Ⅰ sql数据分析面试题
1、现有交易数据表user_goods_table，
老板想知道每个用户购买的外卖品类偏好分布，并找出每个用户购买最多的外卖品类是哪个。
2、现有交易数据表user_sales_table，
老板想知道支付金额在前20%的用户。
3、现有用户登录表user_login_table，
老板想知悔裤物道连续7天都登录平台的重要用户。
4、给定一张用户签到表user_attendence，表中包含三个字段，分别是用户ID：【user_id】碧液，日期：【date】，是否签到：【is_sign_in】，0否1是。
4-1、计算截至当前（假设当前时间为2020-04-27），每个用户已经连续签到的天数：
要求输出用户ID【user_id】和连续签到天数【recent_continuous_days】
4-2、计算有史以来 用户最大连续签到天数 ：纯培
要求输出用户ID【user_id】和最大连续签到天数
Ⅱ sql查询分析器是什么
SQL查询分析器，是SQL Server的一个数据库管理工具，可以对数据库进行，数据检索、服务器设置等等。
Ⅲ sql数据分析是啥意思
sql数据分析是结构化查询语言。
结构化查询语言（Structured Query Language）简称SQL，是一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。
结构化查询语言是高级的非过程化编程语言，允许用户在高层数据结构上工作。它不要求用户指定对数据的存放方法，也不需要用户了解具体的数据存放方式。
所以具有完全不同底层结构的不同数据库系统, 可以使用相同的结构化查询语言作为数据输入与管理的接口。结构化查询语言语句可以嵌套，这使它具有极大的灵活性和强大的功能。
SQL具有数据定义、数据操纵、数据查询和数据控制的功能。
1、SQL数据定义功能：能够定义数据库的三级模式结构，即外模式、全局模式和内模式结构。在SQL中，外模式又叫做视图（View），全局模式简称模式（Schema），内模式由系统根据数据库模式自动实现，一般无需用户过问。
2、SQL数据操纵功能：包括对基本表和视图的数据插入、删除和修改，特别是具有很强的数据查询功能。
3、SQL的数据控制功能：主要是对用户的访问权限加以控制，以保证系统的安全性。
Ⅳ SQL求助：对股票交易数据进行评价分析
这么费劲干什么 现价买贵州百灵三年后保证赚钱 2010年11月4日 时间为证
Ⅳ 如何在EXCEL中使用SQL进行数据处理与分析
在EXCEL中使用SQL进行数据处理与分析步骤有：
工具原料：excel2013版本
打开“excel”，在“数据”选项卡中，找到“自其他来源”；
Ⅵ SQL中如何实现大数据量共现分析
1.可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2. 数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如 果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3. 预测性分析
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4. 语义引擎
非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
大数据的技术
数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构： 云存储、分布式文件存储等。
数据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。
统计分析： 假设检验、显着性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、 卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、 因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
数据挖掘： 分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。
大数据的处理
1. 大数据处理之一：采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的 数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除 此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户 来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间 进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
2. 大数据处理之二：导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使 用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
3. 大数据处理之三：统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
4. 大数据处理之四：挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数 据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于 统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并 且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。Ⅶ wireshark分析sql耗时
wireshark分析sql耗时的步骤如下：
1、打开Wireshark并开始捕获网络数据包。使陪毕拿用Wireshark的过滤器功能来过滤出SQL查询请求和响应的数据包。
2、选中一条SQL查询请求数据包，并查看该数据包的时间戳。记录下该时间戳作为SQL查询的开始时间。找到该SQL查询对应的响应数据包，并查看该数据包的时间戳。记录下该时间芦搭戳作为SQL查询的结束时间。
3、使用Wireshark的统计功能来计算SQL查询的耗时。在Wireshark的菜单栏中选择Statistics>Conversations，在弹出的对话框中选择TCP选项卡，并选择对应的源地址和目的地址。在对话数蠢框下方的“Time”列中可以看到SQL查询的耗时，即结束时间减去开始时间。Ⅷ 从哪些方面，sql语句性能如何分析
一段SQL代码写好以后，可以通过查看SQL的执行计划，初步预测该SQL在运行时的性能好坏，尤其是在发现某个SQL语句的效率较差时，我们可以通过查看执行计划，分析出该SQL代码的问题所在。
1、 打开熟悉的查看工具：PL/SQL Developer。
在PL/SQL Developer中写好一段SQL代码后，按F5，PL/SQL Developer会自动打开执行计划窗口，显示该SQL的执行计划。
2、 查看总COST，获得资源耗费的总体印象
一般而言，执行计划第一行所对应的COST(即成本耗费)值，反应了运行这段SQL的总体估计成本，单看这个总成本没有实际意义，但可以拿它与相同逻辑不同执行计划的SQL的总体COST进行比较，通常COST低的执行计划要好一些。
3、 按照从左至右，从上至下的方法，了解执行计划的执行步骤
执行计划按照层次逐步缩进，从左至右看，缩进最多的那一步，最先执行，如果缩进量相同，则按照从上而下的方法判断执行顺序，可粗略认为上面的步骤优先执行。每一个执行步骤都有对应的COST,可从单步COST的高低，以及单步的估计结果集（对应ROWS/基数），来分析表的访问方式，连接顺序以及连接方式是否合理。
4、 分析表的访问方式
表的访问方式主要是两种：全表扫描（TABLE ACCESS FULL）和索引扫描(INDEX SCAN)，如果表上存在选择性很好的索引，却走了全表扫描，而且是大表的全表扫描，就说明表的访问方式可能存在问题；若大表上没有合适的索引而走了全表扫描，就需要分析能否建立索引，或者是否能选择更合适的表连接方式和连接顺序以提高效率。
5、 分析表的连接方式和连接顺序
表的连接顺序：就是以哪张表作为驱动表来连接其他表的先后访问顺序。
表的连接方式：简单来讲，就是两个表获得满足条件的数据时的连接过程。主要有三种表连接方式，嵌套循环（NESTED LOOPS）、哈希连接（HASH JOIN）和排序-合并连接（SORT MERGE JOIN）。我们常见得是嵌套循环和哈希连接。
嵌套循环：最适用也是最简单的连接方式。类似于用两层循环处理两个游标，外层游标称作驱动表，Oracle检索驱动表的数据，一条一条的代入内层游标，查找满足WHERE条件的所有数据，因此内层游标表中可用索引的选择性越好，嵌套循环连接的性能就越高。
哈希连接：先将驱动表的数据按照条件字段以散列的方式放入内存，然后在内存中匹配满足条件的行。哈希连接需要有合适的内存，而且必须在CBO优化模式下，连接两表的WHERE条件有等号的情况下才可以使用。哈希连接在表的数据量较大，表中没有合适的索引可用时比嵌套循环的效率要高。Ⅸ sql数据分析需要学什么
作为数据分析师，你首先需要从正在查询的数据库中读取数据。我们一般会采用这种方法：
了解SELECT语句的工作方式。这其中包括研究逻辑查询处理的工作方式。逻辑查询处理描述了数据库引擎执行SELECT语句的子句的顺序。了解它会引导你编写更好，更准确的查询。
研究联接的工作方式
内部联接是最有效的。左，右和完全外部联接的效率较低，但有时必须使用它们。内部联接可以导致行被过滤掉，外部联接不能导致过滤。研究加入，因此你知道何时使用每种类型。只有最简单的数据库查询才不涉及联接。
了解如何使用GROUP BY子句进行聚合
了解窗口函数/有序分析函数。这些是在SQL中进行分析的缩影。最初很难将你的头缠绕在它们周围，但是这是值得的。一旦了解了它们，便会一直使用它们。
了解数据库规范化。如果你了解规范化，你将了解为什么架构师以这种方式构造数据库的理论。这有助于编写查询并确定要联接的表。
了解实体关系图（ERD）的工作方式。大多数ERD是使用鱼尾纹符号构建的。确保知道基数和可选性约束是如何工作的，这将帮助你解密连接表时要使用的连接类型。
一旦掌握了这些知识，就应该扩展到学习SQL的DML和DDL子类别。DML代表数据操作语言，SELECT语句是该语言的一部分。DDL代表数据定义语言，这是数据库架构师用来创建表的语言。
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