Practical service analysis cases such as sales, order, and web log analysis
Understand key metrics for analysis such as RFM, DAU/MAU, churn rate, retention rate, and conversion funnel, and implement them in SQL.
Utilization and practical application techniques of Join, Group by, and Window functions
Ability to freely derive desired analysis results through SQL
Strengthening core SQL data analysis capabilities based on practical data similar to actual work
Chart visualization of analysis data
Learn SQL with practical data analysis! You can become a leading data expert 🏃♂️
SQL skills + practical analysis skills all in one!
The demand for data professionals with both exceptional SQL skills and a deep understanding of company operations and services is growing. Therefore, for data analysts, data scientists, analytics developers, and data engineers , possessing superior SQL skills and the ability to derive and supportanalytical results that can improve products and services is a crucial competitive advantage.
The course 'Learn SQL Data Analysis through Various Case Studies' is ✅
SQL skills should be developed through solving challenging problems in real-world situations. However, the SQL I've encountered in lectures and books so far has been quite different from the SQL used in real-world situations.
This course is filled with theoretical and practical SQL queries used in real-world analytics , something you won't find in existing lectures or books. Furthermore, it covers domain-specific topics like sales and order analysis, as well as various analytical metrics utilized in Google Analytics and growth hacking, all implemented using sophisticated SQL. This approach aims to simultaneously improve both analytical and SQL skills .
After taking this course 📜
By the end of this course, which implements many analytical indicators used in actual work using SQL, you will become a SQL expert who can freely derive the desired analysis results.
Additionally, the various analysis cases covered in this course will help you understand how to design metrics and conduct analyses to drive business and service growth.
If you have practical experience with SQL but have not taken the Data Analysis SQL Fundamentals course, please review the course curriculum and be sure to refer to the ' Course Introduction ' video in Section 0 and the ' Course Selection Guide for Those Who Have Not Taken Data Analysis SQL Fundamentals ' video to determine if the course is suitable for your skills before deciding to take the course.
We would like to inform you in advance that you may have difficulty understanding the contents of this lecture if you have not taken ' Data Analysis SQL Fundamentals '.
Features of this course ✨
Explanation of different types of key analytical indicators + A hands-on exercise to implement analytical metrics using SQL queries.
We'll cover key metrics for various types of sales analysis, cross-selling, order analysis like RFM, and more, as well as DAU/WAU/MAU, stickiness, channel analysis, entry/exit page analysis, bounce rate, retention rate, and conversion funnel analysis, all of which are well-utilized in Google Analytics and growth hacking.
Difficult SQL exercises based on real-world datasets: We'll help you improve your SQL skills to the max!
Instead of toy data, you'll implement challenging SQL on a Google Analytics data set for practice. To actively improve implementation skills, most of the course is structured around live coding . By the end of the course, you'll become a SQL expert, capable of freely deriving the desired analysis results.
Detailed and thorough explanation of complex logic
To make complex and lengthy SQL queries easier to understand, we'll break down each processing logic step by step, using detailed diagrams and charts. Through this course, you'll gain the ability to understand and apply even the most complex SQL queries step by step.
Practice implementing chart visualizations to aid intuitive understanding
You can visualize the analyzed SQL results in charts to intuitively understand the analysis results. You'll also learn how to visualize the analysis results using charts to communicate them more effectively. (The visualization code is implemented using Python's Plotly.)
Practice environment Check it out 💻
PostgreSQL is used as the practice environment DBMS, and DBeaver is used as the SQL editor.
PostgreSQL is a free, open-source DBMS that boasts stability, performance, and, most importantly, rich SQL support. It complies with the ANSI SQL standard and offers a wide range of SQL functions and analytical capabilities, making it widely used not only online but also as an analytical DBMS.
DBeaver Community Edition is free, but it offers superior features, faster performance, and greater stability than most commercial SQL editors. DBeaver supports various DBMSs, including PostgreSQL, MySQL, and Oracle.
Additionally, I use Jupyter Notebook and Plotly for chart visualization.
Although the video was created based on a Windows environment, it can also be performed without any problems in a Mac environment.
📢 Instructions for downloading lecture materials
The lecture materials (PDF), practice SQL code, and data can be downloaded from the [Lecture Materials and Practice Data and Practice Materials] class in Section 0: Lecture Introduction and Practice Environment Configuration.
Recommended for these people
Who is this course right for?
People who perform analysis tasks using SQL
Those who want to experience various practical data analysis cases
Anyone who wants to greatly improve their SQL skills
Data Scientists and Data Analysts Leveraging SQL
Data engineers who need to perform data processing/extraction/refinement based on SQL to create tables for analysis or marts
Need to know before starting?
Data Analysis SQL Fundamentals lecture understanding required
Tôi nghĩ tôi có thể nói chắc chắn rằng đây là một trong những khóa học phân tích dữ liệu SQL tốt nhất.
Tôi đặc biệt giới thiệu nó cho những người đã học ngữ pháp SQL cơ bản nhưng muốn cải thiện các kỹ năng SQL còn mơ hồ của mình thông qua nhiều ví dụ thực tế khác nhau.
Nhờ kỹ năng giảng dạy xuất sắc của giảng viên và nội dung bài giảng rất giàu thông tin, tôi cảm thấy như mình đã được mở mang tầm mắt về SQL theo một cách mới. Đó là một bài giảng chất lượng cao, chắc chắn sẽ cải thiện được kỹ năng của bạn nếu bạn kiên trì luyện tập trong khi nghe bài giảng. .
Điều tuyệt vời gấp đôi là anh ấy đã vui lòng trả lời bất kỳ câu hỏi nào của tôi trong suốt bài giảng. Tôi thực sự khuyên bạn nên nó. Cảm ơn
Đây là một bài giảng SQL xuất sắc với nhiều ví dụ thực tế. Tôi luôn gặp khó khăn trong việc cải thiện kỹ năng của mình vì tôi không có bất kỳ kinh nghiệm phân tích thực tế nào, nhưng bài giảng này đã giúp ích rất nhiều.
Vào khoảng thời gian này năm ngoái, tôi gia nhập công ty với tư cách là kỹ sư dữ liệu mới.
Tôi là người đã mua cùng lúc cả hai bài giảng SQL Foundation + Data Analysis của người hướng dẫn với ý định xem chúng.
'Mình không có năng khiếu trong lĩnh vực này à? Xem bài giảng là hiểu nhưng tại sao trong công việc mình lại vất vả thế nhỉ?' Sau một năm ôn đi ôn lại SQL Foundation, hôm qua tôi bắt đầu học bài phân tích dữ liệu SQL của thầy khi đã quen.
Đó là đường trung bình động và đường trung bình có trọng số, vì vậy nó không dễ dàng đối với tôi khi mới bắt đầu, haha.
Tôi rất vui vì nó không giới hạn...haha
Tôi chưa từng xem bài giảng SQL phân tích dữ liệu nào khác, nhưng tôi tin rằng bài giảng này cũng sẽ được giải thích một cách dễ hiểu nhất.
Tôi sẽ tăng cường dần dần và đều đặn.
Nếu chỉ là một điều ước
Kế toán và thống kê doanh nghiệp, chẳng hạn như doanh số bán hàng, không quen thuộc với tôi, vì vậy ngay cả khi nhà phân tích BI sử dụng ETL để tích lũy dữ liệu theo hướng mong muốn thì cũng gặp khó khăn lớn haha.
Tôi sẽ rất vui nếu kế toán, thống kê, toán kỹ thuật, v.v. được dạy ở cấp độ SQL Foundation mà ai cũng có thể đọc được.
Cảm ơn bạn rất nhiều vì đã cung cấp những bài giảng chất lượng cao như vậy với mức giá thấp. Tôi luôn ủng hộ bạn!
Ồ, cảm ơn bạn rất nhiều vì đã xem xét dài. Nếu bạn thường xuyên làm theo các bài tập trong bài giảng này, bạn sẽ có thể trở thành một chuyên gia phân tích SQL được công nhận ở khắp mọi nơi.