SQL là gì?
Hay được gọi là Structured Query Language, là ngôn ngữ tiêu chuẩn để làm việc với cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS), và nó đóng vai trò cực kỳ quan trọng trong phân tích dữ liệu. Khi phân tích dữ liệu, SQL giúp bạn truy xuất, xử lý, tổng hợp và chuẩn bị dữ liệu trước khi đưa sang các công cụ khác (Excel, Power BI, Python…).
- Truy xuất dữ liệu: Lấy dữ liệu từ một hoặc nhiều bảng trong cơ sở dữ liệu.
- Cập nhật dữ liệu: Thay đổi giá trị của dữ liệu trong cơ sở dữ liệu.
- Thêm dữ liệu: Chèn dữ liệu mới vào cơ sở dữ liệu.
- Xóa dữ liệu: Gỡ bỏ dữ liệu khỏi cơ sở dữ liệu.
- Quản lý cơ sở dữ liệu: Tạo, xóa, sửa đổi cấu trúc của bảng, database.
Các trường hợp sử dụng SQL để phân tích dữ liệu
Tính linh hoạt của SQL thể hiện rõ trong nhiều trường hợp sử dụng khác nhau trong phân tích dữ liệu:
- Phân tích hành vi khách hàng: Các truy vấn SQL có thể phân khúc khách hàng dựa trên hành vi, cho phép xây dựng các chiến lược tiếp thị có mục tiêu.
- Phân tích tài chính: Các nhà phân tích sử dụng SQL để giám sát các giao dịch, theo dõi tình hình tài chính và phát hiện gian lận.
- Hiệu quả hoạt động: SQL giúp các tổ chức tối ưu hóa hoạt động bằng cách xác định các điểm nghẽn và tình trạng kém hiệu quả trong quy trình.
- Phân tích xu hướng thị trường: Thông qua tổng hợp và lọc dữ liệu, SQL hỗ trợ khám phá xu hướng thị trường và sở thích của người tiêu dùng.
Công cụ tốt nhất trong SQL để phân tích dữ liệu
Một số công cụ tăng cường khả năng phân tích dữ liệu của SQL, bao gồm:
- MySQL và PostgreSQL: Các hệ thống cơ sở dữ liệu mã nguồn mở phổ biến được biết đến với tính mạnh mẽ và linh hoạt.
- Microsoft SQL Server: Giải pháp cơ sở dữ liệu toàn diện cung cấp các tính năng phân tích dữ liệu nâng cao.
- Cơ sở dữ liệu Oracle: Được sử dụng rộng rãi trong môi trường doanh nghiệp, nổi tiếng với khả năng mở rộng và tính năng bảo mật.
- SQLite: Cơ sở dữ liệu nhẹ lý tưởng cho các dự án vừa và nhỏ và ứng dụng di động.
Các truy vấn SQL phổ biến để phân tích dữ liệu
Phân tích dữ liệu bằng SQL thường bao gồm một tập hợp các truy vấn phổ biến:
- CHỌN: Để lấy dữ liệu từ một hoặc nhiều bảng.
- JOIN: Kết hợp các hàng từ hai hoặc nhiều bảng dựa trên một cột có liên quan.
- WHERE: Để lọc các bản ghi đáp ứng một điều kiện cụ thể.
- NHÓM THEO: Tổng hợp các hàng có cùng giá trị trong các cột được chỉ định thành các hàng tóm tắt.
- CÓ: Để lọc các bản ghi sau khi tổng hợp.
Kỹ thuật SQL để thực hiện phân tích dữ liệu
Để tăng cường khả năng phân tích dữ liệu, các nhà phân tích sử dụng một số kỹ thuật SQL tiên tiến:
- Truy vấn phụ: Truy vấn trong truy vấn cho phép thao tác dữ liệu động hơn.
- Hàm cửa sổ: Các hàm này cho phép tính toán trên các tập hợp hàng liên quan đến hàng hiện tại.
- Biểu thức bảng chung (CTE): Kết quả tạm thời dễ đọc hơn và có thể được tham chiếu trong câu lệnh SELECT, INSERT, UPDATE hoặc DELETE.
- Bảng Pivot: Xoay dữ liệu để phân tích toàn diện hơn.
Lợi ích của SQL trong Phân tích dữ liệu
- Hiệu quả: SQL cho phép truy xuất và xử lý dữ liệu lớn và nhanh chóng
- Linh hoạt: SQL có thể được sử dụng với nhiều hệ quản trị cơ sở dữ liệu khác nhau, SQL có thể xử lý nhiều tác vụ phân tích dữ liệu khác nhau, từ các truy vấn đơn giản đến các chuyển đổi dữ liệu phức tạp.
- Mạnh mẽ: SQL có thể thực hiện các thao tác phân tích dữ liệu phức tạp với lượng dữ liệu khổng lồ
- Dễ sử dụng: SQL có cú pháp đơn giản và dễ học. do vậy đây sẽ là sự lựa chọn phù hợp dành cho người mới bắt đầu học Phân tích dữ liệu.
- Độ chính xác: Việc xử lý dữ liệu trực tiếp làm giảm khả năng xảy ra lỗi.
- Khả năng mở rộng: Cơ sở dữ liệu SQL có thể quản lý mọi thứ, từ tập dữ liệu nhỏ đến cơ sở dữ liệu lớn cấp doanh nghiệp.
Hạn chế của SQL trong phân tích dữ liệu
- Đường cong học tập dốc cho các truy vấn phức tạp: Trong khi SQL cơ bản khá đơn giản, việc thành thạo các truy vấn phức tạp và tối ưu hóa có thể là một thách thức.
- Các vấn đề về hiệu suất với tập dữ liệu lớn: Các truy vấn SQL đôi khi có thể trở nên chậm hoặc tốn nhiều tài nguyên, đặc biệt là với các tập dữ liệu lớn.
- Giới hạn ở Dữ liệu có cấu trúc: SQL vượt trội với dữ liệu có cấu trúc nhưng không được thiết kế cho dữ liệu không có cấu trúc, chẳng hạn như văn bản hoặc hình ảnh, nếu không có công cụ hoặc xử lý bổ sung.
Bài viết khác
Notion
Là một ứng dụng quản lý công việc đa năng, hỗ trợ người dùng trong việc ghi chú, theo dõi nhiệm vụ, quản lý dự án, xây dựng wiki và lưu trữ cơ sở dữ liệu trong cùng một nền tảng. Là một ứng dụng viết ghi chú, nhưng nếu biết cách sử dụng, […]
Security Testing
Hay còn gọi là Kiểm thử bảo mật, là một trong những phần quan trọng trong phát triển phần mềm, nhằm đảm bảo các hệ thống và ứng dụng trong một tổ chức không có bất kỳ sơ hở nào có thể gây ra các tổn thất về an toàn bảo mật. Kiểm thử bảo […]
Non-Functional Testing
Hay còn gọi là Kiểm thử phi chức năng, là kỹ thuật kiểm thử tập trung vào việc đánh giá các khía cạnh phi chức năng của hệ thống. Nó kiểm tra các tham số không được kiểm tra trong Function Testing (kiểm thử chức năng), chẳng hạn như hiệu suất, khả năng sử dụng, […]
Unit Testing
Hay còn gọi là Kiểm thử đơn vị, là một loại kiểm thử phần mềm tập trung vào việc kiểm tra các thành phần hoặc “đơn vị” nhỏ nhất và riêng biệt của mã nguồn. Một đơn vị có thể là một hàm (function), một phương thức (method), một lớp (class) hoặc một module. Mục […]
Smoke Testing
Hay còn gọi là Kiểm thử khói, là một loại kiểm thử phần mềm nhanh chóng, tập trung vào việc xác minh các chức năng cốt lõi và quan trọng nhất của ứng dụng có hoạt động ổn định hay không. Mục đích chính là để kiểm tra xem bản dựng (build) mới của phần […]
Functional Testing
Hay còn gọi là kiểm thử chức năng, là kỹ thuật kiểm tra phần mềm dựa trên từng chức năng để đảm bảo hệ thống đáp ứng đúng yêu cầu đã đặt ra. Đây là dạng kiểm thử hộp đen, trong đó tester không cần quan tâm đến mã nguồn mà chỉ so sánh chức […]
Khoá học lập trình game con rắn cho trẻ em 
