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26. Juli 2021

Lerne die Grundlagen der Datenanalyse kennen: Einleitung zu SQL

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Data Analytics

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Daten sind √ľberall um uns herum, und es ist irgendwie verr√ľckt, sich vorzustellen, wie es gewesen sein muss, sie alle manuell in Aktenschr√§nken zu speichern, bevor das digitale Zeitalter kam, um uns das alles zu erleichtern. Zum Gl√ľck haben wir jetzt Datenbanken (YAY!), aber wie k√∂nnen wir die Informationen, die wir brauchen oder wollen, mit so wenig Aufwand wie m√∂glich aus diesen Datenbanken abrufen? Trommelwirbel, bitte... Hier kommt SQL! Aber bevor wir uns SQL widmen und warum es so praktisch ist...¬†

Was ist Datenanalyse?

Die Datenanalyse wird immer beliebter, da immer mehr Unternehmen dazu √ľbergehen, alle ihre Daten online zu erfassen und zu speichern. Das ist also eine ziemlich gro√üe Sache, vor allem in der Welt der Unternehmen oder der Verwaltung usw. Wie du wahrscheinlich wei√üt, werden die ganze Zeit Daten gesammelt, doch in ihrer rohen Form verursachen diese Daten Kopfzerbrechen, weil sie keinen Sinn ergeben. Hier kommt die Datenanalyse ins Spiel: Sie erm√∂glicht es Unternehmen, bestimmte Daten, nach denen sie suchen, herauszuziehen, zu bearbeiten und hinzuzuf√ľgen. Dies hilft diesen Unternehmen oder Organisationen, Erkenntnisse zu gewinnen und die fundiertesten Entscheidungen f√ľr ihre n√§chsten strategischen Schritte zu treffen.

Datenanalysten sind sehr gefragt, weil sie in der Lage sind, diese Daten zu organisieren und zu kategorisieren, um sie interpretierbar und damit nutzbar zu machen, und weil sie SQL sprechen. √úbrigens, falls du dich wunderst: Datenanalyse und Datenwissenschaft sind zwei verschiedene Bereiche. Die Datenwissenschaft ist multidisziplin√§rer, da sie Statistik, wissenschaftliche Methoden, k√ľnstliche Intelligenz (KI) und mehr kombiniert, um aus den Daten einen Wert zu sch√∂pfen. Au√üerdem wird eine Reihe von Instrumenten wie Smartphones, Sensoren, Websites usw. verwendet, um Daten zu interpretieren.¬†

Wie wird die Datenanalyse in der realen Welt eingesetzt?

Im Allgemeinen kann die Datenanalyse unbegrenzt eingesetzt werden, je nachdem, nach welchen Informationen gesucht wird. Konkret wird sie jedoch verwendet, um bessere und schnellere Gesch√§ftsentscheidungen zu treffen, die Gesamtkosten des Unternehmens zu senken und neue und innovative Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln. So k√∂nnen beispielsweise k√ľnftige Verk√§ufe oder das Kaufverhalten vorhergesagt, der Schutz vor Betrug verbessert, die Wirksamkeit von Marketingkampagnen analysiert oder die Effizienz der Lieferkette gesteigert werden.¬†

Erste Schritte in SQL: Was ist das und wof√ľr wird es verwendet?¬†¬†

SQL steht f√ľr Structured Query Language und wird als Sequel ausgesprochen. Dies ist die Sprache, die in der Datenanalyse verwendet wird, um mit Daten zu kommunizieren!¬†

Drei wichtige Dinge, die man √ľber SQL wissen sollte

  1. Angenommen, man arbeitet in den Bereichen Vertrieb, Marketing, Wirtschaft etc. SQL ist wahrscheinlich die Programmiersprache, die man lernen sollte, da die meisten Unternehmen eine Online-Präsenz haben und Daten sammeln. Je mehr du also weißt, wie man mit diesen Daten umgeht, desto besser kannst du sie abrufen und analysieren und umso besser bist du in deinem Job! Wenn das auf dich zutrifft, kannst du an unserem Webinar teilnehmen, um die Grundlagen der Datenanalyse zu lernen!

  2. SQL-Sprachen haben eine unterschiedliche Syntax. Verschiedene Unternehmen verwenden unterschiedliche Datenbanken, es sind zwar nur geringf√ľgige Abweichungen, aber es ist wichtig, sie zu kennen.¬†

  3. SQL kommuniziert nur mit relationalen Datenbanken. Also jede Datenbank mit einer tabellarischen Organisation (mit Zeilen und Spalten). Dies f√ľhrt uns zu unserem n√§chsten Punkt.

SQL und RDBMS

RDBMS steht f√ľr Relational Database Management System. Damit lassen sich die Daten so organisieren, dass sie leicht extrahiert und analysiert werden k√∂nnen. Lasst es uns noch weiter aufschl√ľsseln, damit du wirklich wei√üt, was es bedeutet. Es ein System, das in Tabellen organisierte Daten und die Beziehungen zwischen ihnen verwaltet. Lasst es uns noch einmal aufschl√ľsseln. Wenn wir von Systemen sprechen, meinen wir, dass RDBMS viele verschiedene Arten von Daten f√ľr viele verschiedene Arten von Anwendungen an einem Ort speichern k√∂nnen.¬† Wenn wir zum Beispiel √ľber einen Verkauf sprechen, gibt es eine Tabelle oder einen Datensatz f√ľr die Verkaufsinformationen, eine f√ľr die Kundeninformationen und eine andere f√ľr die Verkaufsartikel oder den Bestand; daher gibt es eine Beziehung zwischen diesen Datens√§tzen.

Hauptvorteile von RDBMS:

  • System: kann viele Arten von Daten f√ľr mehrere Anwendungen speichern

  • Manager: speichert, indiziert, verwahrt, erstellt Backups

  • Daten: alle Daten k√∂nnen gespeichert werden, aber haupts√§chlich Zahlen und Zeichenketten

  • Tabellen: in Spalten und Zeilen organisiert

  • Relation: Muster zwischen verschiedenen Werten in Spalten und Tabellen werden miteinander verkn√ľpft.

 

Warum also RDBMS?

Weil es ein effektiver und zuverl√§ssiger Weg ist, Informationen als Grundlage f√ľr die Verarbeitung von Online-Transaktionen zu speichern und diese Systeme daf√ľr sorgen, dass das Gesch√§ft l√§uft. RDBMS werden in der Unternehmensverwaltung und -buchhaltung, in Bank- und Versicherungssystemen, in Regierungsdaten, in POS- und E-Commerce-Systemen eingesetzt, und die Liste geht noch weiter. Nat√ľrlich werden alle in diesen Systemen gesammelten Daten in der Analytik verwendet, um Erkenntnisse zu gewinnen, aber dazu muss man zun√§chst auf diese Daten zugreifen. Und wie machen wir das?...durch SQL, das mit RDBMS spricht!

Einige Schl√ľsselbegriffe in SQL

Eine SQL-Abfrage ermöglicht die Abfrage (Untersuchung) eines bestimmten Teils der Informationen. 

  • Tabellen

Eine Sammlung von Datenbanktabellen und eine Tabelle ist ein Datensatz, und beide können mit SQL abgefragt werden. SQL kann auf Programme wie Python oder sogar auf eine einfache Excel-Tabelle angewendet werden. In der SQL-Sprache ist column ein Feld, row ein Datensatz und schließlich entity die kleinste Einheit, die einen sinnvollen Datensatz enthält. Eine entity wird auch als dataset object bezeichnet. SQL lernt man am besten, indem man es einfach ausprobiert! Hier sind einige Begriffe, die dich mit dem Fachjargon vertraut machen.

  • Select, from und where

Wenn du etwas abfragen willst, steht der Begriff "select" immer an erster Stelle und wird eventuell von "from" gefolgt. Mit dem Begriff "where" kann man die Zeilen herausfiltern, die man nicht in den Suchergebnissen haben m√∂chte. Hier ist ein kurzes Beispiel, wie es aussehen k√∂nnte, wenn wir eine Sch√ľlerdatenbank verwenden w√ľrden:

Select: ‚Äú*‚Äô‚ÄĚ or the specific field eg. (student_name_dateofbirth)
From: (table name) e.g Student
Where: date of birth = (select max ( date of birth) from student)

Neben dem Gleichheitszeichen "=" kann man √ľbrigens auch nicht gleich "<>" oder ist gr√∂√üer als "<" verwenden; die Liste geht weiter, und man √§ndert dies je nach dem, wonach man sucht. Wenn man zwei oder mehr Tabellen oder Datens√§tze zusammenf√ľhren m√∂chte, kann man die "join"-Anweisung verwenden, die zwei verschiedene Tabellen auf der Grundlage eines gemeinsamen Wertes nebeneinander stellt; der Begriff "joins" erscheint normalerweise nach "from" und vor der "where"-Anweisung. Zum Beispiel: From table_1 join table_2

  • Union¬†

Zum Abschluss noch ein letzter Terminus! Der Begriff "union" verbindet Spalten von oben nach unten. Diese union-Anweisung steht normalerweise zwischen zwei select-Anweisungen. Die union kann nur bei Spalten mit exakt denselben Spaltennamen und Spalten mit demselben Datentyp auftreten. 

Wenn du mehr √ľber die Grundlagen der Datenanalyse und SQL erfahren m√∂chtest, schau dir unser Webinar unten an:

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Zusammenfassend l√§sst sich sagen, dass der Einstieg in die Datenanalyse sehr interessant und erf√ľllend sein kann, wenn man erst einmal den Dreh raus hat - es ist wie eine Schatzsuche! Und wenn du wirklich daran interessiert bist, ein echter Datenanalyse-Profi zu werden, deine Karriere auszubauen oder deine Berufsaussichten deutlich zu erweitern, dann ist unser umfassendes Data Analytics Bootcamp genau das Richtige f√ľr dich!

 

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