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本书详细阐述了与SQL数据分析相关的基本解决方案，主要包括理解和描述数据、数据分析与SQL基础知识、SQL数据准备、数据分析的聚合函数、数据分析的窗口函数、导入和导出数据、利用复杂数据类型进行分析、高性能SQL、利用SQL获取洞察结果等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。
本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学教材和参考手册。
第1章 理解和描述数据 1.1 简介 1.2 数据世界 1.2.1 数据类型 1.2.2 数据分析和统计 1.2.3 统计类型 1.2.4 操作1：对新数据集进行分类 1.3 描述统计的方法 1.3.1 单变量分析 1.3.2 数据频率分布 1.3.3 练习1：创建直方图 1.3.4 练习2：计算附加销售的四分位数 1.3.5 集中趋势 1.3.6 练习3：计算附加销售的集中趋势 1.3.7 离散度 1.3.8 练习4：附加销售的离散度 1.3.9 双变量分析 1.3.10 散点图 1.3.11 练习5：计算两个变量的皮尔森相关系数 1.3.12 操作2：研究经销商销售数据 1.3.13 与遗失数据协同工作 1.4 统计显著性检验 1.5 本章小结第2章 数据分析与SQL基础知识 2.1 简介 2.2 关系数据库和SQL 2.3 SQL中的基本数量类型 2.3.1 数字 2.3.2 字符 2.3.3 布尔类型 2.3.4 datatime 2.3.5 数据结构：JSON和数组 2.4 读取表：SELECT查询 2.4.1 SELECT查询的基本分析和工作机制 2.4.2 SELECT查询中的基本关键字 2.4.3 练习6：查询销售人员表 2.4.4 操作3：查询客户表 2.5 创建表 2.5.1 创建空表 2.5.2 练习7：在SQL中创建表 2.5.3 利用SELECT创建表 2.6 更新表 2.6.1 添加和移除列 2.6.2 添加新数据 2.6.3 更新现有行 2.6.4 练习8：更新SQL中的表 2.7 删除数据和表 2.7.1 删除行中的值 2.7.2 删除表中的行 2.7.3 删除表 2.7.4 练习9：不必要的参考表 2.7.5 操作4：营销行为 2.8 SQL和数据分析 2.9 本章小结第3章 SQL数据准备 3.1 简介 3.2 采集数据 3.2.1 利用JOIN连接表 3.2.2 连接类型 ……第4章 数据分析的聚合函数第5章 数据分析的窗口函数第6章 导入和导出数据第7章 利用复杂数据类型进行分析第8章 高性能SQL第9章 利用SQL获取洞察结果附录
