Phân tích dữ liệu SQL được học qua nhiều ví dụ khác nhau
Bằng cách triển khai các trường hợp phân tích dữ liệu thực tế khác nhau thông qua SQL, bạn có thể đồng thời cải thiện kỹ năng phân tích dữ liệu và kỹ năng sử dụng SQL của mình.
Ví dụ về phân tích dịch vụ thực tế như bán hàng, đơn đặt hàng và phân tích nhật ký web
Hiểu các chỉ số chính để phân tích như RFM, DAU/MAU, tỷ lệ rời bỏ, tỷ lệ giữ chân, kênh chuyển đổi, v.v. và triển khai chúng trong SQL
Sử dụng và áp dụng các kỹ thuật thực tế của các hàm nối, nhóm theo và cửa sổ
Khả năng tự do lấy kết quả phân tích mong muốn thông qua SQL
Tăng cường khả năng cốt lõi của phân tích dữ liệu SQL dựa trên dữ liệu thực hành tương tự như công việc thực tế
Biểu đồ trực quan hóa dữ liệu phân tích
Học SQL bằng cách phân tích dữ liệu thực tế! Bạn có thể trở thành chuyên gia dữ liệu hàng đầu 🏃♂️
Kỹ năng SQL + kỹ năng phân tích thực tế tất cả trong một!
Nhu cầu về các chuyên gia dữ liệu vừa có kỹ năng SQL xuất sắc vừa am hiểu sâu sắc về hoạt động và dịch vụ của công ty đang ngày càng tăng. Do đó, đối với các nhà phân tích dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu, nhà phát triển phân tích và kỹ sư dữ liệu , việc sở hữu kỹ năng SQL vượt trội cùng khả năng đưa ra và hỗ trợcác kết quả phân tích có thể cải thiện sản phẩm và dịch vụ là một lợi thế cạnh tranh quan trọng.
Khóa học 'Học phân tích dữ liệu SQL thông qua nhiều nghiên cứu điển hình' là ✅
Kỹ năng SQL cần được phát triển thông qua việc giải quyết các vấn đề khó khăn trong các tình huống thực tế. Tuy nhiên, SQL mà tôi đã gặp trong các bài giảng và sách vở cho đến nay khá khác so với SQL được sử dụng trong các tình huống thực tế.
Khóa học này bao gồm các truy vấn SQL lý thuyết và thực hành được sử dụng trong phân tích thực tế , điều mà bạn sẽ không tìm thấy trong các bài giảng hay sách hiện có. Hơn nữa, khóa học còn đề cập đến các chủ đề chuyên ngành như phân tích doanh số và đơn hàng, cũng như các số liệu phân tích khác nhau được sử dụng trong Google Analytics và tăng trưởng đột phá, tất cả đều được triển khai bằng SQL tinh vi. Phương pháp này nhằm mục đích đồng thời cải thiện cả kỹ năng phân tích và SQL .
Sau khi tham gia khóa học này 📜
Đến cuối khóa học này, khóa học sẽ áp dụng nhiều chỉ số phân tích được sử dụng trong công việc thực tế bằng SQL, bạn sẽ trở thành chuyên gia SQL có thể tự do rút ra kết quả phân tích mong muốn.
Ngoài ra, các trường hợp phân tích khác nhau được đề cập trong khóa học này sẽ giúp bạn hiểu cách thiết kế số liệu và tiến hành phân tích để thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh và dịch vụ.
Nếu bạn có kinh nghiệm thực tế với SQL nhưng chưa tham gia khóa học Cơ bản về Phân tích dữ liệu SQL, vui lòng xem lại chương trình giảng dạy của khóa học và nhớ tham khảo video ' Giới thiệu khóa học ' trong Phần 0 và video ' Hướng dẫn lựa chọn khóa học dành cho những người chưa tham gia khóa học Cơ bản về Phân tích dữ liệu SQL ' để xác định xem khóa học có phù hợp với kỹ năng của bạn hay không trước khi quyết định tham gia khóa học.
Chúng tôi muốn thông báo trước với bạn rằng bạn có thể gặp khó khăn trong việc hiểu nội dung bài giảng này nếu bạn chưa học ' Cơ bản về phân tích dữ liệu SQL '.
Các tính năng của khóa học này ✨
Giải thích về các loại chỉ số phân tích chính khác nhau + Bài tập thực hành để triển khai số liệu phân tích bằng cách sử dụng truy vấn SQL.
Chúng tôi sẽ đề cập đến các số liệu quan trọng cho nhiều loại phân tích bán hàng, bán chéo, phân tích đơn hàng như RFM, v.v., cũng như DAU/WAU/MAU, độ gắn kết, phân tích kênh, phân tích trang vào/ra, tỷ lệ thoát, tỷ lệ duy trì và phân tích kênh chuyển đổi, tất cả đều được sử dụng tốt trong Google Analytics và tăng trưởng đột phá.
Các bài tập SQL khó dựa trên các tập dữ liệu thực tế: Chúng tôi sẽ giúp bạn cải thiện kỹ năng SQL của mình một cách tối đa!
Thay vì dữ liệu đồ chơi, bạn sẽ triển khai SQL đầy thử thách trên tập dữ liệu Google Analytics để thực hành. Để chủ động cải thiện kỹ năng triển khai, phần lớn khóa học được xây dựng dựa trên việc lập trình trực tiếp . Đến cuối khóa học, bạn sẽ trở thành chuyên gia SQL, có khả năng tự do rút ra kết quả phân tích mong muốn.
Giải thích chi tiết và đầy đủ về logic phức tạp
Để giúp bạn dễ hiểu hơn các truy vấn SQL phức tạp và dài dòng, chúng tôi sẽ phân tích từng bước logic xử lý bằng sơ đồ và biểu đồ chi tiết. Thông qua khóa học này, bạn sẽ có được khả năng hiểu và áp dụng ngay cả những truy vấn SQL phức tạp nhất theo từng bước.
Thực hành triển khai hình ảnh biểu đồ để hỗ trợ hiểu biết trực quan
Bạn có thể trực quan hóa kết quả SQL đã phân tích dưới dạng biểu đồ để hiểu rõ hơn về kết quả phân tích. Bạn cũng sẽ học cách trực quan hóa kết quả phân tích bằng biểu đồ để truyền đạt chúng hiệu quả hơn. (Mã trực quan hóa được triển khai bằng Plotly của Python.)
Môi trường thực hành Hãy xem thử nhé 💻
PostgreSQL được sử dụng làm môi trường thực hành DBMS và DBeaver được sử dụng làm trình soạn thảo SQL.
PostgreSQL là một hệ quản trị cơ sở dữ liệu mã nguồn mở, miễn phí, tự hào về tính ổn định, hiệu suất và quan trọng nhất là khả năng hỗ trợ SQL phong phú. Nó tuân thủ tiêu chuẩn ANSI SQL và cung cấp một loạt các hàm SQL và khả năng phân tích, khiến nó được sử dụng rộng rãi không chỉ trực tuyến mà còn như một hệ quản trị cơ sở dữ liệu phân tích.
DBeaver Community Edition miễn phí, nhưng cung cấp các tính năng vượt trội, hiệu suất nhanh hơn và độ ổn định cao hơn hầu hết các trình soạn thảo SQL thương mại. DBeaver hỗ trợ nhiều hệ quản trị cơ sở dữ liệu (DBMS), bao gồm PostgreSQL, MySQL và Oracle.
Ngoài ra, tôi sử dụng Jupyter Notebook và Plotly để trực quan hóa biểu đồ.
Mặc dù video được tạo dựa trên môi trường Windows, nhưng bạn cũng có thể thực hiện mà không gặp vấn đề gì trong môi trường Mac.
📢 Hướng dẫn tải tài liệu bài giảng
Tài liệu bài giảng (PDF), mã SQL thực hành và dữ liệu có thể được tải xuống từ lớp [Tài liệu bài giảng và Dữ liệu thực hành và Tài liệu thực hành] trong Phần 0: Giới thiệu bài giảng và Cấu hình môi trường thực hành.
Khuyến nghị cho những người này
Khóa học này dành cho ai?
Người thực hiện các nhiệm vụ phân tích bằng SQL
Những người muốn trải nghiệm nhiều trường hợp phân tích dữ liệu thực tế khác nhau
Bất kỳ ai muốn cải thiện đáng kể kỹ năng sử dụng SQL của mình
Các nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu sử dụng SQL
Kỹ sư dữ liệu phải thực hiện xử lý/trích xuất/tinh chỉnh dữ liệu dựa trên SQL để tạo bảng để phân tích hoặc mart
Cần biết trước khi bắt đầu?
Yêu cầu hiểu biết về phân tích dữ liệu Bài giảng cơ bản về SQL
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.