Les données sont partout autour de nous, et il est un peu fou d'imaginer ce que cela a dû être de les stocker manuellement dans des classeurs avant que l'ère numérique ne vienne nous faciliter la tâche. Heureusement, nous avons maintenant des bases de données (Youpi!), mais attendez, comment faire pour extraire les informations dont nous avons besoin ou que nous voulons de ces bases de données avec le moins de tracas possible? Roulement de tambour, s’il vous plaît... Entrez, SQL! Mais avant de plonger dans le SQL et pourquoi il est pratique...
Qu’est-ce que l’analyse des données?
L'analyse des données est de plus en plus populaire, car de plus en plus d'entreprises s'orientent vers la collecte et le stockage de toutes leurs données en ligne. Il s'agit donc d'un sujet assez important, en particulier dans le monde des affaires, de la gouvernance, etc. Comme vous le savez probablement, les données sont collectées en permanence, mais sous leur forme brute, elles vous laissent perplexe, car elles n'ont aucun sens. C'est là qu'intervient l'analyse des données : elle permet aux entreprises d'extraire, de modifier et d'ajouter des données spécifiques qu'elles recherchent. Cela permet à ces entreprises ou organisations de tirer des enseignements et de prendre les décisions les plus éclairées pour leur prochaine action stratégique.
Les data analysts sont très recherchés, car ils sont capables d'organiser et de classer ces données pour les rendre interprétables et donc utilisables, et ils parlent SQL. Au cas où vous vous poseriez la question, la data analyse et la data science sont deux domaines différents. La data science est plus pluridisciplinaire, car elle combine statistiques, méthodes scientifiques, intelligence artificielle (IA) et autres pour extraire de la valeur des données. De plus, ils utilisent une série d'outils tels que des smartphones, des capteurs, des sites web et autres pour interpréter les données.
Comment la data analyse est-elle utilisée dans le monde réel ?
D'une manière générale, l'analyse des données peut être utilisée à l'infini en fonction des informations recherchées, mais plus spécifiquement, elle est utilisée pour prendre des décisions meilleures, plus rapides et commerciales afin de réduire les coûts globaux de l'entreprise et de développer des produits et services nouveaux et innovants. Par exemple, elle pourrait prédire les ventes ou les comportements d'achat futurs, à des fins de sécurité, car elle aide à se protéger contre la fraude, à analyser l'efficacité des campagnes de marketing ou à accroître l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement.
Premiers pas dans SQL : qu'est-ce que c'est et à quoi ça sert ?
SQL est l'abréviation de Structured Query Language et se prononce comme Sequel. C’est le langage utilisé dans l’analyse des données pour communiquer avec les données!
Trois choses essentielles à savoir sur SQL
Supposons que vous soyez dans la vente, le marketing, le commerce, etc. SQL est probablement le langage de codage que vous devez apprendre, car la plupart des entreprises sont présentes en ligne et collectent des données. Donc, plus vous savez communiquer ces données, mieux vous pouvez les extraire et les analyser et mieux vous faites votre travail !
Les langages SQL présentent des variations de syntaxe. Les entreprises suivent des bases de données différentes. Il ne s'agit que de légères variations, mais il est essentiel de les connaître.
SQL ne communique qu'avec les bases de données relationnelles. Donc toute base de données avec une organisation tabulaire (avec des lignes et des colonnes). Cela nous amène au point suivant.
SQL et RDBMS
RDBMS signifie Relational Database Management System. Cela permet d'organiser les données de manière radicale afin qu'elles puissent être facilement extraites et analysées. Nous allons l'analyser plus en détail pour que vous sachiez vraiment ce que cela signifie. C'est un système qui gère les données organisées en tables et les relations entre elles. Reprenons les choses à zéro. Lorsque nous parlons de systèmes, nous voulons dire que le RDBMS peut stocker de nombreux types de données différents pour de nombreux types d'applications différents en un seul endroit. Par exemple, si nous parlons d'une vente, il existe une table ou un ensemble de données pour les informations sur la vente, une pour les informations sur le client et une autre pour l'article vendu ou l'inventaire ; il existe donc une relation entre ces ensembles de données.
Principaux avantages du RDBMS :
Système : peut stocker de nombreux styles de données pour de multiples applications
Gestionnaire : magasins, index, coffres-forts, sauvegardes
Données : toutes les données peuvent être stockées, mais surtout les chiffres et les chaînes de caractères.
Tableaux : organisés en colonnes et en lignes
Relation : les modèles entre différentes valeurs dans les colonnes et les tableaux sont liés entre eux.
Alors, pourquoi RDBMS ?
Parce qu'il s'agit d'un moyen efficace et fiable de stocker des informations qui servent de base aux systèmes de traitement des transactions en ligne, et ce sont ces systèmes qui font fonctionner les entreprises. Les RDBMS sont appliqués dans l'administration et la comptabilité des entreprises, les systèmes bancaires et d'assurance, les données gouvernementales, les systèmes de points de service (PDS) et de commerce électronique, et la liste est longue. Et bien sûr, toutes les données recueillies dans ces systèmes sont utilisées dans l'environnement analytique pour générer des informations, mais vous devez d'abord accéder à ces données. Et comment le faisons-nous ?... Grâce à SQL, qui parle aux RDBMS!
Quelques termes clés en SQL
Une requête SQL vous permet d'interroger (de rechercher) un élément d'information spécifique.
Tableaux
Les tableaux sont les objets de base de données qui contiennent les données dans les bases de données relationnelles. SQL peut être appliqué à des programmes comme Python ou même à une simple feuille de calcul Excel. Dans le jargon SQL, une colonne est un champ, une ligne est un enregistrement et, enfin, une entité est la plus petite unité qui contient un ensemble significatif de données. Une entité est également connue sous le nom d'objet d'ensemble de données ou dataset object. Avec SQL, la meilleure façon d'apprendre est d'essayer ! Pourtant, voici quelques termes rapides pour vous familiariser avec le jargon.
Select, from et where
Si vous cherchez à interroger quelque chose, le terme « select » vient toujours en premier et est éventuellement suivi de « from ». Le terme « where » vous permet de filtrer les lignes que vous ne souhaitez pas voir figurer dans les résultats de votre recherche. Voici un exemple rapide de ce à quoi il pourrait ressembler si nous devions utiliser une base de données d'étudiants :
Select : « *' » ou le champ spécifique par exemple (student_name_dateofbirth)
From : (nom du tableau) par exemple Étudiant
Where : date de naissance = (sélectionnez max ( date de naissance) de l’étudiant)
Soit dit en passant, à part le signe égal « = » que vous pouvez utiliser n’est pas égal à « <> » ou est supérieur à « < »; la liste continue, et vous changez cela en fonction de ce que vous recherchez. Lorsque vous souhaitez fusionner deux ou plusieurs tableaux ou ensembles de données, vous pouvez utiliser l'instruction « join » qui met côte à côte deux tableaux différents sur la base d'une valeur partagée. Le terme « join » apparaît généralement après « from » mais avant l'instruction « where ». Par exemple : From table_1 join table_2
Union
Enfin, nous en mentionnerons un autre ! Le terme « union » correspond aux colonnes de haut en bas. Cette déclaration d'union se situe généralement entre deux déclarations de sélection. L'union ne peut se faire que sur des colonnes ayant exactement le même nom de colonne et des colonnes ayant le même type de données.
En somme, se lancer dans l'analyse des données peut être très intéressant et satisfaisant une fois qu'on s'y retrouve, c'est comme partir à la chasse au trésor ! Et si vous souhaitez vraiment devenir un analyste de données professionnel, construire votre carrière ou élargir sérieusement vos perspectives d'emploi, ne cherchez pas plus loin que notre formation Data Analyst !
