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SQL語句對數據分析重要嗎
樓主好，SQL對數據分析相當重要，我當前就入行了數據分析行業。
其實說白了所謂數據分析，首先要有數據，而你寫的SQL就成了數據。其實換到數據分析行業中講，你要分析首先就要有數據倉庫和數據集，而如何能得到這些數據，就全是SQL寫出來的，然后通過工具加載到固定的數據庫中，就得到了數據倉庫。
就算是你在做分析類型的報表，也全部都是SQL語句寫出來，得到數據，加載到報表中的。數據挖掘也是要獲取到數據的，當然也是SQL。
所以想要做數據分析，SQL是必須過關的。
如何分析SQL語句 -
多時候，我們不太清楚自己寫的SQL語句好還是不好，往往數據量一大，程序運行變慢。
其實在SQL/PLUS里可以很清晰的分析出SQL語句的執行計劃，它可以提醒我們來創建索引或改變SQL語句的寫法。 先在sys用戶下運行@/ORACLE_HOME/sqlplus/admin/*內容：set echo ondrop role plustrace;create role plustrace;grant select on v_$sesstat to plustrace;grant select on v_$statname to plustrace;grant select on v_$session to plustrace;grant plustrace to dba with admin option;set echo off產生plustrace角色，然后在sys用戶下把此角色賦予一般用戶&usernameSQL> grant plustrace to &username； 然后找到/ORACLE_HOME/rdbms/admin/*，然后在當前用戶SQL>下運行，它創建一個plan_table，用來存儲分析SQL語句的結果。
create table PLAN_TABLE ( statement_id varchar2(30), timestamp date, remarks varchar2(80), operation varchar2(30), options varchar2(30), object_node varchar2(128), object_owner varchar2(30), object_name varchar2(30), object_instance numeric, object_type varchar2(30), optimizer varchar2(255), search_columns number, id numeric, parent_id numeric, position numeric, cost numeric, cardinality numeric, bytes numeric, other_tag varchar2(255), partition_start varchar2(255), partition_stop varchar2(255), partition_id numeric, other long, distribution varchar2(30)）； 在SQL/PLUS的窗口運行以下命令 set time on； （說明：打開時間顯示） set autotrace on； （說明：打開自動分析統計，并顯示SQL語句的運行結果） set autotrace traceonly； （說明：打開自動分析統計，不顯示SQL語句的運行結果） 接下來你就運行測試SQL語句，看到其分析統計結果了。一般來講，我們的SQL語句應該避免對大表的全表掃描。
關閉以上功能，在SQL/PLUS的窗口運行以下命令 set time off； （說明：關閉時間顯示） set autotrace off； （說明：關閉自動分析統計）。
一般用excel怎么做數據分析
excel不僅是一個數據存儲工具，還是一個簡單的數據分析工具，添加EXCEL數據分析插件后，可以做一些簡單相關、回歸等分析。
使用excel做數據分析步驟如下： 工具： 電腦 office辦公軟件 1、以office07版為例；新建并打開excel表格，如圖 2、首先添加數據分析插件，點擊左上角按鈕，出現菜單頁面，選中右下角“EXCEL選項”按鈕，點擊，如圖 3、然后點擊“加載項”選項，選中“分析工具庫”，點擊下方"轉到"按鈕，如圖 4、然后出現excel加載宏界面，在”分析工具庫“前方框內打勾，點擊確定。 5、經過上一步已經成功添加”數據分析插件“，在”數據“-”數據分析“下可以找到，如圖 6、然后點擊”數據分析“，可以找到相關的分析方法，如 回歸分析，方差分析，相關分析等。
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如果想成為一名數據分析師,需要具備哪些基本知識
一、 辦公軟件
1） 熟練使用excel, Access,Visio等MS Office辦公軟件，可以制作相關的原型； （MS即microsoft微軟，MS Office 是微軟提供的系列軟件，Word, Excel, PowerPoint, Access, OutLook,Publisher,InfoPath這7個辦公軟件中，常用的是前4個。） 2） 重點掌握EXCEL表，會使用高級功能，能快速制作報表，熟練使用EXCEL VBA;
二、 數據分析軟件及方法
1）熟練使用各種數理統計、數據分析、數據挖掘工具軟件，熟悉各種網站分析軟件的應用，如Google Analytics 、百度統計、Omniture等；
2）具備相關數據分析軟件的使用經驗SPSS\SAS\EVIEW\STATA\R\Weka……
3）至少精通使用IBM Intelligent Miner、SAS Enterprise Miner、SPSS Clementine、LEVEL5Quest、SGI、WinRosa、ExcelVBA、S-plus、Matlab、SSIS等等常見數據挖掘軟件中的一個進行數據挖掘的 開發工作；
4）熟練使用至少一種網站流量分析工具（Google Analytics、Webtrends、百度統計等），并掌握分析工具的部署、配置優化和權限管理；
5）精通一種或多種數據挖掘算法（如聚類、回歸、決策樹等）； 6）熟悉維基編輯者優先； 7）使用軟件的要求；
(7.1)掌握數據分析、挖掘方法，具備使用Excel、SQL、SPSS/SAS、Powerpoint等工具處理和分析較大量級數據的能力；
(7.2)能夠綜合使用各種數理統計、數據分析、制表繪圖等軟件進行圖表、圖像以及文字處理；
(7.3)掌握常用的數據統計、分析方法，有敏銳的洞察力和數據感覺，優秀的數據分析能力；
(7.4)能夠綜合使用各種數理統計、數據分析、數據挖掘、制表繪圖等軟件進行具有基本數據美感的圖表、圖像以及文字處理 。
三、 數據庫語言
1）熟悉Linux操作系統及至少一種腳本語言（Shell/Perl/Python）;
2）熟練掌握C/C++/Java中的一種，有分布式平臺（如Hadoop）開發經驗者優先； 3）熟悉數據庫原理及SQL基本操作；
(3.1)了解Mysql,postgresql,sql server等數據庫原理，熟悉SQL，具備很強的學習能力，寫過程序，會perl,python等腳本語言者優先； （3.2）熟練應用mysql的select,update等sql語句； 4）熟悉sql server或其他主流數據庫，熟悉olap原理； 5）熟悉Oracle或其他大型數據庫。
四、 思維能力等方面
1）具備良好的行業分析、判斷能力、及文字表達能力；
2）溝通、協調能力強，有較高的數據敏感性及分析報告寫作能力； 3）理解網站運營的常識，能從問題中引申出解決方案，提供設計改進建議；
4）具有良好經濟學、統計學及相關領域的理論基礎，熟悉數理統計、數據分析或市場研究的工作方法，具有較強的數據分析能力；
5）熟悉數據分析與數理統計理論，具有相關課程研修經歷。
五、 其他要求
1）較強的英文聽說讀寫能力，英語6級以上；
2）文筆良好；
3）了解seo,sem優先；
4）知識要求：同時具備統計學、數據庫、經濟學三個領域的基礎知識；英語四級或以上、熟悉指標英文名稱；具備互聯網產品設計知識；
5）具有深厚的數據分析、數據挖掘理論知識，深入了解相關技術；能熟練使用至少一種統計分析或數據挖掘工具。
常用的數據分析方法有什么
分析數據有兩種，
1 列表法
將實驗數據按一定規律用列表方式表達出來是記錄和處理實驗數據最常用的方法。表格的設計要求對應關系清楚、簡單明了、有利于發現相關量之間的物理關系；此外還要求在標題欄中注明物理量名稱、符號、數量級和單位等；根據需要還可以列出除原始數據以外的計算欄目和統計欄目等。最后還要求寫明表格名稱、主要測量儀器的型號、量程和準確度等級、有關環境條件參數如溫度、濕度等。
2 作圖法
作圖法可以最醒目地表達物理量間的變化關系。從圖線上還可以簡便求出實驗需要的某些結果（如直線的斜率和截距值等），讀出沒有進行觀測的對應點（內插法），或在一定條件下從圖線的延伸部分讀到測量范圍以外的對應點（外推法）。此外，還可以把某些復雜的函數關系，通過一定的變換用直線圖表示出來。例如半導體熱敏電阻的電阻與溫度關系為，取對數后得到，若用半對數坐標紙，以lgR為縱軸，以1/T為橫軸畫圖，則為一條直線。
