很多人入門學習數據分析，往往第一時間就是去學習SQL，那么問題就來了：要成為數據分析師需要掌握SQL到什么程度呢？

從我自己的認知里，數據分析中只有兩部分的工作是 SQL 無法完成的：數據可視化，即數據的圖形化展示；數據挖掘，即數據的深度學習、機器學習等算法。

那么在實際工作中的數據分析里，哪些具體的工作會用到 SQL 呢？

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（1）為固定報表提供數據。在大部分的固定報表中，SQL 一定是為報表提供數據的最好方式。

（2）數據跟蹤、報表調試、數據驗證。當用戶反映報表數據有問題時，就需要從報表的 SQL 出發，一步步調試，跟蹤發現數據問題出現在哪個表、哪個過濾條件、哪個權限。還有，在報表上線前的測試階段，用自己寫好 SQL 返回的數據和報表的 SQL 返回的數據進行對比驗證。

（3）一些公司不用專業圖形化的 ETL 開發工具，而偏向寫存儲過程 SQL 來執行數據的抽取、轉換和加載，因此會寫存儲過程也是非常重要的。

其實不同數據分析崗位對于SQL掌握程度的要求和標準是不同的。

比較常見的業務分析師，對SQL的掌握有一定要求，不過也不必要十分精通，只要能從數據倉庫里取數、學會普通的增刪減改就行了，取數不是業務分析師的主要工作，而且很多人用現成的BI工具，或者直接Python大法，雖然也需要SQL從數據庫中取數，但是不用考慮復雜邏輯；

如果是做數據倉庫的分析師，或者說更類似于系統分析師，那就必須要精通SQL了，作為吃飯的飯碗，當然不能差了，起碼來說T-SQL、約束、觸發器、復雜綜合查詢、客戶端、聯機分析處理等都要掌握，更好地提高檢索速度對于業務來說比較重要；

當然還有一些數據分析崗位，對于SQL不是必須的，但是學會了是加分項。

一般數據分析人員，其中會用SQL進行增刪改查是必須的，然后業務不同你可能需要掌握的內容有：

1. 除了查，其他建議開啟事務，絕對是個好習慣

2. 會建立基礎視圖用來清理數據，在存儲過程中使用視圖，整個耦合性會更好一點

3. 會建立臨時表來進行多表之間關聯，做一些復雜的查詢

4. row_number ()函數使用，熟練使用此函數，對于新客/老客/頻次等分析很有幫助

5. 當數據量大時，少用子查詢，多用exists 操作.

6. 關聯時多想想會不會出現笛卡爾集，造成數據異常

7. 時間格式轉換要熟練

8. lag 函數

9. concat 函數

10. stuff 函數 ，使得本來需要多行展示的列合并在同一列展示，不過查詢速度比較慢12. sum()over 函數

13. max,min等函數對于一些字符串的處理特別有用

14. select case when .....end 有時候可以替代where 條件避免關聯

以后也可能會有新的更加方便的工具出來替代SQL，但是能夠在SQL應用中掌握業務邏輯，熟悉業務指標，精通數據清理，對于數據分析方法游刃有余，那么不管走遍哪里都會不怕了。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据分析师要掌握SQL到什么程度？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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