1.
create database 商品信息資料庫
on primary
(name=『商品信息資料庫',FILENAME='d:\商品信息資料庫.mdf',size=10mb,maxsize=50mb,filegrowth=2mb)
log on
(name=『商品信息日誌',FILENAME='d:\商品信息日誌.ldf',size=5mb,maxsize=25mb,filegrowth=1mb)
2.
create database Sales
on primary
(name=『Sales_Data',FILENAME='d:\Sales_Data.mdf',size=20mb,maxsize=50mb,filegrowth=5%)
Filegroup fg1(name=『Sales_Data2',FILENAME='d:\Sales_Data2.ndf',size=20mb,maxsize=50mb,filegrowth=5%)
log on
(name=『Sales_log',FILENAME='d:\Sales_log.ldf',size=10mb,maxsize=50mb,filegrowth=5mb)
3.
drop database 商品信息資料庫
drop database sales
『貳』 如何在EXCEL中使用SQL進行數據處理與分析
在EXCEL中使用SQL進行數據處理與分析步驟有：
工具原料：excel2013版本
打開「excel」，在「數據」選項卡中，找到「自其他來源」；
『叄』 sql查詢分析器的使用
sad
『肆』 如何用SQL分析電商用戶行為數據（案例）
本文以「淘寶用戶行為數據集」的分析全過程為例，展示數據分析的全過程
——使用工具：MySQL，Excel，Navicat，PowerBI
——分析類型：描述分析，診斷分析
——分析方法：漏斗分析，用戶路徑分析，RFM用戶價值分析，活躍/存留分析，帕累托分析，假設驗證分析。
（考慮到閱讀體驗文章中只放了SQL截圖，如需PDF版本，再公眾號後台回復「用戶行為分析」領取）
（目錄如下）
1.分析流程和方法
當沒有清晰的數據看板時我們需要先清洗雜亂的數據，基於分析模型做可視化，搭建描述性的數據看板。
然後基於描述性的數據挖掘問題，提出假設做優化，或者基於用戶特徵數據進行預測分析找規律，基於規律設計策略。簡單來說：
——描述性分析就是：「畫地圖」
——診斷性分析就是：「找問題」
——預測性分析就是 ：「找規律」
在數據分析中有兩個典型的場景：
一種是有數據，沒有問題：需要先整體分析數據，然後再根據初步的描述分析，挖掘問題做診斷性分析，提出假設，設計策略解決問題。
另一種是已經發現了問題，或者已經有了假設，這種做數據分析更偏向於驗證假設。
2.淘寶用戶行為分析
本次是對「淘寶用戶行為數據集」進行分析，在分析之前我們並不知道有什麼問題，所以需要先進行描述性分析，分析數據挖掘問題。
我們首先來看下這個數據集的元數據：
根據以上數據欄位我們可以拿用戶行為為主軸從縱深方向提出一些問題，然後再從數據中找答案
縱向：
——這個數據集中用戶的日活躍和周活躍時間有什麼規律嗎？
——在當日活躍的用戶次日，三日，四日……還有多少活躍？
深向：
——用戶從瀏覽到購買的整體轉化率怎麼樣？
——用戶從瀏覽到購買的路徑是怎麼樣子的？
——平台主要會給用戶推送什麼商品？
——用戶喜歡什麼類目？喜歡什麼商品？
——怎麼判斷哪些是高價值用戶 ？
下面是叮當整理的常用分析方法：
我們可以給前面的問題匹配一下分析方法，便於後面的分析：
為了便於後面的數據分析，在分析之前我們需要先對做一下清洗
看元數據（欄位解釋，數據來源，數據類型，數據量……）初步發現問題為之後的處理做准備。
確定缺失值范圍，去除不需要欄位，填充缺失內容
根據元數據格式和後續分析需要的格式對數據進行處理
去除重復值，異常值
——去除重復值：並把用戶ID,商品ID，時間戳設置為主鍵
——異常值處理：查詢並刪除2017年11月25日至2017年12月3日之外的數據
查詢並刪除小於2017-11-25的
——驗證數據：
——分析思路：
——SQL提數：
——Excel可視化：
活躍曲線整體為上升狀態，同為周六日，12月2號，3號相比11月25日，26日活躍度更高。
用戶在周六周日相比其他時間更活躍（周六周日為休息日，用戶有更多時間）
一天內用戶活躍的最高峰期為21點（用戶在這個時間段空閑較多）
——分析思路：
——SQL提數：
列出每用戶每天及當天後面又活躍的日期，並創建「活躍時間間隔表」用於後面求次日存留，三日存留……
對「活躍時間間隔表視圖」引用進行分組統計，計算每日存留人數並創建視圖
對存留人數表進行計算，統計活躍用戶留存率
——Excel可視化：
——分析思路：
——SQL提數：
-把各種用戶行為分離出來並創建視圖方便後續查詢用戶行為數據
查詢整體數據漏斗
——Excel可視化：
用戶從瀏覽到購買整體轉化率2.3%，具體主要在哪個環節流失還需要再細分用戶路徑分析
——分析思路：
——SQL提數：
——PowerBI可視化：
用戶從瀏覽到購買的路徑主要有4條，路徑越長轉化率越底
路徑1：瀏覽→購買：轉化率1.45%
路徑2：瀏覽→加購物車→購買：轉化率0.33
路徑3：瀏覽→收藏→購買：轉化率0.11%
路徑4：瀏覽→收藏→加購物車→購買：轉化率0.03%
——分析思路：
——SQL提數：
——Excel可視化：
——描述性分析：
瀏覽量top100的商品瀏覽量呈階梯分布，越靠前的階梯之間的落差相對越大在這個階梯中的商品越少，越靠後商品瀏覽量階梯之間的落差相對越小，同階梯內的商品越多。
瀏覽量TOP100的商品所屬類目中，4756105，3607361，4357323三個類目瀏覽量遠超其他類目。
——分析思路：
——SQL提數：
查詢計算商品轉化率，升序排列，取前100個
——Excel可視化：
——描述性分析：
從商品看：有17款商品轉化率超過了1。
從類目看：這些商品所屬類目分布均勻，除965809，4801426，2735466，2640118，5063620，4789432，2945933這7個類目之外，其他類目都只有一個商品在轉化率TOP100的商品中。
——分析思路：
用戶價值分析常用的分析方式是RFM模型
本次分析中的R,F,M具體定義（僅用於演示分析方法，無實際業務參考價值）：
——SQL取數與分析：
1）建立打分標准：先計算R,F的值，並排序，根據R,F值最大值和最小值得區間設計本次得打分標准
-查詢並計算R，F值創建視圖
-引用RF數值表，分別查詢R,F的最大值和最小值
-結合人工瀏覽的建立打分標准
2）給R，F按價值打分
3）計算價值的平均值
4）用平均值和用戶分類規則表比較得出用戶分類
——Excel可視化
通過描述性分析得到可視化的數據後我們一般會先看一下是否符合業務常識
如果符合常識接下來我們會通過與行業平均數據和本產品的同比環比對比看是否正常，如果不正常就要找原因，設計解決方案，如果正常那就看是否有可以優化的地方。
我們首先來看一下這些描述性分析是否符合業務常識和指標是否正常：
1.活躍曲線整體為上升狀態，同為周六日，12月2號，3號相比11月25日，26日活躍度更高。
2.用戶在周六周日相比其他時間更活躍
3.一天內用戶活躍的最高峰期為21點
4.從2017年11月15日致2017年12月3日，活躍用戶新增38%
5.從2017年11月15日致2017年12月3日，活躍用戶次日留存增長18.67%，當日的活躍用戶留存也在快速增長，第七日留存比次日留存高18.56%。
6.用戶從瀏覽到購買整體轉化率2.3%
7.用戶從瀏覽到購買的路徑主要有4條，路徑越長轉化率越低。
8.瀏覽量top100的商品瀏覽量呈階梯分布，越靠前的階梯之間的落差相對越大在這個階梯中的商品越少，越靠後商品瀏覽量階梯之間的落差相對越小，同階梯內的商品越多。
9.瀏覽量TOP100的商品所屬類目中，4756105，3607361，4357323三個類目瀏覽量遠超其他類目。
10.從商品看：有17款商品轉化率超過了1。
11.從類目看：這些商品所屬類目分布均勻，除965809，4801426，2735466，2640118，5063620，4789432，2945933這7個類目之外，其他類目都只有一個商品在轉化率TOP100的商品中。
根據以上診斷分析我們梳理出了以下假設，做假設驗證。
假設1：這些商品中有高轉化率的爆款商品
對比瀏覽量TOP5的商品，發現這些商品轉化率在同一類目下並不高，假設不成立
假設2：4756105，3607361，4357323三個類目屬於高頻剛需類目
-創建類目購買頻次表
-計算類目購買頻次平均值
-查詢4756105，3607361，4357323三個類目的購買頻次
4756105，3607361，4357323三個類目的用戶購買頻次明顯高於平均值，假設成立
假設3：有部分用戶是未點擊商詳直接從收藏和購物車購買的。
用戶不是直接從收藏和購物車購買的，只是後續復購未點擊商詳，假設不成立
假設4：淘寶推薦的商品主要是「同一類目下的高轉化商品」
用Excel對瀏覽量TOP100的商品ID和轉化率TOP100的商品ID進行去重，結果無重復值，假設不成立
3.結論：
1）用戶活躍：用戶活躍曲線整體呈上升趨勢，在一周中周六，周日活躍度比平時更高，在一天中用戶活躍曲線從凌晨4點開始往上升，在中午12點和下午5~6點有兩個小低谷（吃飯），到晚上9點時活躍度達到頂峰。
2）用戶留存：從2017年11月15日致2017年12月3日的用戶留存數據來看，淘寶的用戶留存數據較好，活躍用戶次日留存增長18.67%，當日的活躍用戶留存也在快速增長，第七日留存比次日留存高18.56%。
3）用戶轉化：整體轉化2.3%，用戶從瀏覽到購買的路徑主要有4條，路徑越長轉化率越低。
4）平台推薦與用戶偏好：從數據集中的數據來看，排除用戶興趣偏好標簽，淘寶給用戶用戶推送的商品主要是高頻剛需的類目，促使用戶復購，流量迴流平台。
以上結論受數據量和數據類型的影響，並不一定準確，僅用來練習數據分析方法。
（考慮到閱讀體驗文章中只放了SQL截圖，如需PDF版本，再公眾號後台回復「用戶行為分析」領取）
『伍』 如何在EXCEL中使用SQL進行數據處理與分析
方法一：利用Microsoft Query使用SQL語句
『陸』 sql查詢分析器怎麼用
查詢分析器左邊的對象資源管理器，右鍵可以創建對象（不需要寫代碼），查看用戶對象和系統對象，可以創建腳本，可以執行任務（分離，離線，備份，還原資料庫等等）。
而查詢分析窗口可以寫入SQL資料庫支持的各種SQL語句，T-SQL語句，嵌入式編程語句來執行數據定義、數據操縱、數據查詢、數據控制等語句，創建修改刪除資料庫對象（表，視圖，索引，觸發器）。窗口上面有分析和執行按鈕，可以分析語句，執行語句。
窗口下面還顯示語句執行結果，以及系統提示等等。
自己多摸索就好了。
網路的資料庫真遲鈍，答案都採納了，我這還能提交，坑爹…『柒』 用SQL做簡單數據分析（入門級）
你要的分析功能已經有智能分析的要求了
這超出了sql現有的功能 ，只用sql語句是無法直接打到這種分析的『捌』 關於sql查詢分析器的使用問題
查詢分析器是SQL Server 2000和之前版本的叫法，從SQL Server 2005開始使用的是SQL Server Management Studio。如果你僅僅安裝了SQL Server 2008 Express(僅有伺服器)，那麼是不帶有SQL Server Management Studio的，可以從微軟網址下載然後安裝一個。
『玖』 SQL 查詢分析器的用法
Microsoft® SQL Server™ 2000 SQL 查詢分析器是一種圖形工具，您可以使用它進行以下操作：
創建查詢和其它 SQL 腳本，並針對 SQL Server 資料庫執行它們。（"查詢"窗口）
由預定義腳本快速創建常用資料庫對象。（模板）
快速復制現有資料庫對象。（對象瀏覽器腳本功能）
在參數未知的情況下執行存儲過程。（對象瀏覽器過程執行功能）
調試存儲過程。（T-SQL 調試程序）
調試查詢性能問題。（顯示執行計劃、顯示伺服器跟蹤、顯示客戶統計、索引優化向導）
在資料庫內定位對象（對象搜索功能），或查看和使用對象。（對象瀏覽器）
快速插入、更新或刪除表中的行。（"打開表"窗口）
為常用查詢創建鍵盤快捷方式。（自定義查詢快捷方式功能）
向"工具"菜單添加常用命令。（自定義"工具"菜單功能）
