Quels sont les requêtes SQL essentielles pour les data analysts ?

Les requêtes SQL sont indispensables pour extraire et transformer les données efficacement. Cet article présente les commandes clés pour manipuler et analyser les données, indispensables à tout data analyst sérieux. Découvrez comment maîtriser rapidement ces outils puissants et concrets.

3 principaux points à retenir.

SELECT, WHERE et JOIN forment la base pour extraire et relier vos données.
GROUP BY, HAVING et fonctions d’agrégation permettent des analyses précises et synthétiques.
Fonctions avancées comme CASE, COALESCE, window functions boostent votre capacité à transformer et interpréter les données.

Comment extraire et filtrer les données en SQL

Lorsque vous plongez dans le monde de l’analyse de données, la première étape cruciale est de savoir comment extraire et filtrer vos données avec précision. Cette compétence est essentielle pour ne pas se noyer dans un océan d’informations ! La commande SELECT est le point de départ. Elle vous permet de choisir les colonnes pertinentes dont vous avez besoin pour vos analyses, plutôt que d’extraire des données inutiles.

Imaginons que vous ayez une table appelée employees avec des centaines de colonnes (oui, c’est possible !). Si vous souhaitez uniquement voir les noms et les âges des employés, la requête suivante fera le travail :

SELECT name, age FROM employees;

Avec ceci, vous avez déjà réduit le bruit. Cela dit, il est rare que vous ayez besoin de tout voir. C’est ici que WHERE entre en scène pour filtrer vos résultats selon des critères spécifiques. Par exemple, si vous voulez uniquement les employés du département Finance, vous utiliserez :

SELECT * FROM employees WHERE department = 'Finance';

Cette commande ne retournera que les lignes qui vous intéressent, éliminant le superflu. Nous parlons ici d’optimiser votre temps et votre efficacité. Imaginez la même toile d’araignée de données, mais avec moins de fils ! En ajoutant à cela ORDER BY, vous pouvez trier les résultats selon divers critères, comme le salaire :

SELECT name, salary FROM employees WHERE department = 'Finance' ORDER BY salary DESC;

Cette requête vous affiche les employés de la finance, triés du mieux payé au moins bien payé. Si vous ne voulez voir que le top 5 des salaires, combinez-le avec LIMIT :

SELECT name, salary FROM employees WHERE department = 'Finance' ORDER BY salary DESC LIMIT 5;

En un rien de temps, vous avez isolé les cinq employés les mieux rémunérés de ce département. La magie de l’extraction ciblée nous permet de travailler efficacement et de prendre des décisions basées sur des données concrètes.

Pour ceux qui s’aventurent dans le monde du SQL, un peu de pratique à travers des exercices pratiques et quelques échecs circonstanciés vous fera progresser. Vous découvrirez ainsi que les outils comme SQL (source) ne sont pas seulement des moyens d’extraction, mais aussi des armes redoutables pour transformer les données en informations actionnables.

Comment analyser et regrouper les données efficacement

Regrouper des données dans SQL, c’est un peu comme organiser une fête : il faut des groupes bien définis pour éviter que tout le monde ne se marche dessus. Le mot d’ordre ici, c’est GROUP BY. Cette commande permet de rassembler des enregistrements qui partagent certains attributs communs, ce qui est particulièrement utile lorsque nous voulons effectuer des calculs statistiques sur ces groupes.

Prendre un exemple simple peut aider. Supposons que nous disposons d’un tableau employees contenant des informations sur les employés, y compris leur department et salary. Pour connaître le salaire moyen par département, vous pouvez utiliser :

SELECT department, AVG(salary) AS avg_salary 
FROM employees 
GROUP BY department;

Cette requête regroupe les employés par département et calcule la moyenne des salaires. Mais que se passe-t-il si vous ne voulez afficher que les départements avec un certain nombre d’employés ? C’est là qu’intervient HAVING. Imaginez que vous cherchiez uniquement les départements qui ont plus de 5 employés :

SELECT department, COUNT(*) AS num_employees 
FROM employees 
GROUP BY department 
HAVING COUNT(*) > 5;

Avec HAVING, vous pouvez affiner vos résultats et ne garder que ceux qui correspondent à vos critères d’analyse.

Pourquoi est-ce si crucial ? Parce que la qualité des décisions prises dans une entreprise dépend des insights tirés de données souvent massives et complexes. En utilisant GROUP BY et HAVING, vous réduisez le bruit et synthétisez l’information pour extraire des éléments exploitables. Une étude de McKinsey a même révélé que les entreprises qui basent leurs décisions sur les données sont 23 fois plus susceptibles de gagner de nouveaux clients. Cela en dit long sur la puissance de ces techniques.

L’enjeu ici est de comprendre comment transformer des volumes de données en insights clairs et actionnables. Après tout, dans un monde où chaque seconde compte, la capacité à analyser efficacement les données peut faire la différence entre réussir ou se retrouver à la traîne. Pour aller plus loin, jetez un œil à cet article passionnant sur les questions d’entretien SQL pour les analystes de données.

Comment combiner et transformer les données avancées

Les jointures (JOIN) en SQL, c’est vraiment le cœur palpitant de l’analyse des données. Imaginez que vous avez deux tables : une pour les employés et une autre pour les départements. Comment relier ces deux mondes ? Magie des jointures ! Prenons un exemple simple :

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

Ce petit bijou de requête permet de fusionner les informations d’un employé avec son département, révélant ainsi tout un réseau de données interconnectées. Ça semble simple, mais c’est grâce à ce type de manipulations que vous pouvez commencer à raconter de vraies histoires à partir de vos données.

Mais ce n’est pas tout ! Vous avez aussi l’UNION qui permet d’agréger les résultats de plusieurs requêtes. Par exemple, si vous souhaitez obtenir une liste unique de tous les employés et clients, vous procédez comme suit :

SELECT name FROM employees 
UNION 
SELECT name FROM customers;

Avec UNION, vous obtenez une liste unique sans doublons. Super utile, n’est-ce pas ?

Ensuite, parlons des fonctions de manipulation de chaînes comme CONCAT et LENGTH. Ils permettent de jouer avec le texte. Imaginez que vous ajoutiez des noms pour générer des noms complets :

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

Il est également essentiel de gérer les dates avec des fonctions telles que DATEDIFF et CURRENT_DATE. Vous pouvez calculer, par exemple, combien de jours un employé a travaillé :

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

Et il y a aussi l’expression CASE, qui permet de créer des colonnes conditionnelles. Avec ça, vous pouvez classer vos employés selon 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;

Les valeurs manquantes, ce sont des petits cauchemars en analyse de données, mais avec COALESCE, vous pouvez facilement les gérer. Voici comment :

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

Enfin, les window functions, comme RANK(), sont une avancée majeure. Elles vous permettent de faire des calculs tout en gardant la granularité des données :

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

Cette flexibilité que le SQL vous offre est cruciale pour l'analyse. Vous ne faites pas que réclamer des chiffres ; vous créez des narrations basées sur des données qui vous permettent de prendre des décisions éclairées. Qui aurait cru que quelques lignes de code pouvaient ouvrir si de nombreuses portes ?

Comment SQL simplifie-t-il le travail du data analyst au quotidien ?

SQL est l'outil incontournable pour toute extraction et transformation de données en data analyse. De la simple sélection à l'agrégation avancée, il offre un langage puissant et polyvalent pour manipuler les bases de données efficacement. Maîtriser ces requêtes essentielles permet de gagner du temps, d’éviter les erreurs et d’obtenir des insights pertinents qui alimentent la prise de décision. Pour un data analyst, investir dans ces compétences SQL est un accélérateur direct vers des analyses fiables, scalables et compréhensibles par les équipes business.

FAQ

Quelles sont les requêtes SQL de base à connaître pour un data analyst ?

SELECT, WHERE, ORDER BY, DISTINCT, LIMIT sont les fondamentaux pour extraire et filtrer les données.

Comment regrouper et résumer les données en SQL ?

GROUP BY associé à des fonctions comme COUNT, SUM, AVG permet de synthétiser les données par catégorie. HAVING filtre ces groupes selon des critères.

À quoi servent les jointures en SQL ?

Les jointures (JOIN) assemblent différentes tables pour enrichir l'analyse avec des données connexes.

Que fait l’expression CASE en SQL ?

CASE permet d'ajouter des colonnes dynamiques avec une logique conditionnelle, facilitant la catégorisation et transformation des données.

Comment gérer les valeurs manquantes dans les données SQL ?

La fonction COALESCE remplace les valeurs NULL par une valeur par défaut pour éviter les erreurs d'analyse.

A propos de l'auteur

Franck Scandolera, expert en analytics et data engineering, accompagne depuis des années des professionnels à exploiter au mieux leurs données via SQL et des outils avancés. Responsable de l'agence webAnalyste et formateur reconnu, il transmet une approche pragmatique et technique pour rendre les données exploitables et conformes, notamment en environnement BigQuery et pipelines automatisés. Sa maîtrise des enjeux métiers et data fait de lui un guide idéal pour tout analyste souhaitant progresser rapidement en SQL.