的行，沒有null

full join 就是a表和b表所有列都保留，具體結果，你嘗試想想，答案私信我告訴你。

關于者幾種JOIN還有一個更直觀的示意圖，如下圖，JOIN的用法介紹，這篇文章講解的更好，可以參考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/29234064

為了更好地理解join，我們來看一個具體的Case

Case5、聯表查詢

有下面兩張表，question_practice_detail和user_profile，第一張表里，存儲的是用戶id，設備id和對應的答題的question_id，以及答題的結果result；user_profile存儲用戶的基本信息?，F在要查看所有來自浙江大學的用戶題目回答明細情況，請你取出相應數據，查詢結果按照question_id升序。

代碼如下:

查詢結果如下：

4、常用函數介紹

Case6、聚合函數（with 分組）

聚合函數就是將多行數據，按照一定規則聚合為一行，不能顯示聚合前的數據。常見的聚合函數，比如count()–計數，sum()–求和, avg()–求平均,max()–求最大值,min()–求最小值等。

舉一個簡單的例子，要看一下下表中男性用戶有多少人以及他們的平均gpa是多少？

具體方式如下：

select count(1) as male_num, avg(gpa) as avg_gpa
from user_profile
where gender=’male’

結果如下：

和聚合函數經常高頻使用的是分組group by，如前面的例子，如果要統計不同學校男生的數量和平均gpa，就需要用到group by對學校進行分組，再用聚合函數進行計算。代碼如下：

select universtiy, count(1) as male_num, avg(gpa) as avg_gpa
from user_profile
where gender=’male’
group by university

結果如下：

在大部分情況下，聚合函數都會搭配分組來使用。需要注意的是，執行順序，是先按照分組（group by），再分組去執行聚合函數，得到每個分組的聚合結果。

Case7、窗口函數

在我們日常工作中，經常會遇到求分組內排名的問題，比如每個城市的TOP 100活躍用戶，每個部門的績效排名等。面對這種問題，就需要使用窗口函數來解決。

窗口函數的基本語法是：

<窗口函數> over (partition by <用于分組的列名> order by <用于排序的列名>)

在<窗口函數>的位置，可以放以下兩種函數：

1） 專用窗口函數，包括rank, dense_rank, row_number等專用窗口函數。

2） 聚合函數，如sum. avg, count, max, min等

因為窗口函數是對where或者group by子句處理后的結果進行操作，所以窗口函數原則上只能寫在select子句中。

來看具體的例子：

從下面的user_profile表中，將每個學校分別按照gpa進行排名。

解題的思路就是找到，每個學校的gpa排名，然后分別找到排名第一的學生device_id, 先通過窗口函數找到每個學校的排名：

在窗口函數中，使用了row_number() 用來返回對應行的行數，因為每個窗口分組里，是按照gpa降序排列的，因此這里的行數就是排名數。

得到結果如下：

關于窗口函數，下面這篇文章講解的更為詳細，可參考：https://www.zhihu.com/tardis/zm/art/92654574?source_id=1003

Case8、條件函數

常用的條件函數主要有IF 和CASE WHEN，主要用于對查詢結果進行條件判斷。其中IF函數的語法是：

IF(條件表達式, 值1, 值2)

如果條件表達式為True，返回值1，為False，返回值2。

返回值可以是任何值，比如：數值、文本、日期、空值NULL、數學表達式、函數等。

CASE WHEN的語法是：

CASE WHEN condition THEN result1 ELSE result2END

我們來看一個例子：從下面的user_profile表中，將用戶劃分為25歲以下和25歲及以上兩個年齡段，分別查看這兩個年齡段用戶數量

分別用IF函數和CASE WHEN函數來實現：

結果如下：

第二步

在掌握前面step1部分的知識點后，下面當然就是開始刷題了，我為大家找了一些不錯的在線刷題站點，建議收藏本篇文章，在pc端打開后，開始做題。

題庫1: ?？途W的SQL練習：https://www.nowcoder.com/exam/oj?page=1&tab=SQL%E7%AF%87&topicId=199

題庫2: leetcode ：https://leetcode.cn/problemset/database/

題庫3: https://sqlzoo.net/wiki/SQL_Tutorial

SQLZOO包括了 SQL 學習的教程和參考資料，支持多國語言，每一個語法配套一個教程、一份數據和一個測驗，非常適合初學者使用，因為可以一邊通過教程學習語法知識，再通過測驗鞏固。

后記

1、SQL入門比較簡單，但想要真的寫好，挑戰很大，還需要多練習，在工作中多實戰。

2、SQL本質還是一種取數的工具，對于數據能力更高的要求是明白需要取什么數，以及什么樣的數能表征業務的狀態或者發現業務存在的問題。

3、我整理常見的SQL取數和分析模板，有計算用戶留存率，各種功能滲透率，用戶活躍度分層分析等等。