京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
CDA数据分析师 出品
编辑:Mika
各位小伙伴大家好!
我是徐杨老师,做数据分析编写SQL是必不可少的一个步骤。所以为了完成理论准备,我们需要学习更多的数据库术语。
举个例子,你发现最近你的商品突然爆款,卖得极好,短时间内一下子获得了超过1000万行的用户行为数据。
而我们企业原有的系统只是把行为数据存到了一些表格中,面对这海量的数据显然表格是不够用的。
那么该怎么办呢?
这时你就需要一个数据库设计器,负责将数据组织成表,以及建立这些表之间的关系。并且这一步至关重要,因为如果数据库设计从一开始就不完美,那么系统将很难使用,也不会满足业务需求。
那数据库设计人员实际上到底要如何做呢?
答案就是使用可视化工具在画布上绘制整个数据库系统,也叫绘制数据模型。
实体关系图
一种是画一个实体关系图,不同的图形代表不同的数据实体和实体之间的特定关系。
表之间的连接用行表示。这种表示数据库的方式是强大和专业的,比较复杂,并参考数据库设计的过程。
关系模式
另一种表示形式是关系模式,当确定要更精确地创建的数据库的结构和组织时,它非常有用。
关系模式如下所示:
它表示为一个矩形形状的表,即位于矩形顶部的是表的名称。列名列在数据库中的所有关系架构下面,形成了数据库架构。还可以看到指示数据库中表如何相关的行。
下一步是创建数据库,在这个阶段,SQL可以用于物理性的设置数据库。然后你就可以享受操纵数据的优势了。
因为它可以使用数据集来提取业务洞察力,这些洞察力能改善工作上的业务性能低效。数据库是数据操作的关键先决条件。
如果你已经很好地完成了这些步骤,那么我们可以编写有效的查询语言,并在数据库中快速导航。
你经常会听到数据库管理这个术语。它包括成功地设计、创建和操作数据库所需的所有这些业务步骤。
数据库管理员则是提供数据库日常维护的人员,对于一家公司的数据库部门来说,是不可或缺的。
以上就是今天的所有内容了,如果大家还有疑问,就在评论区留言吧!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01在数据驱动决策的时代,企业与从业者每天都会面对海量数据——电商平台的用户行为数据、金融机构的信贷风险数据、快消品牌的营销 ...
2026-04-01在数字化转型的浪潮中,企业数据已从“辅助运营的附属资源”升级为“驱动增长的核心资产”,而一套科学、可落地的企业数据管理方 ...
2026-04-01在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的职场实战与认证考核中,“可解释性建模”是核心需求之一——企业决策中,不仅需要 ...
2026-03-31多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系与职场实操中,高维数据处理是高频且核心的痛点——随着业务场景的复杂化 ...
2026-03-27在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系中,线性回归是连接描述性统计与预测性分析的关键桥梁,也是CDA二级认证的 ...
2026-03-26在数据分析、市场研究、用户画像构建、学术研究等场景中,我们常常会遇到多维度、多指标的数据难题:比如调研用户消费行为时,收 ...
2026-03-25在流量红利见顶、获客成本持续攀升的当下,营销正从“广撒网”的经验主义,转向“精耕细作”的数据驱动主义。数据不再是营销的辅 ...
2026-03-25