10 个适合各个水平的可入作品集的 SQL 项目

SQL 初学者项目

如果您已熟悉基本 SQL 概念，就可以开启您的第一个 SQL 项目了。请确保具备以下技能：

• 进行数学运算
• 聚合与描述性统计（最小值、最大值、平均值、计数与求和）
• 基于单个或多个条件筛选数据
• 对数据进行分组
• 对数据排序
• 限制输出数据的条数
• 简单记录连接（内连接）
• 为列或表设置别名

需要快速复习时，请查看我们的 SQL 基础速查表。

一开始，完成一些简单的、单任务的数据处理项目完全没有问题。随着您掌握更多 SQL 知识并获得新技能，随时可以对这些项目进行改进和扩展。

1. 分析各行业碳排放

在 Analyzing Industry Carbon Emissions 项目中，您将使用现有的产品碳排放数据集（占全球排放的 75% 以上，并构成严重的生态问题），从最新年份着手，探索不同行业的碳足迹并确定排放量最高的行业。

尽管这是一个入门级的单任务项目，但您可能需要学习 Intermediate SQL 课程中的相关章节：汇总子集和筛选分组数据。

2. 用 SQL 分析学生心理健康

在 Analyzing Students' Mental Health in SQL 项目中，您将运用 PostgreSQL 技能分析一所日本国际大学的学生数据，找出影响国际学生心理健康的关键因素之一。

该校的问卷调查显示，国际学生面临的主要挑战是社会联系以及融入新文化带来的压力。作为本入门 SQL 项目的具体任务，您将聚焦于一个特定影响因素——停留时长，以及它如何影响国际学生的平均诊断评分。

3. 电子游戏的“黄金时代”是什么时候？

在 When Was the Golden Age of Video Games? SQL 项目中，您将分析自 1977 年以来最畅销的 400 款电子游戏，以判定游戏市场是否随时间改善，以及其最繁荣的时期是何时。为此，您将使用游戏发行年份、媒体与用户评分，以及销量数据，寻找以下洞见：

• 史上销量前 10 的电子游戏及其发行时期
• 平均媒体评分最高且热门作品众多的前 10 年份
• 平均用户评分最高且热门作品众多的前 10 年份
• 媒体与玩家平均评分均最高、且热门作品众多的年份
• 这些年份中游戏的销量

为完成本项目中的上述任务，您需要使用多种连接与集合运算符。请务必复习相关技能，参见 SQL 连接速查表。

4. 分析美国婴儿姓名趋势

在 Analyzing American Baby Name Trends 项目中，您将研究美国社会保障局提供的数据，其中包含 101 年间每年被 5,000 多名美国婴儿使用的名字。主要目标是通过考察流行趋势来理解美国婴儿取名偏好的变化。具体而言，您将发现：

• 超过 100 年的经典美国名字
• 每个名字的流行类型：恒久 vs. 追潮
• 女性名字前 10 名
• 自 2015 年以来以字母 "a" 结尾的最流行女性名字
• 各年份最流行的男性名字
• 成为最多年份“第一名”的男性名字

对于这个进阶项目，Data Manipulation in SQL 课程可能会对您有所帮助。

中级 SQL 项目

构建简短的单任务 SQL 项目是一个不错的开始，但在学习旅程的某个阶段，您会希望做一些更精彩的项目，从多个角度探索数据。好消息是，对于这类多任务项目，具备上一章开头所列的那些核心 SQL 技能依然足够。

5. 全球最古老企业是什么、在哪儿？

在 What and Where are the World's Oldest Businesses SQL 项目中，您将研究 BusinessFinancing.co.uk 的数据，找出全球最古老、历经数百年市场变迁仍在运营的企业。您将获得许多有趣发现：

• 全球最古老公司的创立年份范围
• 全球最古老的公司及其所属行业
• 公元 1000 年之前成立的公司数量及其名单
• 最古老公司最常见的所属行业
• 按大洲划分的最古老公司
• 各大洲最古老公司最常见的行业

由于本中级 SQL 项目的数据分散在多个数据库表中，许多任务需要使用连接技术来合并必要数据。您可以参考 Joining Data with SQL 课程学习如何操作。

6. 分析纽约市公立学校 SAT 成绩

在 Analyzing NYC Public School Test Result Scores 项目中，您将使用包含纽约市公立学校 SAT（学术能力评估测试）成绩的 SQL 数据库，评估各校的考试表现。您将关注以下方面：

• 未报告信息的学校数量
• 在 SAT 三个部分——阅读、数学与写作中表现最好/最差的学校（或学校数量）
• 各 SAT 组成部分的最佳/最差分数
• 平均总 SAT 分数排名前 10 的学校
• 按行政区划分的考试表现差异
• 在选定行政区内，三项平均分（或某一项）排名前 5 的学校

在本中级 SQL 项目的具体情境中，如您对每一步应使用何种命令（以及如何使用）有疑问，欢迎参考这篇全面教程——面向数据科学家的 SQL 命令。

7. 分析与格式化 PostgreSQL 销售数据

在 Analyzing and Formatting PostgreSQL Sales Data 项目中，您将遇到职场中屡见不鲜的情形：数据尚未为分析做好准备。您将处理一个“超级商店”数据库，其中记录存在格式不一致、数据类型错误以及缺失值，影响报告的准确性。

您的目标是使用 PostgreSQL 技术清洗数据集，以回答日常零售业务问题。具体而言，您将：

• 识别数据类型错误的列（例如以文本存储的数字），并进行转换以便计算。
• 检测不完整记录，并对商品数量缺失值采用插补策略。
• 筛选并聚合清洗后的数据，找出表现最优的产品。
• 分析先前被数据错误掩盖的营收趋势。

由于该项目连接了从原始数据到可操作洞见的关键环节，它是练习SQL 数据清洗技能的绝佳方式，这些技能往往受到招聘经理的重视。

高级 SQL 项目

要继续开展更高级的 SQL 项目并有效脱颖而出，除了第一部分列出的基础技能外，您还应熟练掌握更进阶的技术。请检查您是否会在 SQL 中完成以下操作：

• 使用所有类型的连接（包括自连接）
• 匹配与提取模式
• 在 SQL 中处理 if/then/else 逻辑
• 创建视图
• 编写复杂的嵌套查询
• 使用公用表表达式
• 应用 SQL 窗口函数
• 截断数据
• 为数据打标签
• 应用集合运算符
• 处理日期与时间

8. 分析摩托车零部件销售

在 Analyzing Motorcycle Part Sales SQL 项目中，您将深入分析一家摩托车零部件公司的数据，洞察其在三个仓库站点随时间变化的批发销售情况，帮助其理解收入来源。更具体地，您将按月与仓库维度，确定公司在各产品线上的净收入。

该项目除了 SQL 技能外，还需要扎实的报告能力。课程 Data-Driven Decision Making in SQL 可助您提升相关技能。

9. 分析独角兽公司

在 Analyzing Unicorn Companies 项目中，您的任务是统计在给定时间段内，各行业估值超过 10 亿美元的公司数量。

具体来说，您需要基于该时期新创高成长公司数量，找出表现最好的三个行业；按年份统计这些行业中出现的独角兽数量；确定各家公司成为独角兽的年份；以及它们的平均估值（以十亿美元计）。而且，您只需一个查询就能获得全部这些信息！

本项目将使用包含多张表的 PostgreSQL 数据库。若需复习关键技能，您可以参考这些课程：Functions for Manipulating Data in PostgreSQL 与 Cleaning Data in PostgreSQL Databases。

10. 评估一条制造工艺流程

在 Evaluate a Manufacturing Process 项目中，您将扮演制造数据分析师的角色。虽然一致性是生产的关键，但操作员常会调整设备以提升效率。您的任务是分析数据，判断近期的工艺变更是否改善了质量，或反而使之变差。

该项目超越了简单的 “group by” 语句，要求您观察随时间变化的数据趋势。您将揭示如下关键信息：

• 不同生产批次的质量指标如何波动。
• 特定设备调整是否与次品增加相关。
• 使用高级窗口函数计算产品尺寸的滚动平均。
• 制造过程中的标准差与方差，以检测不稳定性。

要顺利完成本项目，您需要熟悉窗口函数、分区以及生成汇总统计。这些都是中高级岗位技术面试中常被考察的高级概念。

更多 SQL 项目灵感

如果您仍在寻找更多 SQL 项目创意，可以考虑下面这些。我认为这些项目都可在 SQL 中切实落地，但可行程度取决于可用数据集。

• 客户留存分析： 通过交易历史分析客户留存率，并识别影响客户忠诚度的关键因素。
• 员工流失预测： 搭建项目分析员工数据，寻找模式并预测离职情况。您可以考虑工作满意度、在司年限等因素。
• 电商库存优化： 使用历史销售数据，通过需求预测帮助企业优化库存水平。
• 社交媒体情感分析： 对社交媒体帖文或评价进行情感分析，识别针对特定品牌或话题的舆情趋势。
• 房地产市场分析： 分析房地产数据，基于房价趋势与租金水平，找出表现最佳的社区。
• 电影评分分析： 探索电影数据库，发现评分与类型随时间的趋势，识别受众偏好的模式。
• 零售促销影响分析： 评估特定促销或折扣对销量的影响。
• 医院再入院率分析： 分析医疗数据，识别患者再入院率的趋势。
• 公共交通使用趋势： 调查公共交通的使用模式，识别高峰时段和利用不足的路线。
• 金融欺诈检测： 构建项目，基于交易金额与频率等因素识别潜在的欺诈交易。

结语

本文概述了适合各个 SQL 水平的多种项目创意，并回顾了完成每个项目所需的技能及相应的学习资源。

现在，您已完全准备好开始构建这些 SQL 项目并扩展您的专业作品集。无论何时开始打磨与展示您的技能，都不算早也不算晚！

当您的 SQL 项目作品集已经就绪，您还可以复习一下热门 SQL 面试题，以便在面试阶段给潜在雇主留下深刻印象。