拿捏SQL数据分析：从基础破冰到面试题解

Posted 2022-01-14 博文视点

目前，在各大招聘网站查询数据分析相关岗位时，在任职要求一栏中基本都会看到“熟练运用 SQL”的要求，SQL 可以说是数据分析相关岗位的必备基础技能。

数据分析对 SQL 有哪些基本要求呢？

熟悉 SQL 语法，除了熟练掌握 SQL 常用语法，能对于一些细节理解到位，例如“BETWEEN 是否包含边界”、“对 NULL 的处理和查询”。

快速理解业务 SQL，通过文档、数据字典、数据宽表快速理解已有的常用业务SQL。在刚接触数据分析业务时，写 SQL 占据数据分析工作的很多时间，刚接触数据分析岗位的新人，通常面临的部门业务 SQL 与自己之前学习的 SQL 复杂度相差较大，主要体现在工作中的 SQL 语句结构复杂、语句较长。SQL 语句结构复杂包括多表连接数量和子查询数量过多，这些在之前学习 SQL 中是较为少见的。SQL 语句较长，一个业务分析动辄数百上千行 SQL，而之前学习 SQL 可能常写的是几行到十几行。由于 SQL 语句较为复杂，还需要理解业务来帮助理解 SQL 内容，让接触实际数据分析业务的新人短期难以理解，难以适应。

快速上手业务 SQL 书写。理解业务后，可以快速上手新业务的 SQL 书写，能够根据已有业务改变做出 SQL 上的修改和复用。

掌握以上基本要求，我们再来了解下数据分析岗笔试面试 SQL 考点。

笔者调研近几年各公司（尤其是互联网公司）在校招和社招时对于数据分析岗位的考察内容，对 SQL 的考察时常出现在相关笔试与面试中。主要考察点是 SQL 的“增删查改”常用操作中的“查”。

SQL 中查询相关内容涉及广泛，例如经常考察的“多表连接”、“窗口函数”、“子查询”、“分组聚合”等知识点，在求职准备过程中需要花时间充分准备，方能在笔试面试中从容应对。

不同公司关于数据分析 SQL 的出题方向会有倾向，例如主营电商类的互联网公司倾向于电商场景的 SQL 考察，例如以“商品销售”为出题背景，例如求“销量情况”、“GMV”、“销量同环比”；主营网约车类的互联网公司倾向于“打车”相关的题目内容，例如要求计算“订单应答率”、“订单完单率”；主营游戏类的互联网公司倾向于考察“游戏充值付费情况”、“游戏用户活跃度情况”等。从企业对数据分析人才需求的角度考虑，通过结合公司业务场景的 SQL 题目对求职者进行考察，筛选通过的求职者更符合招聘需求。当然，只要熟练学习使用 SQL，具体考核题目背景只是外在的修饰。

数据分析类岗位对SQL 考察的知识点整理：

基础查询

数据过滤

各种函数

分组聚合

子查询

多表连接

组合查询

常用数据库操作

那么如何拿捏SQL数据分析？从容应夯实SQL基础知识进阶与应对面试题目实战？

给大家推荐一本新书《SQL数据分析：从基础破冰到面试题解》

为了让大家更直接地了解到全书的内容，这里就直接放目录了：

没有基础可以学吗？
可以，本书从环境搭建开始，从基础入门到进阶，然后通过题目实战提升SQL能力，是一本关于SQL 数据分析的实战手册。

本书对比市面上大部分SQL书籍的特色是什么？

将数据分析挖掘中所需的SQL能力抽出来专门写，不会涉及很多不常用的功能语法，由浅入深，并配套大量练习题（可作为求职笔试面试的练习题），每个练习题都配有数据导入、解题思路和参考答案。练习题会结合当前数据分析很多场景需求来编制，例如“活跃用户分析”、“连续登录用户分析”、“社区团购行为分析”、“商品销量同环比”。

本书适合数据分析相关岗位求职备考准备么？

很适合，本书展现了数据分析工作的日常内容，给出了数据分析岗位的工作技能要求，然后讲述了数据分析笔试与面试中对SQL 的考查知识点。通过3种难度的题目练习，能提升求职能力并达到初级数据分析挖掘岗位对SQL的能力要求。

本书的适合什么样的读者？

数据分析与数据开发求职者和从业者

计算机科学与技术、统计学、数学、大数据、人工智能、数据科学相关专业的师生

对数据分析和SQL感兴趣人群

转行做数据分析与数据开发的人员