Quelles requêtes SQL maîtriser pour les data analysts ?

Les data analysts tirent leur efficacité de la maîtrise des requêtes SQL essentielles pour extraire et transformer les données. Cet article décortique ces requêtes fondamentales, indispensables pour manipuler efficacement les bases de données et optimiser l’analyse.

3 principaux points à retenir.

• Savoir sélectionner, filtrer, et agréger les données est la base des manipulations SQL.
• Joindre plusieurs tables et utiliser les fonctions avancées permet d’enrichir et d’analyser les datasets complexes.
• Automatiser avec CASE, COALESCE et les fonctions fenêtre facilite la transformation et la synthèse des données.

Comment extraire et filtrer les données avec SQL

Dans le monde de l’analyse de données, choisir et filtrer les données est littéralement la pierre angulaire de chaque démarche. Imaginez-vous entrer dans une bibliothèque sans savoir par où commencer, entouré de milliers de livres. L’analogie fonctionne, car SQL (Structured Query Language) est le guide qui vous aide à extraire l’information pertinente pour vos analyses.

Commençons par la commande SELECT, qui est le point de départ. Grâce à cette syntaxe, vous pouvez choisir des colonnes spécifiques d’une table ou, si vous êtes d’humeur aventureuse, récupérer tous les champs avec un astérisque (*). Exemple :

SELECT name, age, salary FROM employees;

Cette requête va simplement chercher les colonnes nom, âge et salaire dans la table des employés. Tout chiffre qui vous passe par la tête doit se trouver là !

Ensuite, entrons dans le vif du sujet avec le filtrage. La commande WHERE vous permet d’affiner les résultats, comme un détective qui traque la vérité. Vous pouvez spécifier des conditions qui renvoient uniquement les lignes qui vous intéressent. Par exemple :

SELECT * FROM employees WHERE department = 'Finance';

Cela vous donnera tous les employés travaillant au département des finances, exactement le type de ciblage dont vous avez besoin pour dégager des insights. De plus, vous pouvez enrichir votre sélection avec du tri grâce à la commande ORDER BY. Si vous voulez voir les employés par ordre décroissant de salaire, faites :

SELECT name, salary FROM employees ORDER BY salary DESC;

Et ne vous arrêtez pas là ! Si votre objectif est de restreindre les résultats, la clause LIMIT est votre alliée. Vous pouvez par exemple vous contenter des cinq meilleurs salaires :

SELECT name, salary FROM employees ORDER BY salary DESC LIMIT 5;

En intégrant ces commandes, vous posez la première pierre de votre édifice analytique. Chaque sélection, chaque filtre, chaque tri vous rapproche de la clarté nécessaire pour transformer des données brutes en stratégies percutantes. Maîtriser ces éléments ne se résume pas simplement à une série de requêtes ; c’est poser les fondations pour des analyses plus profondes et pertinentes.

Comment regrouper et synthétiser les données efficacement

Regrouper et synthétiser les données est une compétence cruciale pour tout analyste de données. Le GROUP BY permet d’agréger les données en groupes selon une ou plusieurs colonnes, facilitant ainsi l’obtention d’indicateurs par segment. En gros, cela signifie que vous pouvez voir les données sous un angle totalement nouveau. Imaginez un tableau de ventes : vous voulez connaître le chiffre d’affaires par région. C’est exactement ce que GROUP BY fait.

Il existe divers outils d’agrégation qui vous aident à extraire des insights significatifs. Les fonctions comme COUNT(), SUM(), AVG(), MAX(), et MIN() sont votre arsenal pour jouer avec les données. Par exemple :

SELECT department, COUNT(*) AS num_employees
FROM employees
GROUP BY department;

Dans cet exemple, nous comptons le nombre d’employés par département. Si vous désirez connaître le revenu total par département, vous pourriez remplacer COUNT() par SUM() :

SELECT department, SUM(salary) AS total_salary
FROM employees
GROUP BY department;

Cela vous donnera le total des salaires par département. Ces données sont précieuses pour une vision globale de vos coûts par segment. Mais il y a un hic : parfois, vous ne voulez pas tous les groupes. Que faire dans ce cas ? C’est là que la clause HAVING entre en jeu. Elle vous permet de filtrer les résultats après que les agrégations ont été effectuées.

Par exemple, si vous souhaitez afficher uniquement les départements avec plus de 10 employés, vous feriez ceci :

SELECT department, COUNT(*) AS num_employees
FROM employees
GROUP BY department
HAVING COUNT(*) > 10;

Le HAVING agissant après GROUP BY, il n’affichera que les départements qui respectent ce critère. C’est un excellent moyen d’affiner vos rapports pour ne montrer que l’information qui compte.

En résumé, maîtriser Group By et Having est essentiel pour produire des rapports précis et exploitables. Vous pouvez ainsi transformer des données brutes en insights stratégiques. Si vous voulez approfondir vos connaissances, jetez un œil à cet article sur les questions d’entretien SQL pour les analystes de données pour vous familiariser davantage avec ces concepts.

Comment combiner et enrichir les données avec JOINS et UNION

Les JOINS sont l’un des outils les plus puissants dans l’arsenal d’un data analyst. Ils permettent de lier différentes tables d’une base de données pour en extraire des informations connexes et enrichir notre analyse. Prenons l’exemple classique d’une entreprise qui a une table employees pour les informations des employés et une table departments pour les détails des départements. Grâce aux JOINS, on peut facilement récupérer des données précieuses, comme le nom d’un employé accompagné du nom de son département.

Il existe plusieurs types de JOIN, chacun ayant son utilité :

• INNER JOIN : Cela ne retourne que les enregistrements qui ont des correspondances dans les deux tables. Si un employé n’est pas assigné à un département, il ne sera tout simplement pas inclus dans les résultats.
• LEFT JOIN (ou LEFT OUTER JOIN) : Il retourne tous les enregistrements de la table de gauche, même s’il n’y a pas de correspondance dans la table de droite. Les résultats pour les colonnes sans correspondance dans la table de droite seront NULL.
• RIGHT JOIN (ou RIGHT OUTER JOIN) : L’inverse du LEFT JOIN, il retourne tous les enregistrements de la table de droite et les correspondances de la table de gauche.
• FULL JOIN (ou FULL OUTER JOIN) : Ce JOIN combine les effets des LEFT et RIGHT JOIN, retournant tous les enregistrements des deux tables, qu’il y ait des correspondances ou non.

SELECT e.name, d.name AS department
FROM employees e
INNER JOIN departments d ON e.dept_id = d.id;

Cette requête permet de récupérer le nom de chaque employé avec le nom de son département. Elle démontre la puissance d’une requête JOIN pour associer des données pertinentes d’un simple coup d’œil.

Venons-en à l’UNION, qui est tout aussi essentielle mais operate différemment. L’UNION nous permet de combiner les résultats de plusieurs requêtes similaires tout en éliminant les doublons. Cela est particulièrement utile lorsque vous souhaitez créer des ensembles de données cohérents à partir de différentes sources.

Pour conserver tous les résultats (y compris les doublons), on utilise UNION ALL. Voici un exemple simple :

SELECT name FROM employees 
UNION 
SELECT name FROM customers;

Cette requête combine les noms des employés et des clients en une seule liste. En utilisant UNION, vous obtenez une vue consolidée de votre base de données, ce qui n’est pas seulement pratique, mais aussi crucial pour des analyses plus approfondies. La puissance d’un data analyst réside dans sa capacité à connecter les points – ici, les JOINS et UNION font exactement cela.

Comment transformer et nettoyer les données avec fonctions SQL avancées

Les fonctions SQL ne se limitent pas à l’extraction des données ; elles jouent également un rôle crucial dans la transformation et le nettoyage de celles-ci. Un analyste de données averti sait tirer le meilleur parti de fonctions performantes pour manipuler et structurer les informations, et cela commence souvent par des fonctions de chaîne.

• CONCAT : Imaginez que vous devez créer une liste de noms complets à partir de prénoms et de noms de famille. Voici comment faire :

SELECT CONCAT(first_name, ' ', last_name) AS full_name FROM employees;

SELECT LENGTH(first_name) AS name_length FROM employees;

Quand il s’agit de traiter des données temporelles, les fonctions comme DATEDIFF et CURRENT_DATE arrivent à la rescousse. Par exemple, pour déterminer combien de jours un employé a passé dans l’entreprise :

SELECT name, hire_date, DATEDIFF(CURRENT_DATE, hire_date) AS days_at_company FROM employees;

• CASE : C’est un peu comme une instruction if-else dans SQL. Vous pouvez catégoriser les employés par niveau d’expérience en fonction de leur âge :

SELECT name,
       CASE 
           WHEN age < 30 THEN 'Junior'
           WHEN age BETWEEN 30 AND 50 THEN 'Mid-level'
           ELSE 'Senior'
       END AS experience_level
FROM employees;

Ne pas oublier le COALESCE, l’arme secrète pour gérer les valeurs manquantes. Imaginez que vous ayez des numéros de téléphone manquants dans votre base de données :

SELECT name, COALESCE(phone, 'N/A') AS contact_number FROM customers;

Et pour couronner le tout, les window functions comme RANK et ROW_NUMBER vous permettent d’effectuer des calculs sur une fenêtre de lignes tout en conservant la granularité des données. Par exemple, pour classer les employés par montant de salaire :

SELECT name, salary, RANK() OVER (ORDER BY salary DESC) AS salary_rank FROM employees;

En utilisant ces outils, vous parviendrez à transformer et à nettoyer vos données de manière efficace, faisant de vous un analyste redoutable. Pour aller plus loin et comprendre comment ces compétences SQL avancées peuvent accélérer votre carrière dans l'analyse des données, consultez cet article ici.

Alors, prêts à maîtriser SQL pour booster vos analyses ?

Maîtriser ces requêtes SQL essentielles ouvre la porte à des analyses efficaces, précises et évolutives. Sélectionner, agréger, joindre et transformer les données sont des compétences incontournables pour tout data analyst qui veut sortir de la simple observation et produire des insights exploitables. Grâce à une bonne connaissance de ces commandes, vous optimisez votre temps de travail et la qualité de vos analyses, en restant scalable et fiable sur tous vos projets. En bref, comprendre et savoir appliquer ces requêtes, c’est solidifier la base technique indispensable pour toute prise de décision data-driven.

FAQ

A propos de l'auteur

Je suis Franck Scandolera, Analytics Engineer et formateur indépendant avec plus de dix ans d’expérience en Web Analytics, Data Engineering et automatisation. Responsable de l’agence webAnalyste et du centre de formation Formations Analytics, j’accompagne des professionnels dans toute la francophonie pour maîtriser les outils d’analyse et d’exploitation de données, dont le SQL. Mon expertise technique solide et ma pédagogie pragmatique vous aident à transformer vos données brutes en informations claires, précises et exploitables.