Чем sql лучше excel
Я был вовлечен в сферу анализа данных около 3 лет. Я работаю в этой области более 2 лет в качестве аналитика в области здравоохранения, и недавно я получила степень MBA, специализируясь на науке о данных.
Во время обучения в магистратуре меня особенно интересовали методы прогнозного моделирования с использованием Python (и я до сих пор). Тем не менее, с точки зрения организации / анализа / отчетности, мне легче всего пользоваться Excel. Тратить 60–80% дня на изучение электронной таблицы Excel - это не чуждо мне. Вкладки, ленты, группировки и инструменты, вложенные в графический интерфейс Excel, являются инструментами для моего оркестра. Они издают звуки, но я провожу и переношу мелодию и гармонию в отчеты, результаты и анализы. В ходе консалтинговых проектов, составления личных бюджетов и других проблем Excel всегда был моим любимым инструментом.
Я знал о SQL и его основных понятиях уже давно. Однако лишь сравнительно недавно я решил пристегнуться и выучить его по профессиональным причинам. С точки зрения пользователя Excel, SQL имеет свои взлеты и падения. В этой статье я надеюсь передать природу и использование SQL, сравнивая его с Excel.
Excel это программа. SQL это язык.Это очень важная часть информации, которую нужно переварить. Excel можно использовать только после нажатия на зеленый значок и запуска программы. С другой стороны, SQL можно использовать для взаимодействия и взаимодействия с программами баз данных. Несколько самых популярных:
- оракул
- MySQL
- Microsoft SQL Server
То, как я выучил SQL, это через GoogleБольшой запрос, Это интересный способ изучения / использования SQL путем анализа бесплатных баз данных в облаке Google, доступных бесплатно.
превосходить
Excel - это типичный инструмент для работы с электронными таблицами. Ваши данные сохраняются в файле на вашем компьютере, и они обычно организованы в виде вкладок, столбцов и строк.Файл Excel является локальным для вашего компьютера, Вы напрямую взаимодействуете с ним. Нет посредника. Нет администратора. Конечно, есть возможность использовать API для доставки данных из другого места; Тем не менее, данные в конечном итоге ваши делать с тем, что вы хотите.Это усложняет отслеживание изменений, если несколько человек работают с книгами Excel.. Это действительно возможноотслеживать изменения, но это не очень удобно.
SQL - это язык, который взаимодействует с базами данных. Это означает язык структурированных запросов. В этом случае ваши данные находятся на шаг дальше. Вы пишите и отправляетезапросыв SQL к базе данных, которая получает эти запросы, а затем дает вам то, что вы запрашиваете или вносит изменения.Данные хранятся в базе данных и организованы по таблицам. Красота запросов в том, что они более совместные и отслеживаемые. Эти запросы можно проследить, чтобы узнать, кто внес изменения в какую таблицу. Пользователи также могут сохранять и делиться полезными запросами с другими для будущих или совместных целей.
Пример запроса, который фильтрует таблицу «austin_bikeshare» в Big Query на основе «bikeid», а затем упорядочивает выборку по «duration_minutes».
Когда вы узнаете, как работает синтаксис, манипулирование данными может быть намного быстрее с использованием SQL, чем в Excel. Другим важным аспектом является то, что синтаксис похож на английский, что делает его, пожалуй, самым простым компьютерным языком для изучения.
превосходить
- Меньшие наборы данных: менее 1 миллиона строк, даже к северу от 100 000, это, вероятно, замедлит работу вашего компьютера.
- Ввод данных вручную
- Более гибкая структура: любая ячейка может быть любого типа данных, независимо от того, в каком столбце она находится.
- Вывод графиков и визуализаций
- Встроенная проверка орфографии и другие полезные функции
- Работать самостоятельно над проектом
- Большие наборы данных: в зависимости от программного обеспечения и базы данных это может быть очень очень большим. Не замедляется, как в Excel.
- Организация / структура: таблицы SQL более строгие в отношении согласованных типов данных и ограничивают пользователей, если они пытаются ввести неправильный тип.
- Совместная работа
- Подготовка данных для дальнейшего анализа в другом программном обеспечении
- Согласованные отчеты или расчеты: как упоминалось ранее, вы можете сохранять и обмениваться запросами.
- Более безопасный, поскольку изменения всегда отслеживаются и проверяются.
Когда я впервые узнал о предложениях JOIN в SQL, моей первоначальной реакцией было пометить его как незначительный, потому что я уже знал, как использовать Vlookups в Excel. После этого я некоторое время сохранял такое отношение, но, продолжая изучать уроки, реальность ситуации начала проявляться. Когда я узнал, насколько просты и полезны предложения JOIN, я вспомнил, сколько раз Vlookups выполнял на протяжении большого количества строк. Я вспомнил, как они увеличивают размер файла в геометрической прогрессии, если вы не вставляете значения после выполнения вычисления Я также вспомнил, как ограничивать его, принося только 1 значение за раз . Подобные уроки были получены, когда я сравнивал SQL с Excel на протяжении всего обучения.
В заключение, оба инструмента имеют свое место, когда дело доходит до анализа данных. Оба служат своим уникальным целям, и знание обоих полезно для всех, кто регулярно использует данные. Из моего опыта иисследованиеоднако по этой теме SQL является более востребованным и полезным навыком в качестве аналитика данных. Excel отлично подходит для владельцев малого бизнеса, консультантов и студентов. SQL лучше для аналитиков и исследователей данных.
Некоторые полезные ресурсы, которые я использовал в своем изучении SQL:
Пожалуйста, подпишитесь, если вы нашли это полезным. Если вам нравится мой контент, ниже приведены некоторые проекты, над которыми я работал:
Я задумался использовать SQLite для хранения данных. Но не знаю какую выгоду я для себя получу от перехода на SQLite (заместо Excel). Просто я думаю, стоит ли изучать SQL и переходить на SQLite или нет.
Какие выгоды и какие недостатки я получу от перехода на SQLite?
- Вопрос задан более трёх лет назад
- 1692 просмотра
Простой 1 комментарий
Переводить ваше приложение на использование БД или нет - должно быть виднее вам. Но вам не виднее, так как вы не умеете ими пользоваться. И это плохо, программист без знания SQL - не программист вовсе. Поэтому SQL нужно выучить однозначно, а потом на основе полученных знаний принять решение.
преимущество sqlite в бесплатности, возможности встраивания, и, собственно, sql.
если excel вы используете только для себя и вас он устраивает, то преимущества sqlite вам ни к чему.
1. Excel - платный продукт, который есть не везде. SQLite - бесплатный движок, доступен под любой язык программирования, есть огромное количество бесплатных программ, которые могут с ним работать. Также можно на любой языке написать простенькую визуализацию данных из sqlite
2. Excel - электронная таблица. SQLite - база данных. Это разные продукты. По сути надо сравнивать SQLite и Access. Просто Excel достаточно мощная программа, в которой средства, чтобы справляться с рядом не слишком сложных задач, которые пора бы уже ложить в базу данных.
3. Для работы с SQLite нужно писать запросы, Excel более распространен и популярен - почти любой может в экселе посмотреть данные и что-то с ними сделать при помощи мышки.
А насчет конкретно вас - никто не скажет, ибо структура данных, требования к быстродействию и вообще - знаете только вы. Просто подучите SQL и освойте SQLite, чтобы решить надо оно вам или нет.
Добавлю, что использование excel без расчетов в excel нецелесообразно, и ограничивает потенциал роста и производительность.
Не то, что бы sqlite хорош для бигдаты, но переход на взрослые субд сильно проще.
Плюс часть бизнес-логики иногда сильно удобнее перенести в SQL
x67, для бигдаты sql вообще не хорош.
Но я не солгашусь, что sqlite это не "взрослая субд). Sqlite - это своя отдельная ниша - отличная локальная однопользовательская база без дополнительных серверов. Например, даже конфиги в ней хранить удобно.
Saboteur, это почему же не хорош?
Sqlite - хорошо развитый проект, но относительно других субд по возможностям ее нельзя назвать взрослой из-за ограниченности возможностей. В этом ничего плохого нет, потому что это как вы правильно сказали, нишевый продукт.
x67, потому что для бигдата нужно либо хорошо масштабируемая база данных, либо nosql база данных, которая изначально заточена под большой объем.
Saboteur, для бигдаты нужны инструменты дл работы с бигдата. Не понимаю этой категоричности, мол ноэскьюэл в моде, значит нужен он.
СУБД прекрасно позволяют работать с огромными массивами информации. С масштабированием есть нюансы. Но очень немногим при работе с бигдатой нужно обработать десять террабоайт информации на распределенном кластере.
x67, Не понимаю вашей категоричности.
Я сказал ЛИБО масштабируемая база данных ЛИБО nosql, который заточен под большой объем.
Для маленького объема нет смысла ставить nosql - любая стандартная база данных умеет хранить обычную таблицу из пар ключ-значение и справится с нагрузкой. nosql - это решение в первую очередь для производительности на больших объемах.
И да, bigdata - это не десять терабайт, это обычно гораздо больше, либо вы неправильно понимаете этот термин, который изначально предполагает громадные объемы информации, а не просто "большую базу данных"
Saboteur, кого не послушаешь, все в гугле работают. А остальное - прах, мелочи жизни)
NoSQL часто и наверное чаще используются по другим причинам, не все в скорость упирается.
x67, именно в скорость.
nosql это банально база данных, которая хранит всего два столбца - ключ и значение.
С этим справится ЛЮБАЯ стандартная sql база, которая чуть ли не на любом хостинге есть по дефолту.
Так зачем заморачиваться и ставить что-то нестандартное?
Самые известные носкл базы - mongoDB (от слова huMongous - огромный) и Hadoop - изначально спроектирован для распределенных вычислений.
Да, конечно можно юзать mongo для небольшой документоориентированной базы. Но проблема в том, что SQL гораздо популярнее nosql, а значит писать на mongoDB мелочь - выйдет дороже в поддержке.
p.s. Кроме гугла есть огромное количество компаний в ентерпрайзе, у которых миллионы клиентов. У гугла - миллиарды. И многим нужна бигдата. Ну и если что, могу прислать свою фотку из офиса Гугла в mountain view.
Как по мне, основное преимущество баз данных перед электронными таблицами - возможность быстрой обработки огромного объёма данных.
Откройте эксель-файл в несколько сот мегабайт - и насладитесь тормозами и тупняками экселя. А что, если из этого файла выдернуть сотню записей, удовлетворяющих определённым критериям? Что если это нужно делать 100 раз в секунду по запросам? А если результат должен быть возвращён не за минуту, а за секунду, иначе клиент не захочет ждать, пока программа вернёт ему то, что нужно?
Эксель и другие электронные таблицы для такого явно не годятся. В то время, как СУБД могут с лёгкостью обрабатывать гигабайты и даже терабайты данных (естественно, при условии, что структура БД, индексы и запросы составлены грамотно, иначе - быстрой обработки не видать, преимуществ перед обычным файлами при неграмотном подходе никаких не будет).
Ну и навскидку - не припомню ни одной программы, которая хранит данные в Excel. В то время, как в sqlite - хранят все современные браузеры (firefox, chrome и их производные, за Edge не скажу), а также множество прикладных программ, тут список только известных.
Всем привет.
Наступил новый 2016 год, а значит пора обновить инструменты для упрощения скучной механической работы. Отделы аналитики, маркетинга, продаж часто сталкиваются со следующими трудностями при обновлении отчетности:
1. Данные приходится собирать воедино из нескольких источников.
2. Отчеты составляются в Excel, что накладывает значительные ограничения на объем обрабатываемых данных.
3. Внесение изменений в заранее настроенные разработчиками выгрузки дело как правило не самое быстрое.
Если отчеты нужно обновлять еженедельно или даже ежедневно, то эта процедура становится весьма напряжной даже для самых терпеливых. С помощью надстройки Excel Power Query и записи данных в MySQL можно свести обновление большинства отчетов до простого нажатия кнопки «Обновить»:
1. Данные из любого количества источников импортируются через SQL-запросы в обычные таблицы Excel.
2. Даже из большой базы можно записывать в Excel только небольшую часть данных (например, итоговые суммы за нужный диапазон дат с группировкой только по нужным столбцам).
3. Изменения в отчет можно вносить просто поменяв SQL-запрос. Далее формируем нужный отчет стандартными средствами Excel.
В этой статье я покажу как настраивать и автоматически заполнять простые базы данных MySQL (на примере выгрузки статистики всех ключевых слов из Яндекс Метрики), а потом одной кнопкой обновлять отчеты в Excel, используя надстройку Power Query. Power Query имеет весьма странные особенности работы при составлении SQL-запросов (особенно динамических), которые мы разберем во второй части статьи.
Выбор MySQL (или любой другой популярной базы данных) вполне очевиден — бесплатно, относительно просто, возможность работать с довольно большими базами данных без технических хитростей. В качестве примера будем использовать Amazon Web Services: дешево (в большинстве случаев используемый инстанс будет бесплатен для вас в течение 12 месяцев).
В целях безопасности лучше выставлять ограничения на IP-адрес. Если у вас динамический IP, то это проблемная опция. Также иногда ограничение доступа к MYSQL по IP вызывает ошибку в Excel. Если выставить любой IP, то все работает.
После этих действий на вашем инстансе должна открываться такая страница:
3. Заходим под пользователем root и паролем, который вводили при настройке. Для доступа к базе данных «извне» (т. е. из Excel) нам потребуется пользователь, отличный от root. Заводим его в интерфейсе phpMyAdmin в меню Пользователи --> Добавить пользователя. Добавим пользователя stats, зададим пароль и назначим ему привилегии SELECT и INSERT. Итого получим:
4. Теперь создадим базу данных data:
5. В данном примере будем наполнять базу статистикой посещений по ключевым словам из Яндекс Метрики. Для этого создадим таблицу seo (обратите внимание, что у столбца id надо отметить опцию A_I (auto increment)):
6. Для получения статистики по ключевым словам из Яндекс Метрики можно использовать следующий скрипт. В качестве параметров нужно указать начальную и конечную дату выгрузки (переменные $startDate и $endDate), авторизационный токен (в коде есть описание как его получить), номер счетчика, из которого нужно получить статистику, и параметры базы данных: ID инстанса, логин (у нас «stats»), пароль и название базы (у нас «data»). Скопируйте в корневую папку инстанса этот код и запустите командой «php seo.php».
Если возникнут ошибки при соединении с базой, то они отобразятся в консоли и выполнение будет прервано. В случае успешного выполнения получим статистику ключевых слов за выбранный период:
Отлично, данные получены. Посмотрим как получать их в Excel.
1. После установки выбираем MySQL:
3. В открывшемся окне дважды кликаем на таблицу seo и получаем:
В этом окне можно управлять запросами, изменяя столбцы и количество строчек. Когда база данных небольшая, то это работает. Однако если размер данных превышает даже 20MB, то Excel на большинстве компьютеров просто повиснет от такого запроса. К тому же неплохо бы менять даты запроса или другие параметры.
1. Сначала составляем таблицу, в которой указываем нужные нам параметры. В нашем примере это дата выгрузки. Формат ячеек со значениями лучше выставить как тестовый, т. к. Excel любит изменять формат ячеек по своему усмотрению:
2. Создадим запрос Power Query «Из таблицы», который будет просто дублировать эту таблицу:
3. В опциях запроса обязательно укажите формат второго столбца как Текст, иначе последующий SQL-запрос будет некорректным. Далее жмем «Закрыть и загрузить».
Итого мы получили запрос Power Query к обычной таблице, из которого будет брать значение начала и конца выгрузки.
Чтобы сделать SQL-запрос потребуется отключить одну опцию: заходим в Параметры и настройки --> Параметры запроса --> Конфиденциальность и выбираем «Игнорировать уровни конфиденциальности для возможного улучшения производительности». Жмем Ок.
4. Теперь делаем запрос к нашей базе данных, указывая в качестве начала и конца периода значения таблицы из пункта 3. Снова подключаемся к базе в Power Query и нажимаем «Расширенный редактор» в меню.
Например, мы хотим получить сумму визитов, которые принесли ключевые слова, содержащие «2015». На языке M запрос выглядит так:
let
Source = MySQL.Database("ec2-. compute.amazonaws.com", "data", [Query &Text.From(Таблица1[Значение])&"' and endDate<='"&Text.From(Таблица1<1>[Значение])&"' and query like '%2015%';"])
in
Source
В параметрах startDate и endDate указываются значения в таблице из пункта 3. При запросе «Для выполнения этого собственного запроса к базе данных необходимы разрешения» жмем «Редактировать разрешение», проверяем, что все параметры подтянулись корректно и выполняем запрос. Теперь полученный ответ от SQL-запроса можно обработать обычными формулами Excel в привычном вам виде.
5. Важно! Когда вы будете обновлять выгрузку в следующий раз, то это приходится делать следующим способом (другие почему-то дают ошибку):
— меняем даты в таблице из пункта 1
— заходим в меню Данные --> Подключения и нажимаем «Обновить все»:
В этом случае все запросы выполнятся корректно и ваши отчеты обновятся автоматически. Итого для обновления отчета вам потребуется только изменить параметры запроса и нажать «Обновить все».
Дано: .xls (Excel) файл с одним листом в 4 числовых колонки и 1000 строк.
Требуется: Загрузить его в SQL базу данных, таблица с соответствующими колонками имеется. Ну и, сперва, оценить время на решение.
Ну и мне стало интересно, сколькими максимально разнообразными и простыми способами я могу решить эту задачу, используя только то что есть у меня на компьютере.
Update: В коментариях рассказывают методы заполнения столбцов без «протягивания»: раз, два
0. Прежде чем приступить к работе
В условиях задачи есть два очень важных пункта:
- нам дают готовый файл с данными
- таблица в базе данных уже создана
Начну со второго. Находящиеся в таблице данные могут не дать записать те данные что есть у Вас. Ну, например, если какой-то столбец это unique id, а в имеющейся таблице такой id уже есть. Тут всё просто. Узнаёте что делать с данными и либо первой операцией очищаете таблицу, либо вместо INSERT делаете REPLACE.
А теперь про полученный файл. Вы вот прямо так будете гнать его в базу? Уверены? А вы уверены что вам туда ничего лишнего не напихали? Все 1000 строк глазами проглядывать будете?
Я сделал просто — прямо в редакторе XLS-файла (в моём случае — LibreOffice Calc) применил регулярные выражения для удаления всего кроме числовых значений.
В результате остались только цифры, разделитель «запятая» и знак «минус».
Дальше я сделал замену «запятая» на «точка» и при сохранении в CSV получал данные вот такого вида:
Теперь данные безопасны и SQL-friendly.
Я этому так много времени уделяю не из природного занудства, а потому что если данные не будут загружены из-за уже имеющихся или уничтожены из-за инъекции, то поставленная задача не будет выполнена.
Как говорил известный эксперт: «Лучше день потерять, зато потом за пять минут долететь!»
Итак, подготовительный этап завершён — полетели. В смысле, приступаем к выполнению задания различными способами.
Update 2: в комментариях навели на идею. Данные могут быть безопасны, но состоять из бессмысленного набора цифр, "-" и ",". В этом случае импорт сработает неполностью. Как поступаем:
— сперва делать прогон на тестовой таблице
— сразу в рабочую, но с роллбэком
?
1. Загружаю CSV в phpMyAdmin
Если есть phpMyAdmin (или аналог для используемого SQL), то:
- обеззараживаем данные (см. п.0)
- первой строкой в файле прописываем имена полей в SQL
- сохраняем CSV
- загружаем
2. SQL в веб-форму
Если нет веб-морды принимающей CSV, но есть принимающая просто SQL запросы то, казалось бы, это указанный в исходном тексте вариант:
Добавлю колонку в excel файле, куда во всех ячейках вставлю (растяну) «insert into» и дополнительные колонки с запятыми, получу sql скрипт. Сразу плюс, даже в оценке не нуждаемся.
А вот и нет. Ну правда же, протягивать колонку с INSERT INTO ещё можно, но протягивать запятые. На 1000 строк. И так три раза. Нафиг-нафиг.
Тут вариантов два.
- обеззараживаем данные (см. п.0)
- сохранить данные в CSV, используя разделитель «запятая»
- открыть CSV в code-based текстовом редакторе (в моём случае — Notepad++ )
- заменить перевод строк на
3. Клиент SQL
Виндового клиента MySQL у меня нет уже давно (ни гуёвого, ни консольного). Да и доступ извне к нему врядли дадут. Поэтому заливаю файл полученный в п. 2 на сервер и делаю там в консоли.
4. PHP-скрипт
Конечно же, идеальным вариантом будет написать скрипт на 10 строк, который будет делать fgetcsv(), формировать INSERT INTO и пулять всё это в базу.
Ну правда же, тот кто даёт Вам это тестовое задание в любой момент скажет «Ой, а мне надо что бы строчки у которых в третьем столбце стоят нечётные целые числа шли в другую таблицу» или «а в пятый столбец нужно было записывать кубический корень из произведения значений данных из всех 4 столбцов».
И у него не будет ответа на вопрос «чувак, а чё ты сам эти расчёты в Excel не сделал?». Всё что он сможет сказать «не я такой — жизнь такая».
Кстати, в этот скрипт можно вставить веб-форму с загрузкой CSV-файла, сделать обеззараживание данных и пусть автор задания сам всё грузит.
Хотя, конечно же, такой вариант не подходит. Этот скрипт с формочкой потом останется на сайте, про него забудут и будет какая-никакая, а дырка.
Поэтому, решаем задание так же как в п.2, только сохраняем всё в php-файл и вместо
Ну и mysql_connect в начале
5. У меня же теперь есть Linux!
После обретения Windows Subsystem for Linux жизнь прям заиграла новыми красками.
- обеззараживаем данные (см. п.0)
- сохранить данные в CSV, используя разделитель «запятая»
- и….
А вот сейчас будет кусок из-за которых этот текст не только в хабе «MySQL», но и в хабе «Разработка веб-сайтов».
Кроме приведённых ранее очевидных вариантах решения поставленной задачи есть ещё 3:
An experienced Excel-user’s perspective of SQL and why it’s worth learning.
Introduction
I have been involved in the data analytics realm for about 3 years. I’ve worked in the field for over 2 years as a healthcare analyst, and I recently finished my MBA with a focus in data science.
During my masters I was particularly interested in predictive modeling techniques using python (and I still am). However, from a basic organization /analysis / reporting perspective, I am hands-down most comfortable using Excel. Spending 60–80% of the day staring into an Excel spreadsheet is something not foreign to me. The tabs, ribbons, groupings, and tools nested within Excel’s GUI are the instruments to my orchestra. They make the sounds, but I conduct and transpose the melody and harmony into reports, deliverables, and analyses. Throughout consulting projects, personal budgeting, and side hustles, Excel has always been my go-to tool of choice.
I have known about SQL and its basic concepts for a long time. However, it wasn’t until relatively recently that I decided to buckle down and learn it for professional reasons. From an Excel user’s perspective, SQL has its ups and downs. In this article, I hope to convey the nature and use of SQL by comparing it to Excel.
Excel is a program. SQL is a language. That is a very important piece of information to digest. Excel can only be used after clicking the green icon and running the program. SQL, on the other hand, can be used to interact and communicate with database programs. A few of the most popular:
- Oracle
- MySQL
- Microsoft SQL Server
The way I learned SQL is through Google’s Big Query. It’s an entertaining way to learn / use SQL by analyzing huge databases on Google cloud available for free.
Excel
Excel is the quintessential spreadsheet tool. You have your data saved in a file on your computer and its typically organized in tabs, columns and rows. The excel file is local to your computer. You are directly interacting with it. No middleman. No administrator. Sure, it’s possible to use API’s to bring data from another location; however, the data is ultimately yours to do with what you want. This makes tracking changes difficult if several people are collaborating with Excel workbooks… It’s indeed possible to track changes, but it’s not very convenient.
SQL is a language that interacts with databases. It stands for Structured Query Language. Your data is one step further away in this case. You write and send queries in SQL to the database which receives these queries and then gives you what you request or makes changes. The data is stored in a database and organized by tables.The beauty of querying is it’s more collaborative and traceable. These queries can be traced back to see who made what changes to which table. Users can also save and share useful queries with other for future or collaborative purposes.
Example of a query that filters the “austin_bikeshare” table on Big Query based on “bikeid” and then orders the selection by “duration_minutes”.
Once you know how the syntax works, manipulating data can be much faster using SQL than with Excel. Another great aspect is that the syntax is similar to English which makes it arguably the easiest computer language to learn.
Excel
When I first learned about JOIN clauses in SQL, my initial visceral reaction was to label it as insignificant because I already knew how to use Vlookups in Excel. I kept this attitude for a little while afterwards, but as I kept going throughout the lessons the reality of the situation started to emerge. As I learned how easy and useful JOIN clauses were, I remembered all the times Vlookups took forever to execute over large quantities of rows. I remembered how they make the file size exponentially bigger if you don’t paste values after you run the calculation. I also remembered how limiting it is by bringing only 1 value at a time… Similar lessons were experienced as I compared SQL to Excel throughout my learning.
In conclusion, both tools have their place when it comes to data analytics. Both serve their unique purpose, and knowing both is beneficial for anyone who uses data regularly. From my experience and research on the topic, however, SQL is a more in demand and useful skill to have as a data analyst. Excel is great for small business owners, consultants and students. SQL is better for analysts and data scientists.
Some useful resources I used in my SQL-learning journey:
Please subscribe if you found this helpful. If you enjoy my content, below are some projects I’ve worked on:
Читайте также: