Python爬虫与数据挖掘
大家好！我是小编。
最近我朋友的新书《SQL数据分析：从基础破冰到面试题解》上市了。
就是这本：
作者为什么会写这本书？
作者回想自己的工作内容和过往经历，想到数据分析和挖掘岗位经常接触数据库和数据仓库，而SQL则是与它们建立连接的广泛方法，所以很多数据类岗位会要求求职者熟练使用SQL。刚接触SQL时觉得它并不复杂，当时看一些SQL基础语法书自学SQL，直到他去当时某互联网公司实习时，发现业务SQL代码动辄几百上千行，需要在短时间内熟悉已有的业务逻辑，并且写出新需求的数据取数和分析SQL。由于之前看书学习的SQL难度大概就是几行。在上手实习工作遇到了较大的困难，通过不断实践和踩坑解决了一个又一个问题。
回想这段经历，作者开始思考一个问题，通过看书自学SQL所达到的效果和数据分析挖掘实习和正式工作中所需的SQL能力存在多大的gap？
作者通过自己的经验总结为如下几点：
在数据分析挖掘工作中最常用但对初学者困难的SQL语法知识
如何快速梳理SQL代码中的表结构关系
常见的SQL易错点
常见的数据分析SQL代码案例
只学了基础语法，没有通过大量题目实战练习
本书一共16章，分两个部分，主要内容如下：
第一部分（第1~13章）为数据分析SQL基础与进阶内容，主要介绍SQL环境的安装与SQL基础与进阶语法。
第1章先介绍数据库与SQL，数据分析人员的日常工作，数据分析工作的技能要求，数据分析笔试面试的SQL考察点和SQL环境搭建。
第2章介绍SQL的基础检索，包括查询单列与多列数据，正确使用DISTINCT，数据查询并排序，限制数据返回行数。
第3章介绍对查询数据行的过滤，包括使用WHERE过滤数据，多条件过滤的优先级，使用BETWEEN过滤的边界问题，关于NULL的过滤，表达式匹配过滤。
第4章介绍计算字段的使用，包括字段拼接出需要的格式和字段计算生成所需新字段。
第5章介绍各种常用函数的使用，包括文本处理函数，时间日期处理函数和数值处理函数。
第6章介绍各种聚合函数的使用，包括常用聚合函数的使用场景和聚合函数对NULL的处理。
第7章介绍分组的使用，包括使用GROUP BY分组，使用HAVING过滤分组和使用分组排序。
第8章介绍子查询的使用，包括选择合适时机使用子查询，分辨多种子查询和灵活使用EXISTS。
第9章介绍多种多表连接的使用，包括多表连接使用场合和多种多表连接的区别
第10章介绍组合查询的使用，包括使用组合查询的场景，UNION和UNION ALL的区别和对组合查询结果排序。
第11章介绍经常使用的CASE WHEN，包括CASE WHEN的几种形式和其使用场景。
第12章介绍窗口函数的使用，包括常见窗口函数的区别和各个窗口函数的使用场景。
第13章介绍除查询外的常用数据库操作，包括创建新表，插入数据，修改表内容和删除表。
第二部分（第14~16章）为数据分析SQL题目与参考解析，题目分为3种难度等级，分别为初级难度，中级难度和高级难度。
第14章给出22个初级难度的SQL题目，在招聘笔试面试中较常出现，读者可作为对SQL基础掌握程度的衡量。
第15章给出17个中级难度的SQL题目，属于进阶提升部分，对数据分析工作中的SQL书写帮助较大。
第16章给出9个高级难度的SQL题目，难度高主要体现在思维的巧妙和思考的全面性上，可以帮助读者开阔思路。
为了让大家更直接地了解到全书的内容，这里就直接放目录了：
没有基础可以学吗？
可以，本书从环境搭建开始，从基础入门到进阶，然后通过题目实战提升SQL能力，是一本关于SQL 数据分析的实战手册。
本书对比市面上大部分SQL书籍的特色是什么？
将数据分析挖掘中所需的SQL能力抽出来专门写，不会涉及很多不常用的功能语法，由浅入深，并配套大量练习题（可作为求职笔试面试的练习题），每个练习题都配有数据导入、解题思路和参考答案。练习题会结合当前数据分析很多场景需求来编制，例如“活跃用户分析”、“连续登录用户分析”、“社区团购行为分析”、“商品销量同环比”。
本书适合数据分析相关岗位求职备考准备么？
很适合，本书展现了数据分析工作的日常内容，给出了数据分析岗位的工作技能要求，然后讲述了数据分析笔试与面试中对SQL 的考查知识点。通过3种难度的题目练习，能提升求职能力并达到初级数据分析挖掘岗位对SQL的能力要求。
本书的适合什么样的读者？
数据分析与数据开发求职者和从业者
计算机科学与技术、统计学、数学、大数据、人工智能、数据科学相关专业的师生
对数据分析和SQL感兴趣人群
转行做数据分析与数据开发的人员
大咖推荐
宣传彩页
另外编辑还为本书制作了几张宣传彩页，是对整本书的一个宣传介绍，大家可以看下：
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