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sql查詢當天的數據(sql查詢一個月的每天數據量)

sql查詢當天的數據(sql查詢一個月的每天數據量)

大家好,今天來為大家解答sql查詢當天的數據這個問題的一些問題點,包括sql查詢一個月的每天數據量也一樣很多人還不知道,因此呢,今天就來為大家分析分析,現在讓我們一起來...

大家好,今天來為大家解答sql查詢當天的數據這個問題的一些問題點,包括sql查詢一個月的每天數據量也一樣很多人還不知道,因此呢,今天就來為大家分析分析,現在讓我們一起來看看吧!如果解決了您的問題,還望您關注下本站哦,謝謝~

求統(tǒng)計當天及當天和30天內訂單數和總金額的SQL語句

oracle:selectsum(orders),sum(total)fromtablewhereorderdatebetweensysdate-30andsysdate;

sql:selectsum(orders),sum(total)fromtablewhereorderdatebetweendateadd(dd,-30,getdate())andgetdate();

sql時間格式可以用點

sql里面的時間類型字段,年月日之間不是以點來分割的,而是以斜線或短橫線來分割的,但在查詢時可以用函數轉換格,CONVERT(varchar(100),GETDATE(),2)或CONVERT(varchar(100),GETDATE(),4),得到的日期就是小點點分割的年月日。如今天是21年5月13日,上面兩個寫法得到的日期分別是21.05.13和13.05.21。

零基礎的人,怎么自學數據分析

優(yōu)秀的數據分析師并不能速成,但是零經驗也有零經驗的捷徑。

市面上有《七周七數據庫》,《七周七編程語言》。今天我們就《七周七學習成為數據分析師》,沒錯,七周。

第一周:Excel學習掌握

如果Excel玩的順溜,可以略過這一周。但很多人并不會vlookup,所以有必要講下。

了解sum,count,sumif,countif,find,if,left/right,時間轉換等。excel的各類函數很多,完全不需要學全。重要的是學會搜索。我學函數是即用即查,將遇到的問題在網上搜索得到所需函數。

重中之重是學會vlookup和數據透視表。這兩個對后續(xù)的數據轉換有幫助。

學會vlookup,SQL中的join,Python中的merge能很快掌握。

學會數據透視表,SQL中的group,Python中的groupby也是同理。

這兩個搞定,基本10萬條以內的數據統(tǒng)計沒啥難度,也就速度慢了點。80%的辦公室白領都能秒殺。

網上多找些習題做,Excel是熟能生巧。

養(yǎng)成一個好習慣,不要合并單元格,不要過于花哨。表格按照原始數據、加工數據,圖表的類型管理。

附加學習:

1、了解中文編碼utf-8,ascii的含義和區(qū)別

2、了解單元格格式,幫助你了解后期的timestamp,date,string,int,bigint,char,factor等各類格式。

3、如果時間還有剩余,可以看《大數據時代》,培養(yǎng)職業(yè)興趣。

第二周:數據可視化

數據分析界有一句經典名言,字不如表,表不如圖。別說平常人,數據分析師自己看數據也頭大。這時就得靠數據可視化的神奇魔力了。

以上就是所謂的可視化。排除掉數據挖掘這類高級分析,不少數據分析師的平常工作之一就是監(jiān)控數據觀察數據。

另外數據分析師是需要兜售自己的觀點和結論的。兜售的最好方式就是做出觀點清晰數據詳實的PPT給老板看。如果沒人認同分析結果,那么分析也不會被改進和優(yōu)化,分析師的價值在哪里?工資也就漲不了對吧。

抽空花一段時間學習可視化的基礎,如《數據之美》

另外你還需要了解BI的概念。知名的BI產品有Tableau,PowerBI,還有國產的FineBI等。都有體驗版和免費版能下載,網上找一點數據就能體驗可視化的魅力。比Excel的圖表高級多了。

BI需要了解儀表盤Dashboard的概念,知道維度的聯動和鉆取,知道絕大多數圖表適用的場景和怎么繪制。比如以下FineBI制作的dashboard。

第三周:分析思維的訓練

這周我們輕松一下,學學理論知識。

分析思維首推大名鼎鼎的《金字塔原理》,幫助數據分析師結構化思維。如果金字塔原理讓你醍醐灌頂,那么就可以學思維導圖,下載一個XMind中文網站,或者在線用百度腦圖。

再了解SMART、5W2H、SWOT、4P理論、六頂思考帽等框架。這些框架都是大巧不工的經典。你要快速成為數據分析師,思考方式也得跟著改變。網上搜咨詢公司的面試題,搜CaseBook。

題目用新學的思維導圖做,先套那些經典框架,做一遍,然后去看答案對比。因為要鍛煉數據分析能力。所以得結合數據導向的思維。

這里送三條金句:

一個業(yè)務沒有指標,則不能增長和分析

好的指標應該是比率或比例

好的分析應該對比或關聯。

舉一個例子:我告訴你一家超市今天有1000人的客流量,你會怎么分析?

這1000人的數量,和附件其他超市比是多是少?(對比)

這1000人的數量比昨天多還是少?(對比)

1000人有多少產生了實際購買?(轉化比例)

路過超市,超市外的人流是多少?(轉化比例)

這是一個快速搭建分析框架的方法。如果只看1000人,是看不出分析不出任何結果。

第四周:數據庫學習

Excel對十萬條以內的數據處理起來一點不虛,但是資深的數據分析師還是笑摸狗頭,TooYoungTooSample,爺搞得都是百萬數據。要百萬數據,就得上數據庫。

SQL是數據分析師的核心技能之一。有些公司并不給數據庫權限,需要分析師寫郵件提需求,這非常不好。數據分析師經常有各類假設需要驗證,很多時候寫十幾行SQL就能得到的答案,還得麻煩其他部門導出數據。

SQL學習不需要買書,W3C學習就行了,SQL教程。大多數互聯網公司都是MySQL,我也建議學,性價比最高。

作為數據分析師,只要懂Select相關,增刪改、約束、索引、數據庫范式全部略過。你的公司心得多大才會給你寫權限。

了解where,groupby,orderby,having,like,count,sum,min,max,distinct,if,join,leftjoin,limit,and和or的邏輯,時間轉換函數等即可。

你看,和Excel的函數都差不多。如果時間充裕,則學習row_number,substr,convert,contact等。和Excel一樣,學會搜索解決問題。不同引擎的函數也會有差異,例如Presto和phpMyAdmin。

期間你不需要考慮優(yōu)化和寫法丑陋,查詢幾秒和幾分鐘對數據分析師沒區(qū)別,跑數據時喝杯咖啡唄,以后你跑個SVM都能去吃飯了。

網上搜索SQL相關的練習題,刷一遍就行。也能自己下載數據庫管理工具,找些數據練習。我用的是SequelPro。

第五周:統(tǒng)計知識學習

統(tǒng)計學是數據分析的基礎之一。

統(tǒng)計知識會要求我們以另一個角度看待數據。當你知道AB兩組的差異用平均值看是多傻的事情,你的分析技巧也會顯著提高。

這一周努力掌握描述性統(tǒng)計,包括均值、中位數、標準差、方差、概率、假設檢驗、顯著性、總體和抽樣等概念。詳細的數學推導不用細看,誰讓我們是速成呢,只要看到數據,知道不能怎么樣,而是應該這樣分析即可。

Excel中有一個分析工具庫,簡單強大。對列1的各名詞做到了解。如果是多變量多樣本,學會各種檢驗。

《統(tǒng)計數字會撒謊》休閑讀物,有趣的案例可以讓我們避免很多數據陷阱。

深入淺出統(tǒng)計學(豆瓣)還是經典的HeadFirst系列,適應它一貫的啰嗦吧。

多說一句,老板和非分析師不會有興趣知道背后的統(tǒng)計學原理,通常要的是分析后的是與否,二元答案。不要告訴他們P值什么的,告訴他們活動有效果,或者沒效果。

第六周:業(yè)務學習(用戶行為、產品、運營)

這一周需要了解業(yè)務。對于數據分析師來說,業(yè)務的了解比數據方法論更重要。當然很遺憾,業(yè)務學習沒有捷徑。

我舉一個數據沙龍上的例子,一家O2O配送公司發(fā)現在重慶地區(qū),外賣員的送貨效率低于其他城市,導致用戶的好評率降低??偛康臄祿治鰩熃⒘烁鱾€指標去分析原因,都沒有找出來問題。后來在訪談中發(fā)覺,因為重慶是山城,路面高低落差比較夸張,很多外賣人員的小電瓶上不了坡…所以導致送貨效率慢。

這個案例中,我們只知道送貨員的送貨水平距離,數據上根本不可能知道垂直距離這個指標。這就是數據的局限,也是只會看數據的分析師和接地氣分析師的最大差異。

對于業(yè)務市場的了解是數據分析師工作經驗上最大優(yōu)勢之一。既然是零經驗面試,公司肯定也知道剛入門分析師不會有太多業(yè)務經驗,不會以這個卡人。所以簡單花一周了解行業(yè)的各指標。

《增長黑客》

數據驅動業(yè)務的典型,里面包含產品運營最經典的AAARR框架,部分非數據的營銷案例,

《網站分析實戰(zhàn)》

如果應聘的公司涉及Web產品,可以了解流量的概念。書中案例以GoogleAnalytics為主。其實現在是APP+Web的復合框架,比如朋友圈的傳播活動肯定需要用到網頁的指標去分析。

《精益數據分析》

互聯網數據分析的入門書籍,歸納總結了幾個常用的分析框架。比較遺憾的是案例都是歐美。

還有一個小建議,現在有不少第三方的數據應用,囊括了不少產品領域的數據分析和統(tǒng)計。自學黨們即使沒有生產環(huán)境的數據,也可以看一下應用Demo,有好處的。

除了業(yè)務知識,業(yè)務層面溝通也需要掌握。另外建議在面試前幾天收集該行業(yè)的業(yè)務強化一下。

第七周:Python/R學習

終于到第七周,也是最痛苦的一周。這時應該學習編程技巧。是否具備編程能力,是初級數據分析和高級數據分析的風水嶺。數據挖掘,爬蟲,可視化報表都需要用到編程能力。掌握一門優(yōu)秀的編程語言,可以讓數據分析師事半功倍,升職加薪,迎娶白富美。

這里有兩條支線,學習R語言或Python。速成只要學習一條,以后再補上另外一門。

R的優(yōu)點是統(tǒng)計學家編寫的,缺點也是統(tǒng)計學家編寫。如果是各類統(tǒng)計函數的調用,繪圖,分析的前驗性論證,R無疑有優(yōu)勢。但是大數據量的處理力有不逮,學習曲線比較陡峭。Python則是萬能的膠水語言,適用性強,可以將各類分析的過程腳本化。Pandas,sklearn等各包也已經追平R。

如果學習R,建議看《R語言實戰(zhàn)》,照著書本打一遍代碼,一星期綽綽有余。另外還有一本《統(tǒng)計學》,偏知識理論,可以復習前面的統(tǒng)計學知識。

R學習和熟悉各種包。知道描述性統(tǒng)計的函數。掌握DataFrame。如果時間有余??梢栽偃W習ggplot2。

Python擁有很多分支,我們專注數據分析這塊,入門可以學習《深入淺出Python》。

需要學會條件判斷,字典,切片,循環(huán),迭代,自定義函數等。知道數據領域最經典的包Pandas+Numpy。

在速成后的很長一段時間,我們都要做調包俠。

這兩門語言最好安裝IDE,R語言我建議用RStudio,Python我建議用Anaconda。都是數據分析的利器。

Mac自帶Python2.7,但現在Python3已經比幾年前成熟,而且沒有編碼問題。各類教程也足夠多,不要抱成守舊了。Win的電腦,安裝Python會有環(huán)境變量的問題,是個大坑(R的中文編碼也是天坑)。

到這里,剛剛好是七周。如果還需要第八周+,則是把上面的鞏固和融會貫通,畢竟速成是以轉崗或拿offer為目的。有機會,我會專門寫文章講解每一周的具體知識,并且用爬蟲爬一些數據做練習和案例。

文章源自知乎作者秦路

sql中如何獲取當天時間的零點

sql中步驟獲取當天時間的零點如下:1、打開sqlserver數據庫管理工具,點擊“新建查詢”,打開一個書寫SQL語句的新窗口,輸入sql語句,查詢當前的數據庫日期。

2、獲取sqlserver中的最小日期,注意,這個日期的時間就是0點。3、獲取當前日期距離最小日期,經過了多少天。4、從sqlserver最小日期加上這個天數,就得到了當天的0點。

SQL當天日期減去一天,應該如何寫

示例:DECLARE@datetime2datetime2='2014-01-1500:00:00.000';SELECT'1millisecond',DATEADD(millisecond,-1,@datetime2)原因可參考官方文檔這句:datetime2可將datetime2視作現有datetime類型的擴展,其數據范圍更大,

默認的小數精度更高

,并具有可選的用戶定義的精度。

好了,文章到這里就結束啦,如果本次分享的sql查詢當天的數據和sql查詢一個月的每天數據量問題對您有所幫助,還望關注下本站哦!