Cos'è SQL e perché è importante per i Data Analyst

Benvenuto o benvenuta nel primo articolo della nostra serie “Impariamo SQL per Data Analyst/Science”.

In questo articolo, esploreremo cos’è SQL e perché è fondamentale per i data analyst.

SQL (Structured Query Language) è il linguaggio standard utilizzato per gestire e manipolare i dati nei database relazionali.

Con SQL, i data analyst possono estrarre, manipolare e analizzare dati in modo efficiente, rendendolo uno strumento indispensabile nel loro arsenale.

Obiettivo dell’articolo

L’obiettivo di questo articolo è fornirti una panoramica di SQL, spiegare perché è così importante per i data analyst e mostrarti alcuni esempi pratici per iniziare a lavorare con questo potente linguaggio.

Cos’è SQL?

SQL, acronimo di Structured Query Language, è un linguaggio di programmazione progettato per gestire e manipolare i dati nei database relazionali.

È utilizzato per eseguire diverse operazioni sui dati, come la creazione di tabelle, l’inserimento di dati, l’aggiornamento, l’eliminazione e il recupero dei dati.

Esempio di sintassi SQL:

-- Creazione di una tabella
CREATE TABLE clienti (
    id INT PRIMARY KEY,
    nome VARCHAR(50),
    email VARCHAR(50)
);

-- Inserimento di dati
INSERT INTO clienti (id, nome, email)
VALUES (1, 'Alice', 'alice@example.com');

-- Selezione di dati
SELECT * FROM clienti;

Perché SQL è importante per i Data Analyst?

1. Estrazione dei dati

I data analyst utilizzano SQL per estrarre dati da database relazionali. Questo è fondamentale per analizzare grandi volumi di dati e ottenere insight significativi.

Con SQL, è possibile scrivere query per recuperare esattamente i dati necessari, filtrandoli e ordinandoli secondo criteri specifici.

Esempio di query di selezione:

-- Selezionare tutti i clienti con email che contengono 'example.com'
SELECT * FROM clienti
WHERE email LIKE '%example.com%';

2. Manipolazione dei dati

SQL permette di aggiornare, inserire e cancellare dati nei database, facilitando la gestione e la pulizia dei dati. Questo è cruciale per mantenere i dataset aggiornati e accurati.

Esempio di aggiornamento di dati:

-- Aggiornare l'email di un cliente
UPDATE clienti
SET email = 'alice.new@example.com'
WHERE id = 1;

3. Analisi dei dati

Utilizzando funzioni di aggregazione come SUM, AVG, COUNT, MIN e MAX, i data analyst possono eseguire analisi statistiche direttamente nei database. Questo permette di ottenere rapidamente metriche e riepiloghi utili per prendere decisioni informate.

Esempio di funzione di aggregazione:

-- Contare il numero di clienti
SELECT COUNT(*) AS numero_clienti FROM clienti;

4. Relazioni tra dati

SQL supporta le relazioni tra tabelle, permettendo di combinare dati da diverse tabelle usando i JOIN.

Questo è essenziale per analizzare dati complessi che sono distribuiti su più tabelle.

Esempio di JOIN:

-- Unire tabelle 'clienti' e 'ordini' per ottenere i dettagli degli ordini

SELECT clienti.nome, ordini.data, ordini.importo
FROM clienti
JOIN ordini ON clienti.id = ordini.cliente_id;

Esempi pratici di utilizzo di SQL per Data Analyst

Caso reale: JPMorgan Chase

JPMorgan Chase utilizza SQL per analizzare grandi volumi di transazioni finanziarie, rilevare frodi e ottenere insight operativi.

Grazie a SQL, la banca può scrivere query complesse per monitorare le transazioni in tempo reale e migliorare la sicurezza e l’efficienza delle operazioni (DataCamp).

Conclusione

SQL è uno strumento potente e indispensabile per i data analyst. Permette di estrarre, manipolare e analizzare dati in modo efficiente, facilitando il processo decisionale basato sui dati.

Se stai iniziando il tuo percorso come data analyst, imparare SQL è un passo fondamentale.

Seguimi in questo percorso e impariamo assieme!

Cos’è SQL e perché è importante per i Data Analyst