Học SQL cho phân tích dữ liệu: 50 câu hỏi kinh doanh, 50 truy vấn
Mục lục (7 phần)
Dữ liệu bán hàng, khách hàng, kho của công ty nằm trong cơ sở dữ liệu, còn bạn mỗi lần cần số lại phải nhờ bộ phận IT xuất ra Excel và chờ. Bài này giới thiệu khoá SQL cho phân tích dữ liệu sắp mở trên Vietdemy, dành cho người muốn học SQL cho phân tích dữ liệu theo cách đi từ câu hỏi kinh doanh thật. Khoá đang được soạn; nội dung dưới đây mô tả theo đề cương dự kiến và có thể điều chỉnh khi khoá chính thức mở.
Khi Excel không còn đủ
Excel vẫn là công cụ tốt cho rất nhiều việc. Nhưng có những dấu hiệu cho thấy bạn cần thêm SQL:
- Dữ liệu quá lớn.Một trang tính Excel chứa tối đa 1.048.576 dòng; bảng giao dịch của nhiều doanh nghiệp vượt con số đó sau vài tháng.
- Dữ liệu nằm ở nhiều bảng.Đơn hàng một bảng, khách hàng một bảng, sản phẩm một bảng, ghép bằng tay rất dễ sai.
- Phải chờ người khác.Mỗi câu hỏi mới lại cần một yêu cầu xuất dữ liệu.
- Không lặp lại được.Báo cáo tháng này làm bằng nhiều bước tay, tháng sau không nhớ chính xác đã lọc gì.
SQL là ngôn ngữ để hỏi cơ sở dữ liệu. Một truy vấn ghi lại chính xác bạn đã lấy gì, lọc gì, gộp thế nào, nên chạy lại tháng sau vẫn ra cùng cách tính. Nếu bạn chưa rõ phân tích dữ liệu trong doanh nghiệp gồm những việc gì, đọc trước business analytics là gì.
Học SQL cho phân tích dữ liệu bằng 50 câu hỏi kinh doanh
Chữ ký dự kiến của khoá là "50 câu hỏi kinh doanh, 50 truy vấn". Thay vì học cú pháp theo thứ tự sách giáo khoa, mỗi kỹ thuật SQL xuất hiện khi có một câu hỏi kinh doanh cần đến nó. Ví dụ các câu hỏi kiểu:
- Tháng nào doanh thu cao nhất, cửa hàng nào tăng trưởng chậm nhất?
- Khách hàng nào mua lần đầu trong quý nhưng chưa quay lại?
- Sản phẩm nào thường được mua cùng nhau?
- Mỗi nhân viên bán hàng đứng thứ mấy trong chi nhánh của mình?
Một ví dụ giả định cho câu hỏi đầu tiên, trên một bảng đơn hàng có cột tháng và doanh thu:
SELECT thang, SUM(doanh_thu) AS tong_doanh_thu FROM don_hang GROUP BY thang ORDER BY tong_doanh_thu DESC;
Câu truy vấn đọc gần như tiếng Anh: chọn tháng và tổng doanh thu, từ bảng đơn hàng, gộp theo tháng, xếp từ cao xuống thấp. Nhiều câu hỏi phân tích hằng ngày được trả lời bằng đúng những khối như vậy.
Viết theo một thứ tự, máy chạy theo thứ tự khác
Một điều giúp người mới bớt rối: dù bạn viết SELECT ở đầu, cơ sở dữ liệu xử lý theo thứ tự logic khác. Đầu tiên là FROM (lấy bảng nào), rồi WHERE (lọc dòng), GROUP BY (gộp nhóm), HAVING (lọc nhóm), sau đó mới tới SELECT (chọn cột hiển thị) và cuối cùng ORDER BY (sắp xếp). Hiểu thứ tự này giải thích nhiều lỗi quen thuộc, ví dụ vì sao không lọc được theo một cột tổng ở WHERE mà phải dùng HAVING.
Với câu hỏi cần nhiều bảng, như "khách hàng ở tỉnh nào mua nhiều nhất", bạn sẽ dùng JOIN để ghép bảng đơn hàng với bảng khách hàng qua mã khách. Đây là chỗ SQL tiết kiệm nhiều thời gian nhất so với ghép bằng tay trong Excel, và cũng là chỗ dễ sai nhất nếu không kiểm số dòng trước và sau khi ghép.
Nội dung dự kiến của khoá
| Nhóm kỹ thuật (dự kiến) | Trả lời loại câu hỏi |
|---|---|
| SELECT, WHERE, ORDER BY | Lấy đúng dữ liệu cần xem, lọc theo điều kiện, sắp xếp |
| Hàm tổng hợp và GROUP BY, HAVING | Tổng, trung bình, đếm theo nhóm; lọc nhóm sau khi gộp |
| JOIN | Ghép đơn hàng với khách hàng, sản phẩm, cửa hàng; tìm bản ghi không khớp |
| CASE WHEN | Phân loại khách, đơn, sản phẩm theo quy tắc kinh doanh |
| Truy vấn con và CTE | Chia câu hỏi phức tạp thành nhiều bước dễ đọc |
| Hàm cửa sổ | Xếp hạng, luỹ kế, so với kỳ trước |
| Ngày tháng | Theo tháng, quý, cùng kỳ năm trước, khách quay lại |
| Kiểm tra kết quả | Đối chiếu tổng, phát hiện trùng lặp và dữ liệu thiếu |
Cú pháp SQL cơ bản tương tự nhau giữa các hệ quản trị cơ sở dữ liệu phổ biến; một số hàm, nhất là hàm ngày tháng, có khác biệt nhỏ. Đề cương chính thức sẽ ghi rõ hệ dùng trong khoá.
Điểm khác của khoá
- Câu hỏi đi trước cú pháp.Bạn nhớ kỹ thuật vì nhớ câu hỏi nó trả lời.
- Thói quen kiểm số.Mỗi truy vấn đi kèm một cách đối chiếu, vì truy vấn chạy được chưa chắc đã đúng.
- Nối với công cụ bạn đã dùng.Kết quả SQL có thể đưa tiếp vào Excel hay Power BI để trình bày.
Khoá học dành cho ai và không dành cho ai
Phù hợp với:
- Nhân viên kinh doanh, marketing, vận hành, tài chính muốn tự lấy số từ cơ sở dữ liệu của công ty (với quyền truy cập phù hợp).
- Người làm báo cáo đã vững Excel và muốn bước tiếp. Nếu chưa vững, khoá Phân tích dữ liệu với Excel & Power BI là bước trước hợp lý; bài học phân tích dữ liệu Excel, Power BI giới thiệu khoá này.
- Người đang chuyển sang vị trí phân tích dữ liệu.
Không dành cho:
- Người cần thiết kế, quản trị hay tối ưu cơ sở dữ liệu ở mức kỹ sư.
- Người chưa từng làm việc với bảng dữ liệu nào. Nên quen Excel cơ bản trước.
Câu hỏi thường gặp
Học SQL cho phân tích dữ liệu mất bao lâu?
Phần nền (lọc, gộp, ghép bảng) có thể dùng được trong vài tuần nếu bạn luyện đều. Thời lượng chính thức của khoá sẽ công bố khi mở.
Không biết lập trình có học SQL được không?
Được. SQL là ngôn ngữ truy vấn, đọc gần với tiếng Anh, và khoá dự kiến đi từ câu hỏi kinh doanh nên người không biết lập trình vẫn theo được.
Nên học SQL hay Python trước?
Nếu dữ liệu của bạn nằm trong cơ sở dữ liệu, SQL thường là bước đầu tiên để lấy dữ liệu. Python hợp khi cần tự động hoá xử lý tệp và báo cáo. Hai kỹ năng bổ sung cho nhau.
Khi nào khoá mở?
Khoá đang được soạn. Ngày mở, giá và đề cương chính thức sẽ cập nhật trên trang khoá học.
Theo dõi khoá sắp mở
Hãy xem trang khoá SQL cho phân tích dữ liệu để biết ngày mở và đề cương chính thức. Trong lúc chờ, hãy ghi lại 5 câu hỏi kinh doanh bạn hay phải trả lời mỗi tháng; rất có thể chúng nằm trong 50 câu hỏi của khoá.
Tên các hệ quản trị cơ sở dữ liệu và phần mềm nhắc tới là nhãn hiệu của chủ sở hữu tương ứng; Vietdemy không liên kết với các công ty này. Nội dung khoá mô tả theo đề cương dự kiến và có thể thay đổi khi mở. Bảng, cột và số liệu trong ví dụ là giả định.
