書名: SQL學習手冊 第三版|資料建立、維護與檢索 1/E 2022 (1版)
作者: Alan Beaulieu
版次: 1
ISBN: 9786263243521
出版社: 新月
書籍開數、尺寸: 18.5x23x1.85
頁數: 412
內文印刷顏色: 單色
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內容簡介   「本書提供了當代資料庫世界中你應當瞭解關於SQL的一切事物,從SQL的基本概念到分析用函式及大型資料庫操作等進階題材。」 —Mark Richards,《軟體架構原理》(歐萊禮出版)作者   當資料如潮水般湧入企業內部,你需要立即讓它們派上用場時,SQL就是最佳的利器。這本最新版的入門指南可以協助您迅速掌握SQL的基礎知識,以便撰寫資料庫應用程式、執行管理作業、並製作報表。讀者們還會看到新加入的章節,涵蓋分析用函式、操作大型資料庫的策略、以及SQL與大數據的關係與進展。   每一章專注於一項SQL的關鍵概念或技術,佐以大量的說明和註解清晰的範例。章傑最後的習題可以讓你立即練習剛剛學到的技巧,檢驗學習成效。瞭解SQL是操作資料的必備技能。藉由本書,你將能迅速學會如何發揮此種語言的威力及彈性。   .迅速掌握SQL的基本知識與進階功能   .以SQL的資料敘述來產生、操作及取得資料   .以SQL的架構敘述建立資料表、索引及約束條件等資料庫物件   .學習如何以查詢語句操作資料集合;理解子查詢的重要性   .以SQL的內建函式轉換及操作資料,並在資料敘述中運用條件邏輯 目錄 第1章 一點背景知識 第2章 建立並填製資料庫 第3章 基礎查詢 第4章 篩選 第5章 查詢多個資料表 第6章 集合的運用 第7章 資料的產生、操作與轉換 第8章 分組與彙整 第9章 子查詢 第10章 再談結合 第11章 條件邏輯 第12章 交易 第13章 索引與約束條件 第14章 Views 第15章 中繼資料 第16章 分析函式 第17章 操作大型資料庫 第18章 SQL與大數據 附錄A 範例資料庫的ER關係圖 附錄B 習題解答

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內容介紹 [學會關鍵 SQL 技能,開啟你的資料科學職業生涯] 現今,許多企業與組織都要求資料科學家、資料分析師,必須具備從資料庫提取與結合原始資料、設計並生成所需資料集的能力,不需要靠資料工程師或資料庫管理者處理。 [SQL 是從事資料科學必學的 3 大技能之一] 本書是由與資料為伍 18 年經驗的資料科學家、資料庫開發者親自撰寫,教導有志於從事資料科學者一定要學會的 SQL 查詢技能,以及發現可能問題的解決方法。你將學到如何設計查詢程式,建構用於探索、分析的資料集,並於過程中培養資料分析思維。 此書會引導你建立用於商業智慧軟體,以及機器學習演算法等應用的資料集。教導做為資料科學家最需要的 SQL 查詢技能,並透過專家經驗學習如何從資料中獲得有價值的訊息或知識,並避免處理資料時會遇到的陷阱,幫助企業主管快速掌握情況做出正確決策。 [搭配 ChatGPT 輔助學習 SQL] 本書以業界主流也最普及的 MySQL 8.0 資料庫系統與 MySQL Workbench 工具做示範。在各章進行過程中依情境穿插 “ChatGPT 來幫忙” 說明框 (總共有 40 多個) 在你可能需要的地方補充相關背景知識或額外的學習技巧,例如請 ChatGPT 依指示產生 SQL 程式、挑出程式錯誤並修改、調整程式寫法增加執行效率、用 Show Me Diagram plugin 為 SQL 查詢繪製執行流程圖、用 Code Interpreter 執行 SQL 程式查詢 Excel 檔內容等等,讓 ChatGPT 與學習 SQL 融為一體。 [SQL 查詢技巧重點] ●瞭解基本 SQL 語法並設計有效的 SQL 查詢 ●使用 SQL 進行探索性資料分析 ●從資料庫中建構、篩選和排序需要的資料集 ●使用 SQL JOIN 技巧,連結多個表格的資料 ●為分析報表和機器學習應用設計資料集 ●應用更進階的 SQL 技術,如窗口函數和 CTE ●建立資料庫表格和視圖,儲存並引用查詢結果 本書特色 ● 資深資料科學家寫給有志從事資料科學者的貼心指導 ● 學習作者觀察資料的視角,培養資料分析思維 ● 提供書中 SQL 程式碼下載,節省讀者輸入時間 ● 依學習情境所需穿插 40 多個 "ChatGPT 來幫忙" 說明框 ● 各章練習題皆附參考答案,非常適合自主學習 書籍目錄 第 1 章 資料來源與資料庫 1.1 資料來源 1.2 用整合開發工具或程式皆可連上資料庫 1.3 關聯式資料庫 1.4 維度資料倉儲 1.5 對資料來源提出疑問 1.6 認識農夫市集資料庫 1.7 資料科學的術語 1.8 將農夫市集資料庫匯入 MySQL 第 2 章 查詢資料的 SELECT 基本語法 2.1 SELECT 敘述句 2.2 查詢的語法結構 2.3 選擇要輸出的欄位,並可限制回傳的資料筆數 2.4 將輸出依欄位做排序的 ORDER BY 子句 2.5 單列欄位資料運算 2.6 數值四捨五入的函數 2.7 連接字串的函數 2.8 評估查詢指令的輸出 2.9 SELECT 語法小結 第 3 章 為查詢設定篩選條件的 WHERE 3.1 篩選出符合條件的資料 3.2 利用多重條件篩選 3.3 多個欄位條件式篩選 3.4 數種用於篩選的關鍵字 3.5 透過子查詢(subquery)做篩選 第 4 章 依條件作分支處理的 CASE 4.1 將每個分支個別處裡 4.2 以 CASE 產生二元欄位(Binary Flags) 4.3 將連續數值用 CASE 分出區間 4.4 透過 CASE 進行分類編碼 4.5 CASE 語法小結 第 5 章 連結兩個或多個表格資料的 JOIN 5.1 兩個表格透過關聯的欄位連結 5.2 LEFT JOIN 左外部連結 5.3 RIGHT JOIN 右外部連結 5.4 INNER JOIN 內部連結 5.5 比較 LEFT、RIGHT、INNER JOIN 的差異 5.6 篩選連結資料時常見的陷阱 5.7 JOIN 兩個以上的表格 第 6 章 摘要總結與聚合函數 6.1 將資料分組的 GROUP BY 子句 6.2 查詢分組與聚合資料 6.3 在聚合函數中放入算式 6.4 挑出最大與最小值的 MAX 和 MIN 函數 6.5 計數的 COUNT 函數與 DISTINCT 關鍵字 6.6 計算平均值的 AVG 函數 6.7 用 HAVING 子句篩選分組後的資料 6.8 在聚合函數中使用 CASE 語法 第 7 章 窗口函數與子查詢 7.1 窗口函數 ROW_NUMBER 7.2 窗口函數 RANK & DENSE RANK 7.3 窗口函數 NTILE 7.4 聚合窗口函數 7.5 窗口函數 LAG & LEAD 第 8 章 日期與時間函數 8.1 建立 datetime 資料型別欄位 8.2 提取 datetime 局部數值 EXTRACT、DATE、TIME 8.3 取得時間間隔的結束時間 DATE_ADD & DATE_SUB 8.4 計算時間差異 DATEDIFF 8.5 指定時間差異單位 TIMESTAMPDIFF 8.6 用聚合函數與窗口函數處理 datetime 資料 第 9 章 探索資料的結構與特性 9.1 EDA 準備要探索的標的 9.2 探索 product 表格 9.3 探索所有可能的欄位值 9.4 探索資料隨時間變化的情況 9.5 探索多個表格(1) - 彙總銷售量 9.6 探索多個表格(2) - 存貨量 vs. 銷售量 第 10 章 打造可重複分析用的自訂資料集 10.1 思考自訂資料集的需求 10.2 可重複使用自訂資料集的方法:CTEs 和 Views 10.3 SQL 為資料集增加更多可用性 第 11 章 進階查詢語法結構 11.1 將兩個查詢結果聯集的 UNION 11.2 自我連結(Self-Join)找出最大值 11.3 統計每週的新顧客與回頭客 第 12 章 建立機器學習需要的資料集 12.1 時間序列模型的資料集 12.2 二元分類模型的資料集 12.3 特徵工程的考量 12.4 建立資料集之後要做的事 第 13 章 開發分析資料集的案例 13.1 生鮮蔬果銷售分析資料集(1):影響銷售額的氣象、季節因素 13.2 生鮮蔬果銷售分析資料集(2):供應商產品與存貨因素 13.3 生鮮蔬果銷售分析資料集(3):整合市集與供應商的影響因素 13.4 顧客居住地區與人口統計分析資料集 13.5 價格分布與高低價分析資料集 第 14 章 資料儲存與修改 14.1 將 SQL 查詢的資料集儲存成表格、視圖 14.2 加入時間戳記欄位 14.3 在既存表格中插入列資料與更新數值 14.4 將 SQL 納入程式腳本 14.5 本書結尾 附錄 練習題解答

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