SQL和Python 哪个更容易自学?

一、SQL和Python 哪个更容易自学?

下面从数据分析招聘要求的必须技能：统计学，Excel，SQL，业务知识，Python这5个部分来详细聊聊每一步如何去学习和看哪些书

• 第1步：统计学

1）统计学有什么用呢？请给我一个学习的理由

如果你打开招聘的职位要求，都会要求具有统计学的知识，这是因为统计学是数据分析、机器学习的基础知识，是必须要学习的。

然而很多人因为不明白学习统计学的意义是什么，统计学在生活中有什么用，而最终学的没有目的。下面的书会让你知道学习的意义是什么。

推荐理由：很多人感到统计学无聊，是因为从一开始就没有明白学习这门课的意义是什么，所以学下去的动力不足。《赤裸裸的统计学》可以让你了解学习统计学的意义什么？在日常生活中统计学有什么用？你也可以把它当作一本科普书来读。

2）如何深入学习统计学？

前面的书让你知道了学习的意义是什么，具备了统计学思维。接下来，就可以进一步学习统计学在数据分析中是如何使用的。

推荐理由：如果你是零基础，《深入浅出统计学》可以让你轻松愉快的学会，书里面有通俗易懂的案例，图文并茂，学习统计学不会那么枯燥。

推荐理由：适合有基础的人看。如果你之前学过些统计学，但是又还给了老师，那么，有一定基础的你，《商务与经济统计》可以深入了解统计学。但是，注意了，如果你是零基础，看这本书会有些困难。

• 第2步：Excel数据分析

这部分可以看我之前讲过的这个live可以快速掌握：怎样用 Excel 做数据分析？

• 第3步：如何使用SQL进行数据分析

推荐理由：零基础入门，只推荐一本书那就是《SQL基础教程》。这本书写的也是通俗易懂，里面的案例也很贴合实际应用。

有人会推荐《SQL必知必会》，其实这本书零基础的人看不懂，有基础的倒是可以把这本书当做一本字典来使用，遇到问题了，可以查找对应的内容。

对应的入门课程：从零学会SQL：入门

• 第4步：业务知识和分析方法

1）业务知识

数据分析是一个行业特征很明显的能力。如果你说自己想进入“互联网行业'，那就说明你还没想清楚到底要干什么。

因为互联网的存在是为了解决某个行业的问题（互联网+行业），比如滴滴、高德地图解决的是出行交通行业的问题（互联网+交通出行），小学英语在线平台vipkid解决的是教育行业的问题（互联网+教育），蚂蚁金服解决的是金融行业的问题（互联网+金融），饿了么解决的是餐饮行业的问题（互联网+餐饮）。

而这些行业都需要数据分析师，每个行业域的业务知识也不一样。你以后找的也是成为XXX行业的数据分析师。只有确定了行业，才能研究这个行业是什么，对症下药，这样成功转型的概率最大。

这就要求你具备以下能力：

理解业务数据，能根据分析目标提取有用的数据。这就要求你能看懂数据。

会使用相关指标去分析数据，可以使用多个指标去分析一个问题。这就要求你知道常见的业务指标有哪些。

对于0基础想入行数据分析的同学，这里建议找个老师先了解下互联网数据分析的基础逻辑+工作流程后再啃书。现在知乎出品的数据分析课还不错：3天时间，结合一线大厂真实案例，直播讲解数据分析底层逻辑+Excel操作技巧，培养职场人必备的数据能力。现在报名还有Excel自学手册1-6部全套赠送，有需要的点击链接领取：

文字版：从零学会数据分析：业务指标

2）常用的分析方法

很多人也学了一堆工具（excel，sql，python等），谈起使用工具的技巧头头是道。但是面对问题，还是不知道如何去分析。

他们每天也按时上班，也用数据做了很多图表，但是只是统计了分析之前已经知道的现象，比如“这个月销售有所只下降”等实际情况。他们不会深入分析现象背后发生的原因，从而也得不出什么具有建设性的结论。

所以，你还需要学会如何解决这些问题：

面对问题，没有思路，怎么办？面对一堆数据，该如何下手去分析？面试中的业务问题如何去回答？

这就需要你掌握常用的分析方法，下面是我总结的常用分析方法：

逻辑树分析方法、多维度拆解分析方法、对比分析方法、假设检验分析方法、相关分析方法、群组分析方法，AARRR分析方法，RFM分析方法

下面推荐几个行业相关的书，选择自己将要从事的数据分析所在行业的学习即可。

如何用分析方法解决实际问题：《如何用数据解决实际问题》

（ps：这本书介绍了分析方法如何应用到解决实际问题中，建议在看这本书之前先学习完前面我发的常见分析方法，然后才能看懂这本书）

游戏行业：《游戏数据分析实战》

国外作者肖恩的《增长黑客》

推荐理由：里面案例细节很多，可执行性很强，有理论有实践。其中的AARRR漏斗分析是经典的数据分析方法：一文看懂产品运营的分析方法

• 第5步：如何使用Python进行数据分析

Python毋庸置疑是人工智能时代排名第一的编程语言。学习Python分为两部分：

1）掌握Python基础语法

2）学会如何使用Python进行数据分析

如果之前没有学过编程，那么看其他编程的书会让你无聊，最后导致放弃。可以学习下面这图文并茂，对于入门学习Python基础语法比较适合。

零基础掌握人工智能(AI)核心语言：Python

推荐理由：前面的内容可以帮助你学会Python基础语法。学会以后，就可以看《利用Python进行数据分析》学习如何使用Python进行数据分析了。

在知识的海洋里，一次小小的偶遇，可能就是你苦候良久的邂逅。

机器学习该怎么入门？

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我是猴子，中科院硕士/前IBM高级软件工程师/豆瓣8分《数据分析思维》作者，我和知乎联合出品的「数据分析训练营」即将开课，3天带你掌握数据分析实用技巧，包含课程+实战带练，工作提效、升职加薪必备神器！

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二、Python如何将数据存入sql的表中？

在Python中可以使用第三方库如MySQLdb或psycopg2来连接并操作数据库。

首先需要建立连接并创建一个游标对象，通过执行SQL语句将数据插入相应的表中。可以使用execute()方法执行插入操作，也可以通过占位符和参数的方式来防止SQL注入攻击。

插入数据时需要注意数据类型的匹配，防止数据类型不匹配的异常出现。最后需要提交操作并关闭游标和连接。通过这样的方式，就可以将数据存入SQL的表中。

三、sql跑完的数据在python中怎么收集？

可以在文件导出里面选择日志文件，将它导出的python就可以收集。

四、有哪些比较好的Python，SQL，Power BI（数据分析方向）的培训课程？

从题主的提问中了解到，目前的部门员工遇到企业经营分析类知识盲区，需要增加财务数据分析知识厚度，但未了解到你所在行业无法做出精确判断，目前你上面提到的其实确实是作为数据分析必备的工具技能，除此之外还有就是真的是要结合业务一起学习

当下SQL、Python等分析工具网上课程繁多，如何在众多的培训课程当中，针对本部门员工在学习后能开展工作

建议你可以从以下几方面来进行考虑和选择课程：

第一. 课程内容是否场景化

1、工具技能

SQL、可视化工具（tableau/powerBI）、Excel均为数据分析必备工具，整体课程需要系统化，根据真实数据分析工作需求内容设计

2、业务技能

统计学是开展数据分析业务的思维核心，所以课程要涵盖【数据报告的撰写】、【行业调研】，【业务拆分】等业务的理解分析能力，帮助员工在未来的工作奠定基础。

第二. 课程答疑是否及时

在学习结束后的工作中一定会遇到各种问题，例如很多人在安装SQL的时候就遇到了很多麻烦，当部门员工提出疑问时，如果没有人给部门实时解决，影响项目推进节奏。

第三. 教学团队是否靠谱

老师决定了授课的质量和员工的接受程度，行业内的讲师他能教会具体的工作场景，而不单单是给讲理论。

以上所罗列的内容都是选择课程报班学习要仔细斟酌的点，因为一不小心可能就会“入坑”

同时自荐一下，我们爱数据学院是中国统计网旗下专业从事职场数据分析培训的

课程以实战为主 提供真实数据库，小班授课，班级有单独答疑群，讲师助教班主任即时答疑辅助学习

讲师都是一线互联网在职讲师 案例都是最实用的 最前沿的 （直播+录播不断更新迭代，不同行业案例分享）

希望以上回答对小伙伴能有一定的帮助，若想了解课程内容欢迎私信沟通，我们也有免费的学习社群以及SQL免费课程学习赠送哈

五、sql如何调用python函数？

这个没法调用的，反过来才可以，脚本调用数据库

六、sql和python的区别？

区别如下：

Python作为一种编程语言，具有许多使其成为一种选择的功能。而SQL（结构化查询语言）是一种查询语言，允许访问和管理数据库。SQL是用于与关系数据库进行通信的默认语言。 这是用于通知数据库需求的语言。Python是用于创建程序的通用编程语言，是一种简单易学的编程语言，以其可读性，简单性和可移植性而闻名。使用正确的工具和库，Python可以用来构建几乎所有东西，用于网站开发，数据分析，科学计算和人工智能。SQL是数据库管理系统的默认查询语言，提供了一种结构化的方法，可从关系数据库系统中检索数据以用于企业应用程序。Python来自1980年代初期用来教授编程的ABC语言。Python由荷兰CWI的Guido Van Rossum创建，并于1980年代后期开始开发，它旨在强调代码读取。SQL最初是由IBM开发的，但其思想是基于EF Codd博士的论文“大型通用数据库的相对数据模型”。

七、sql和python哪个难学？

你是想做数据分析对吧？建议啊，MySQL能应付很多统计问题了再去学python，python语法当然了必须先掌握，这个很简单，然后就是python有两个跟数据分析密切相关的包，如果你想做数据分析，请把重点放在两个包上再学sql吧，毕竟单纯的学sql没有什么意义，因为什么也做不了sql 建议先学sql server，有了python的语法基础学sqlserver很简单，当然没有基础也能学，只是有一门语言基础学起来更容易学完sql server 再学oracle，oracle一定要学，其他数据库根据需求来学，比如Nosql就非常好

八、如何使用Python连接SQL Server数据库

介绍

Python是一种功能强大且受欢迎的编程语言，而SQL Server是一种流行的关系型数据库。本文将介绍如何使用Python来连接SQL Server数据库，以便于进行数据查询、插入、更新和删除等操作。

安装所需的库

在使用Python连接SQL Server数据库之前，我们需要安装相应的库。使用pip工具可以方便地安装所需的库，只需执行以下命令即可：

pip install pyodbc

pyodbc是一个Python连接ODBC的库，可以通过ODBC驱动程序来连接各种数据库，包括SQL Server。

建立数据库连接

在开始连接SQL Server之前，我们需要获得数据库的相关信息，包括数据库名称、服务器名称、用户名和密码等。在Python中，我们可以使用pyodbc库来建立与SQL Server数据库的连接。以下是一个例子：

import pyodbc server = "{服务器名称}" database = "{数据库名称}" username = "{用户名}" password = "{密码}" conn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER='+server+';DATABASE='+database+';UID='+username+';PWD='+password)

执行SQL语句

成功建立数据库连接后，我们可以执行SQL语句来进行数据操作。使用pyodbc库，我们可以使用游标（cursor）来执行SQL语句。以下是一个示例：

cursor = conn.cursor() cursor.execute("SELECT * FROM 表名") result = cursor.fetchall() for row in result: print(row)

以上示例中，我们通过执行SELECT语句查询表中的所有数据，并使用fetchall()方法获取结果集。然后，我们可以通过循环遍历结果集并打印每一行数据。

关闭数据库连接

在完成数据库操作后，我们需要显式地关闭数据库连接，以释放资源。使用以下代码可以关闭数据库连接：

conn.close()

总结

本文介绍了如何使用Python连接SQL Server数据库。通过安装pyodbc库，建立数据库连接并执行SQL语句，我们可以方便地在Python中进行SQL Server数据库操作。

九、python 解析sql字段

Python 解析SQL字段 in Chinese Language

Python 是一种功能强大且灵活的编程语言，广泛用于数据分析、人工智能、Web开发等多个领域。在数据处理领域，Python 也是一种非常流行的工具，可以帮助处理和分析各种数据类型，包括SQL数据库中的字段。

解析SQL字段 在数据处理过程中非常关键，特别是当我们需要从数据库中提取有用信息时。Python 提供了许多库和工具，可以帮助我们轻松地解析SQL字段，并对数据进行进一步处理和分析。

SQL（Structured Query Language 结构化查询语言）是一种用于管理关系数据库系统的标准化语言，通过SQL我们可以对数据库中的数据进行查询、插入、更新和删除等操作。而解析SQL字段则是指从数据库中获取某个字段的值，并进行进一步操作。

在Python 中解析SQL字段 可以通过多种方式实现，其中一个常用的方法是使用专门的数据库连接库（如PyMySQL）与SQLAlchemy 等，通过这些库我们可以轻松地连接数据库，执行SQL查询，并获取需要的字段值。

下面是一些简单示例代码，通过Python 连接数据库，并解析SQL字段：

import pymysql

connection = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password', database='mydatabase')

cursor = connection.cursor()

cursor.execute("SELECT column_name FROM mytable")

result = cursor.fetchall()

for row in result:

  print(row[0])

在这段代码中，我们首先导入 PyMySQL 库，并建立与数据库的连接。然后，我们使用游标执行 SQL 查询，并获取查询结果。最后，通过遍历结果集，我们可以轻松地解析SQL字段并处理字段值。

除了使用库之外，Python 还提供了内置的sqlite3模块，用于连接和操作SQLite数据库。通过sqlite3模块，我们同样可以方便地解析SQL字段，并进行数据处理。

另外，对于复杂的数据处理需求，我们还可以借助Pandas等数据处理库。Pandas 提供了丰富的数据结构和函数，可以帮助我们高效地处理大规模数据，包括从数据库中解析SQL字段，并进行数据清洗、转换等操作。

总的来说，Python 是一种功能强大的编程语言，可以帮助我们轻松地连接数据库，解析SQL字段，以及进行数据处理和分析。通过合适的库和工具，我们可以高效地完成数据处理任务，为业务决策提供有力支持。

结语，希望本文对你了解如何在Python 中解析SQL字段有所帮助。如果你有任何疑问或想要了解更多信息，请随时留言讨论！

十、Python操作SQL数据库：从入门到实践

引言

Python是一种功能强大且易于使用的编程语言，而SQL（Structured Query Language）是一种用于管理和操作关系型数据库的语言。在本文中，我们将介绍如何使用Python来操作SQL数据库，并提供一些实用的示例来帮助读者理解和应用这些概念。

1. 连接数据库

在开始操作SQL数据库之前，我们首先需要连接到数据库。Python提供了许多用于连接数据库的包，如MySQLdb、psycopg2和sqlite3等。在本节中，我们将详细说明如何使用这些包来连接不同类型的数据库。

2. 创建表

一旦我们成功连接到数据库，下一步就是创建表格来存储数据。在这一节中，我们将展示如何使用Python来创建表格，并介绍一些常用的数据类型和约束。

3. 插入数据

插入数据是将实际数据存储到数据库表中的过程。在本节中，我们将演示如何使用Python将数据插入到数据库表中，并介绍如何处理插入过程中可能出现的错误。

4. 查询数据

查询数据是从数据库中检索数据的过程。在这一节中，我们将介绍如何使用Python来查询数据库，并提供一些常用的查询示例，例如选择特定列、使用条件、排序和限制结果等。

5. 更新数据

更新数据是对数据库中已有数据进行修改的过程。本节将展示如何使用Python来更新数据库中的数据，并提供一些常见的更新示例，如更新单个字段和批量更新等。

6. 删除数据

删除数据是从数据库中删除数据的过程。在这一节中，我们将展示如何使用Python来删除数据库中的数据，并提供一些常见的删除示例，例如删除指定行、删除满足条件的行和删除整个表格等。

7. 关闭连接

最后一步是关闭与数据库的连接。在本节中，我们将介绍如何使用Python来关闭数据库连接，并提供一些注意事项以防止潜在的问题。

结语

本文介绍了使用Python操作SQL数据库的基本知识和技巧。通过学习这些内容，读者将能够利用Python来连接、创建和操作关系型数据库，并能够运用这些技能来解决实际的数据管理任务。感谢您的阅读，希望本文对您有所帮助。