拿捏SQL数据分析：从基础破冰到⾯试题解
⽬前，在各⼤招聘⽹站查询数据分析相关岗位时，在任职要求⼀栏中基本都会看到“熟练运⽤ SQL”的要求，SQL 可以说是数据分析相关岗位的必备基础技能。
数据分析对 SQL 有哪些基本要求呢？
熟悉 SQL 语法，除了熟练掌握 SQL 常⽤语法，能对于⼀些细节理解到位，例如“BETWEEN 是否包含边界”、“对 NULL 的处理和查询”。
快速理解业务 SQL，通过⽂档、数据字典、数据宽表快速理解已有的常⽤业务SQL。在刚接触数据分析业务时，写 SQL 占据数据分析⼯作的很多时间，刚接触数据分析岗位的新⼈，通常⾯临的部门业务 SQL 与⾃⼰之前学习的 SQL 复杂度相差较⼤，主要体现在⼯作中的SQL 语句结构复杂、语句较长。SQL 语句结构复杂包括多表连接数量和⼦查询数量过多，这些在之前学习 SQL 中是较为少见的。SQL 语句较长，⼀个业务分析动辄数百上千⾏ SQL，⽽之前学习 SQL 可能常写的是⼏⾏到⼗⼏⾏。由于 SQL 语句较为复杂，还需要理解业务来帮助理解 SQL 内容，让接触实际数据分析业务的新⼈短期难以理解，难以适应。
快速上⼿业务 SQL 书写。理解业务后，可以快速上⼿新业务的 SQL 书写，能够根据已有业务改变做出 SQL 上的修改和复⽤。
掌握以上基本要求，我们再来了解下数据分析岗笔试⾯试 SQL 考点。
笔者调研近⼏年各公司（尤其是互联⽹公司）在校招和社招时对于数据分析岗位的考察内容，对 SQL 的考察时常出现在相关笔试与⾯试中。主要考察点是 SQL 的“增删查改”常⽤操作中的“查”。
SQL 中查询相关内容涉及⼴泛，例如经常考察的“多表连接”、“窗⼝函数”、“⼦查询”、“分组聚合”等知识点，在求职准备过程中需要花时间充分准备，⽅能在笔试⾯试中从容应对。
不同公司关于数据分析 SQL 的出题⽅向会有倾向，例如主营电商类的互联⽹公司倾向于电商场景的 SQL 考察，例如以“商品销售”为出题背景，例如求“销量情况”、“GMV”、“销量同环⽐”；主营⽹约车类的互联⽹公司倾向于“打车”相关的题⽬内容，例如要求计
算“订单应答率”、“订单完单率”；主营游戏类的互联⽹公司倾向于考察“游戏充值付费情况”、“游戏⽤户活跃度情况”等。从企业对数据分析⼈才需求的⾓度考虑，通过结合公司业务场景的 SQL 题⽬对求职者进⾏考察，筛选通过的求职者更符合招聘需求。当然，只要熟练学习使⽤ SQL，具体考核题⽬背景只是外在的修饰。
数据分析类岗位对SQL 考察的知识点整理：
基础查询
数据过滤
各种函数
分组聚合
sql查询面试题及答案⼦查询
多表连接
组合查询
常⽤数据库操作
那么如何拿捏SQL数据分析？从容应夯实SQL基础知识进阶与应对⾯试题⽬实战？
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没有基础可以学吗？
可以，本书从环境搭建开始，从基础⼊门到进阶，然后通过题⽬实战提升SQL能⼒，是⼀本关于SQL 数据分析的实战⼿册。
本书对⽐市⾯上⼤部分SQL书籍的特⾊是什么？
将数据分析挖掘中所需的SQL能⼒抽出来专门写，不会涉及很多不常⽤的功能语法，由浅⼊深，并配套⼤量练习题（可作为求职笔试⾯试的练习题），每个练习题都配有数据导⼊、解题思路和参考答案。练习题会结合当前数据分析很多场景需求来编制，例如“活跃⽤户分析”、“连续登录⽤户分析”、“社区团购⾏为分析”、“商品销量同环⽐”。
本书适合数据分析相关岗位求职备考准备么？
很适合，本书展现了数据分析⼯作的⽇常内容，给出了数据分析岗位的⼯作技能要求，然后讲述了数据分析笔试与⾯试中对SQL 的考查知识点。通过3种难度的题⽬练习，能提升求职能⼒并达到初级数据分析挖掘岗位对SQL的能⼒要求。
本书的适合什么样的读者？
数据分析与数据开发求职者和从业者
计算机科学与技术、统计学、数学、⼤数据、⼈⼯智能、数据科学相关专业的师⽣
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