Daten sind überall um uns herum, und es ist irgendwie verrückt, sich vorzustellen, wie es gewesen sein muss, sie alle manuell in Aktenschränken zu speichern, bevor das digitale Zeitalter kam, um uns das alles zu erleichtern. Zum Glück haben wir jetzt Datenbanken (YAY!), aber wie können wir die Informationen, die wir brauchen oder wollen, mit so wenig Aufwand wie möglich aus diesen Datenbanken abrufen? Trommelwirbel, bitte... Hier kommt SQL! Aber bevor wir uns SQL widmen und warum es so praktisch ist...
Was ist Datenanalyse?
Die Datenanalyse wird immer beliebter, da immer mehr Unternehmen dazu übergehen, alle ihre Daten online zu erfassen und zu speichern. Das ist also eine ziemlich große Sache, vor allem in der Welt der Unternehmen oder der Verwaltung usw. Wie du wahrscheinlich weißt, werden die ganze Zeit Daten gesammelt, doch in ihrer rohen Form verursachen diese Daten Kopfzerbrechen, weil sie keinen Sinn ergeben. Hier kommt die Datenanalyse ins Spiel: Sie ermöglicht es Unternehmen, bestimmte Daten, nach denen sie suchen, herauszuziehen, zu bearbeiten und hinzuzufügen. Dies hilft diesen Unternehmen oder Organisationen, Erkenntnisse zu gewinnen und die fundiertesten Entscheidungen für ihre nächsten strategischen Schritte zu treffen.
Datenanalysten sind sehr gefragt, weil sie in der Lage sind, diese Daten zu organisieren und zu kategorisieren, um sie interpretierbar und damit nutzbar zu machen, und weil sie SQL sprechen. Übrigens, falls du dich wunderst: Datenanalyse und Datenwissenschaft sind zwei verschiedene Bereiche. Die Datenwissenschaft ist multidisziplinärer, da sie Statistik, wissenschaftliche Methoden, künstliche Intelligenz (KI) und mehr kombiniert, um aus den Daten einen Wert zu schöpfen. Außerdem wird eine Reihe von Instrumenten wie Smartphones, Sensoren, Websites usw. verwendet, um Daten zu interpretieren.
Wie wird die Datenanalyse in der realen Welt eingesetzt?
Im Allgemeinen kann die Datenanalyse unbegrenzt eingesetzt werden, je nachdem, nach welchen Informationen gesucht wird. Konkret wird sie jedoch verwendet, um bessere und schnellere Geschäftsentscheidungen zu treffen, die Gesamtkosten des Unternehmens zu senken und neue und innovative Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln. So können beispielsweise künftige Verkäufe oder das Kaufverhalten vorhergesagt, der Schutz vor Betrug verbessert, die Wirksamkeit von Marketingkampagnen analysiert oder die Effizienz der Lieferkette gesteigert werden.
Erste Schritte in SQL: Was ist das und wofür wird es verwendet?
SQL steht für Structured Query Language und wird als Sequel ausgesprochen. Dies ist die Sprache, die in der Datenanalyse verwendet wird, um mit Daten zu kommunizieren!
Drei wichtige Dinge, die man über SQL wissen sollte
Angenommen, man arbeitet in den Bereichen Vertrieb, Marketing, Wirtschaft etc. SQL ist wahrscheinlich die Programmiersprache, die man lernen sollte, da die meisten Unternehmen eine Online-Präsenz haben und Daten sammeln. Je mehr du also weißt, wie man mit diesen Daten umgeht, desto besser kannst du sie abrufen und analysieren und umso besser bist du in deinem Job! Wenn das auf dich zutrifft, kannst du an unserem Webinar teilnehmen, um die Grundlagen der Datenanalyse zu lernen!
SQL-Sprachen haben eine unterschiedliche Syntax. Verschiedene Unternehmen verwenden unterschiedliche Datenbanken, es sind zwar nur geringfügige Abweichungen, aber es ist wichtig, sie zu kennen.
SQL kommuniziert nur mit relationalen Datenbanken. Also jede Datenbank mit einer tabellarischen Organisation (mit Zeilen und Spalten). Dies führt uns zu unserem nächsten Punkt.
SQL und RDBMS
RDBMS steht für Relational Database Management System. Damit lassen sich die Daten so organisieren, dass sie leicht extrahiert und analysiert werden können. Lasst es uns noch weiter aufschlüsseln, damit du wirklich weißt, was es bedeutet. Es ein System, das in Tabellen organisierte Daten und die Beziehungen zwischen ihnen verwaltet. Lasst es uns noch einmal aufschlüsseln. Wenn wir von Systemen sprechen, meinen wir, dass RDBMS viele verschiedene Arten von Daten für viele verschiedene Arten von Anwendungen an einem Ort speichern können. Wenn wir zum Beispiel über einen Verkauf sprechen, gibt es eine Tabelle oder einen Datensatz für die Verkaufsinformationen, eine für die Kundeninformationen und eine andere für die Verkaufsartikel oder den Bestand; daher gibt es eine Beziehung zwischen diesen Datensätzen.
Hauptvorteile von RDBMS:
System: kann viele Arten von Daten für mehrere Anwendungen speichern
Manager: speichert, indiziert, verwahrt, erstellt Backups
Daten: alle Daten können gespeichert werden, aber hauptsächlich Zahlen und Zeichenketten
Tabellen: in Spalten und Zeilen organisiert
Relation: Muster zwischen verschiedenen Werten in Spalten und Tabellen werden miteinander verknüpft.
Warum also RDBMS?
Weil es ein effektiver und zuverlässiger Weg ist, Informationen als Grundlage für die Verarbeitung von Online-Transaktionen zu speichern und diese Systeme dafür sorgen, dass das Geschäft läuft. RDBMS werden in der Unternehmensverwaltung und -buchhaltung, in Bank- und Versicherungssystemen, in Regierungsdaten, in POS- und E-Commerce-Systemen eingesetzt, und die Liste geht noch weiter. Natürlich werden alle in diesen Systemen gesammelten Daten in der Analytik verwendet, um Erkenntnisse zu gewinnen, aber dazu muss man zunächst auf diese Daten zugreifen. Und wie machen wir das?...durch SQL, das mit RDBMS spricht!
Einige Schlüsselbegriffe in SQL
Eine SQL-Abfrage ermöglicht die Abfrage (Untersuchung) eines bestimmten Teils der Informationen.
Tabellen
Eine Sammlung von Datenbanktabellen und eine Tabelle ist ein Datensatz, und beide können mit SQL abgefragt werden. SQL kann auf Programme wie Python oder sogar auf eine einfache Excel-Tabelle angewendet werden. In der SQL-Sprache ist column ein Feld, row ein Datensatz und schließlich entity die kleinste Einheit, die einen sinnvollen Datensatz enthält. Eine entity wird auch als dataset object bezeichnet. SQL lernt man am besten, indem man es einfach ausprobiert! Hier sind einige Begriffe, die dich mit dem Fachjargon vertraut machen.
Select, from und where
Wenn du etwas abfragen willst, steht der Begriff "select" immer an erster Stelle und wird eventuell von "from" gefolgt. Mit dem Begriff "where" kann man die Zeilen herausfiltern, die man nicht in den Suchergebnissen haben möchte. Hier ist ein kurzes Beispiel, wie es aussehen könnte, wenn wir eine Schülerdatenbank verwenden würden:
Select: “*’” or the specific field eg. (student_name_dateofbirth)
From: (table name) e.g Student
Where: date of birth = (select max ( date of birth) from student)Neben dem Gleichheitszeichen "=" kann man übrigens auch nicht gleich "<>" oder ist größer als "<" verwenden; die Liste geht weiter, und man ändert dies je nach dem, wonach man sucht. Wenn man zwei oder mehr Tabellen oder Datensätze zusammenführen möchte, kann man die "join"-Anweisung verwenden, die zwei verschiedene Tabellen auf der Grundlage eines gemeinsamen Wertes nebeneinander stellt; der Begriff "joins" erscheint normalerweise nach "from" und vor der "where"-Anweisung. Zum Beispiel: From table_1 join table_2
Union
Zum Abschluss noch ein letzter Terminus! Der Begriff "union" verbindet Spalten von oben nach unten. Diese union-Anweisung steht normalerweise zwischen zwei select-Anweisungen. Die union kann nur bei Spalten mit exakt denselben Spaltennamen und Spalten mit demselben Datentyp auftreten.
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Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Einstieg in die Datenanalyse sehr interessant und erfüllend sein kann, wenn man erst einmal den Dreh raus hat - es ist wie eine Schatzsuche! Und wenn du wirklich daran interessiert bist, ein echter Datenanalyse-Profi zu werden, deine Karriere auszubauen oder deine Berufsaussichten deutlich zu erweitern, dann ist unser umfassendes Data Analytics Bootcamp genau das Richtige für dich!
