处于数据呈现爆炸态势的时代面对着如同堆积得像山一样的报表以及业务方面的需求仅仅依靠Excel理所当然地已经显得力量不足没办法应对了。我察觉到好多刚刚进入这个行业的朋友都在对一件事情感到纠结究竟应该先去学习SQL还是Python呢这两种工具各自能够解决什么样的问题呢就在今天的这一篇文章当中我会从实际存在的业务场景作为出发点帮助你把这两件用于数据分析的厉害工具彻底弄明白。SQL到底能解决什么实际问题和不少从事运营以及产品岗位的朋友有过接触他们每日最为头疼之事便是“拉数据”。老板随意一问“上个月客户复购率状况如何”倘若完全依靠人工去翻阅表格一整天时间都不一定能够给出答案。在这种时候SQL便是最为直接的武器。SQL的关键能力在于查询以及聚合你无需知晓繁杂的编程逻辑只要会运用SELECT、WHERE、GROUP BY这几个基础语句便能够从千万条记录当中迅速萃取出你所期望的信息例如剖析“近30天哪个城市的用户活跃度最高”一条SQL语句在几秒钟之内就能得出结果。尤为关键的是SQL的语法跟自然语言极为相近即便对于完全没有编程基础的人而言花费一至两周的时间便能够熟练操作以完成日常百分之八十的数据提取工作并且如今许多BI工具都设有SQL查询功能学会这一功能你便能够直接和数据库相互交流而无需再依赖技术部门的排期了。Python在复杂分析场景的核心优势在数据量呈现出愈发庞大的态势、分析逻辑展现出更为复杂的情形之际SQL所具备的局限性便会显现出来。举例而言当你面临着开展用户分群的任务、进行预测未来销量的工作或者把源自10个不同出处的表格依据复杂规则予以合并清洗的情况时此时Python就发挥出了自身的作用。Python的真正优势所在是其生态Pandas库可使你如同操作Excel那般灵活处理数据框仅需几行代码便能够完成多表关联、缺失值填充以及数据格式转换Matplotlib和Seaborn这两个可视化库能将枯燥数字变为直观的折线图与热力图。有一种场景为诸多企业所运用那便是自动化报表。你能够拟写一个Python脚本于每日固定的时间从数据库提取数据接着进行分析随后生成图表最终自动给管理层发送邮件。整个流程全然无需人工进行干涉效率提升十分显著。从SQL到Python的平滑过渡路径很多人在学习SQL之后因认为Python入门的难度过高从而选择放弃。实际上这两种工具能够相互配合使用并非要一次性彻底转变方向。
