Ⅰ sql數據分析面試題
1、現有交易數據表user_goods_table，
老闆想知道每個用戶購買的外賣品類偏好分布，並找出每個用戶購買最多的外賣品類是哪個。
2、現有交易數據表user_sales_table，
老闆想知道支付金額在前20%的用戶。
3、現有用戶登錄表user_login_table，
老闆想知悔褲物道連續7天都登錄平台的重要用戶。
4、給定一張用戶簽到表user_attendence，表中包含三個欄位，分別是用戶ID：【user_id】碧液，日期：【date】，是否簽到：【is_sign_in】，0否1是。
4-1、計算截至當前（假設當前時間為2020-04-27），每個用戶已經連續簽到的天數：
要求輸出用戶ID【user_id】和連續簽到天數【recent_continuous_days】
4-2、計算有史以來 用戶最大連續簽到天數 ：純培
要求輸出用戶ID【user_id】和最大連續簽到天數
Ⅱ sql查詢分析器是什麼
SQL查詢分析器，是SQL Server的一個資料庫管理工具，可以對資料庫進行，數據檢索、伺服器設置等等。
Ⅲ sql數據分析是啥意思
sql數據分析是結構化查詢語言。
結構化查詢語言（Structured Query Language）簡稱SQL，是一種特殊目的的編程語言，是一種資料庫查詢和程序設計語言，用於存取數據以及查詢、更新和管理關系資料庫系統。
結構化查詢語言是高級的非過程化編程語言，允許用戶在高層數據結構上工作。它不要求用戶指定對數據的存放方法，也不需要用戶了解具體的數據存放方式。
所以具有完全不同底層結構的不同資料庫系統, 可以使用相同的結構化查詢語言作為數據輸入與管理的介面。結構化查詢語言語句可以嵌套，這使它具有極大的靈活性和強大的功能。
SQL具有數據定義、數據操縱、數據查詢和數據控制的功能。
1、SQL數據定義功能：能夠定義資料庫的三級模式結構，即外模式、全局模式和內模式結構。在SQL中，外模式又叫做視圖（View），全局模式簡稱模式（Schema），內模式由系統根據資料庫模式自動實現，一般無需用戶過問。
2、SQL數據操縱功能：包括對基本表和視圖的數據插入、刪除和修改，特別是具有很強的數據查詢功能。
3、SQL的數據控制功能：主要是對用戶的訪問許可權加以控制，以保證系統的安全性。
Ⅳ SQL求助：對股票交易數據進行評價分析
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Ⅳ 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」；
Ⅵ SQL中如何實現大數據量共現分析
1.可視化分析
大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
2. 數據挖掘演算法
大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計 學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如 果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。
3. 預測性分析
大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
4. 語義引擎
非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。
5.數據質量和數據管理。 大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。
大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。
大數據的技術
數據採集： ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。
數據存取： 關系資料庫、NOSQL、SQL等。
基礎架構： 雲存儲、分布式文件存儲等。
數據處理： 自然語言處理(NLP，Natural Language Processing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機」理解」自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解也稱為計算語言學。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧的核心課題之一。
統計分析： 假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、 方差分析 、 卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、 因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。
數據挖掘： 分類 （Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)
模型預測 ：預測模型、機器學習、建模模擬。
結果呈現： 雲計算、標簽雲、關系圖等。
大數據的處理
1. 大數據處理之一：採集
大數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的 數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除 此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶 來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間 進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
2. 大數據處理之二：導入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這 些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使 用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。
導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
3. 大數據處理之三：統計/分析
統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通 的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於 MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。
統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
4. 大數據處理之四：挖掘
與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數 據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於 統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並 且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。
整個大數據處理的普遍流程至少應該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數據處理。Ⅶ wireshark分析sql耗時
wireshark分析sql耗時的步驟如下：
1、打開Wireshark並開始捕獲網路數據包。使陪畢拿用Wireshark的過濾器功能來過濾出SQL查詢請求和響應的數據包。
2、選中一條SQL查詢請求數據包，並查看該數據包的時間戳。記錄下該時間戳作為SQL查詢的開始時間。找到該SQL查詢對應的響應數據包，並查看該數據包的時間戳。記錄下該時間蘆搭戳作為SQL查詢的結束時間。
3、使用Wireshark的統計功能來計算SQL查詢的耗時。在Wireshark的菜單欄中選擇Statistics>Conversations，在彈出的對話框中選擇TCP選項卡，並選擇對應的源地址和目的地址。在對話數蠢框下方的「Time」列中可以看到SQL查詢的耗時，即結束時間減去開始時間。Ⅷ 從哪些方面，sql語句性能如何分析
一段SQL代碼寫好以後，可以通過查看SQL的執行計劃，初步預測該SQL在運行時的性能好壞，尤其是在發現某個SQL語句的效率較差時，我們可以通過查看執行計劃，分析出該SQL代碼的問題所在。
1、 打開熟悉的查看工具：PL/SQL Developer。
在PL/SQL Developer中寫好一段SQL代碼後，按F5，PL/SQL Developer會自動打開執行計劃窗口，顯示該SQL的執行計劃。
2、 查看總COST，獲得資源耗費的總體印象
一般而言，執行計劃第一行所對應的COST(即成本耗費)值，反應了運行這段SQL的總體估計成本，單看這個總成本沒有實際意義，但可以拿它與相同邏輯不同執行計劃的SQL的總體COST進行比較，通常COST低的執行計劃要好一些。
3、 按照從左至右，從上至下的方法，了解執行計劃的執行步驟
執行計劃按照層次逐步縮進，從左至右看，縮進最多的那一步，最先執行，如果縮進量相同，則按照從上而下的方法判斷執行順序，可粗略認為上面的步驟優先執行。每一個執行步驟都有對應的COST,可從單步COST的高低，以及單步的估計結果集（對應ROWS/基數），來分析表的訪問方式，連接順序以及連接方式是否合理。
4、 分析表的訪問方式
表的訪問方式主要是兩種：全表掃描（TABLE ACCESS FULL）和索引掃描(INDEX SCAN)，如果表上存在選擇性很好的索引，卻走了全表掃描，而且是大表的全表掃描，就說明表的訪問方式可能存在問題；若大表上沒有合適的索引而走了全表掃描，就需要分析能否建立索引，或者是否能選擇更合適的表連接方式和連接順序以提高效率。
5、 分析表的連接方式和連接順序
表的連接順序：就是以哪張表作為驅動表來連接其他表的先後訪問順序。
表的連接方式：簡單來講，就是兩個表獲得滿足條件的數據時的連接過程。主要有三種表連接方式，嵌套循環（NESTED LOOPS）、哈希連接（HASH JOIN）和排序-合並連接（SORT MERGE JOIN）。我們常見得是嵌套循環和哈希連接。
嵌套循環：最適用也是最簡單的連接方式。類似於用兩層循環處理兩個游標，外層游標稱作驅動表，Oracle檢索驅動表的數據，一條一條的代入內層游標，查找滿足WHERE條件的所有數據，因此內層游標表中可用索引的選擇性越好，嵌套循環連接的性能就越高。
哈希連接：先將驅動表的數據按照條件欄位以散列的方式放入內存，然後在內存中匹配滿足條件的行。哈希連接需要有合適的內存，而且必須在CBO優化模式下，連接兩表的WHERE條件有等號的情況下才可以使用。哈希連接在表的數據量較大，表中沒有合適的索引可用時比嵌套循環的效率要高。Ⅸ sql數據分析需要學什麼
作為數據分析師，你首先需要從正在查詢的資料庫中讀取數據。我們一般會採用這種方法：
了解SELECT語句的工作方式。這其中包括研究邏輯查詢處理的工作方式。邏輯查詢處理描述了資料庫引擎執行SELECT語句的子句的順序。了解它會引導你編寫更好，更准確的查詢。
研究聯接的工作方式
內部聯接是最有效的。左，右和完全外部聯接的效率較低，但有時必須使用它們。內部聯接可以導致行被過濾掉，外部聯接不能導致過濾。研究加入，因此你知道何時使用每種類型。只有最簡單的資料庫查詢才不涉及聯接。
了解如何使用GROUP BY子句進行聚合
了解窗口函數/有序分析函數。這些是在SQL中進行分析的縮影。最初很難將你的頭纏繞在它們周圍，但是這是值得的。一旦了解了它們，便會一直使用它們。
了解資料庫規范化。如果你了解規范化，你將了解為什麼架構師以這種方式構造資料庫的理論。這有助於編寫查詢並確定要聯接的表。
了解實體關系圖（ERD）的工作方式。大多數ERD是使用魚尾紋符號構建的。確保知道基數和可選性約束是如何工作的，這將幫助你解密連接表時要使用的連接類型。
一旦掌握了這些知識，就應該擴展到學習SQL的DML和DDL子類別。DML代表數據操作語言，SELECT語句是該語言的一部分。DDL代表數據定義語言，這是資料庫架構師用來創建表的語言。
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