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資料科學 SQL 工作術:以 MySQL 為例與情境式 ChatGPT 輔助學習

資料科學

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訂購需時10-14天
9789863127659
Renee M. P. Teate
莊昊耘
旗標
2023年8月28日
210.00  元
HK$ 189  






ISBN:9789863127659
  • 規格:平裝 / 400頁 / 17 x 23 x 2.4 cm / 普通級 / 全彩印刷 / 初版
  • 出版地:台灣


  • 電腦資訊 > 資料庫/大數據 > 資料處理/大數據

















      [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

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    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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