SQL 有什么用？7 大 SQL 用途

SQL 有什么用？7 大 SQL 用途

SQL 用途广泛，被应用于市场营销、医疗与金融等领域，用于数据与业务分析、开发以及数据科学。在本节中，我们将更深入地了解 SQL 的用途，以及哪些岗位需要员工具备这门语言的能力。

使用 SQL 的行业

下面我们精选了一些 SQL 用于实现多种不同成果的主要领域。

1. SQL 在市场营销中的用途

市场团队经常基于组织收集的用户数据来定位客户并投放促销活动。 

多数情况下，这些数据存储在大型数据库中，营销人员在使用之前必须先进行查询。 

以下是 SQL 在营销领域中的一个示例：

Anne 是一家电商公司的市场主管。每当用户与公司网站互动时，其数据都会被收集并自动存储到关系型数据库中。数据库中存储着超过 150 万条用户数据记录。

收集的变量包括客户购买的商品、性别、购买时间以及唯一的用户 ID。

以下是她需要查询的数据库表的摘要视图：

基于上表，Anne 需要提取 2021 年 8 月 25 日促销期间有购买行为的所有客户详情。她希望在下个季度进行的类似营销活动中再次触达这些用户。

下面是一条简单的 SQL 查询，可以让她在不到一分钟的时间内获取所需数据：

SELECT * FROM customer_data A WHERE CAST (A.Date AS Date) >= '2021-08-25';技术支持

该查询将返回上表中如下结果：

上述示例展示了 SQL 在提取相关信息以分析业务数据方面的强大作用。 

随着营销流程日益数据驱动，营销人员学习基本的 SQL 是明智之举，这样在开展活动与定位用户时才能做出明智决策。

2. SQL 在金融领域的用途

组织通常将财务数据存储在数据库中，因为其高度安全且易于查询。金融专业人士可以提取这些数据来做出数据驱动的决策。

下面举例说明财务团队如何使用 SQL 从数据库中查询相关信息：

John 是一名财务专家，他分析季度销售数据以制定下一年的预测。他还需要识别销售额异常低的时期，以防止类似情况再次发生。

以下是 John 需要处理的一张名为“sales_data”的示例表：

他可以编写如下简单的 SQL 查询，以识别低于平均销售额的月份：

SELECT Month_of_Year, Sales FROM sales_data
WHERE Sales < (SELECT AVG(Sales) FROM sales_data);技术支持

他可以利用该查询结果识别销售模式，并据此为来年制定财务计划。

除了上述用例外，财务团队还可以使用 SQL 识别收入和销售额随时间变化的趋势。该语言可用于为决策者清晰呈现公司的净收入和成本等财务 KPI。

3. SQL 在医疗领域的用途

SQL 常用于处理和分析存储在临床数据库中的患者信息。例如，它可用于构建用户健康数据仪表板、基于医护人员的输入生成患者报告，甚至可对大型数据库（如新冠追踪器）进行检索。

下面是 SQL 在医疗领域的一个示例：

一家非营利慈善机构收集一种在农村地区流行的致命疾病相关数据。志愿者随后前往感染人数最多的高风险地区接种疫苗，以遏制疾病传播。

以下是该机构创建的示例数据库中的五行数据：

可以编写如下 SQL 查询，以识别感染人数最多的前 10 个地区：

SELECT * from diseases
ORDER BY Cases DESC
LIMIT 10技术支持

尽管上述查询有用，但让志愿者每天运行一次以查找高风险地区并不高效。更好的做法是将 SQL 数据库连接到实时仪表板，动态可视化不同地区的感染人数。 

下面是一个这样的新冠仪表板示例：

来源

以上用例表明，SQL 在众多领域都有应用。几乎每个行业都会使用它来分析数据并推动业务增长。

因此，非技术岗位的专业人士也值得学习基本的 SQL，以便与数据库交互并收集日常决策所需的信息。

SQL 在特定岗位中的应用

既然我们已经了解了 SQL 在各行业的用途，下面来看一些具体岗位如何发挥其威力。 

4. 面向移动与 Web 开发的 SQL

开发者在构建移动与 Web 应用时会使用 SQL。您在安装移动应用并创建用户名和密码时，这些信息会立即被转换为攻击者无法破译的代码，并通过 SQL 安全地存储在数据库中。 

同样，当您与应用交互、订阅新闻简报或在线购物时，您的数据也会被收集并存储到数据库中。 

后端移动与应用开发人员需要熟练掌握 SQL，以执行数据处理任务并打造良好的用户体验。

5. 面向数据分析的 SQL

数据分析师是识别数据趋势、助力公司决策的专业人才。他们使用 SQL 进行数据提取与分析，生成可操作的洞见。

管理者与相关方会根据数据分析师揭示的模式做出能够为组织创造业务价值的决策。

数据分析师是全球最受青睐的职业之一。参加 Data Analyst in SQL 职业路径，今天就开始转型。

6. 面向业务分析的 SQL

业务分析师识别组织内部的改进空间，并提出建议以强化业务流程。

他们可以在公司的不同部门（如 IT 或人员发展）工作，并需要基于可用数据对这些部门提出变更建议。

这意味着业务分析师不仅要用 SQL 收集和分析数据，还需要创建交互式仪表板，将发现呈现给高层管理。 

SQL 可以与 Tableau、PowerBI 等可视化工具建立实时连接进行查询，使其成为业务分析师的理想语言。

如果您想成为业务分析师，或已在岗并希望提升 SQL 技能，请查看我们的 SQL for Business Analysts 技能路径。

7. 面向数据科学的 SQL

数据科学旨在从数据中提取洞见，而 SQL 对此至关重要，尤其在预测建模与分析中。SQL 在以下方面至关重要：

1. 数据提取与预处理：用于从数据库查询与准备数据，实现筛选、排序与聚合，构建高质量数据集。
2. 探索性数据分析（EDA）：帮助数据科学家理解数据库中的模式与相关性，辅助形成假设与建模思路。
3. 特征工程：利用 SQL 的函数与表连接能力，从现有数据创建新变量以提升模型表现。
4. 面向机器学习的数据整理：对数据进行转换与结构化，处理归一化、缺失值与类别编码等问题。
5. 与分析工具集成：与 Python、R 等工具与语言无缝集成，将 SQL 的数据处理能力与高级分析相结合。
6. 可扩展性与性能：高效处理海量数据，对于时间与资源受限的环境尤为关键。
7. 报告与可视化：为可视化工具与报表软件生成数据集，确保报告准确且最新。
8. 实时数据科学：快速查询与处理能力对于动态定价、欺诈检测与推荐系统等实时应用至关重要。

为什么要为数据科学学习 SQL？

大多数人一提到数据科学，往往会想到预测分析和机器学习建模。然而，只有当您拥有所需数据时，才能构建机器学习模型。在现实世界中，数据很少会像 Kaggle 上那样被整洁地放在电子表格中交到您手里。

您需要访问公司的数据库，收集所需数据并进行预处理，随后才能开始构建预测模型。如上所述，大多数公司将数据存储在关系型数据库中，这意味着您需要掌握 SQL 才能完成这些工作。

事实上，最新研究显示，将近 65% 的数据科学岗位招聘都要求掌握 SQL。也就是说，即使您会 Python，如果缺少 SQL 技能，您也会错失约 5 个机会中的 3 个。

如果您仍未被说服，请查看 Meta 的数据科学家岗位描述，其中将 SQL 列为必备技能：

阅读我们的文章，了解在精通该语言后SQL 能帮您做什么。 

如何为数据科学学习 SQL

如果您没有 SQL 基础，请先学习我们的 Introduction to SQL 课程，了解该语言的基本原理。该课程将教授数据组织、数据库中的表结构以及数据库构建原则。您将学习如何从数据库中选择数据并执行基本的数据操作。 

掌握 SQL 基础后，继续学习 Intermediate SQL 课程，使用 SQL 开展数据分析。课程涵盖数据筛选、排序、分组与聚合函数等概念。这些操作将帮助您从海量数据中发掘洞见并识别趋势。

随后，学习 Joining Data in SQL 课程，掌握如何合并两张或多张数据库表。这可以说是数据科学家日常最常用、最重要的 SQL 查询类型之一。

接着学习 Data Manipulation in SQL，深入掌握子查询与窗口函数等更高级的 SQL 功能。

以上课程应能为您打下扎实的 SQL 基础。这些课程中的概念将帮助您应对 SQL 数据科学面试问题。 

不过，要真正熟练掌握一门语言并将其应用于现实场景，您需要将所学知识付诸实践。 

参加 Applying SQL to Real World Problems 课程，学习如何用 SQL 解决业务问题。您在课程中编写的查询可以纳入数据科学作品集，从而提升获得相关岗位的机会。

结语

SQL 不仅是一种编程语言，更是跨行业的关键工具。其高效管理与分析海量数据的能力，使其在日益数据驱动的世界中不可或缺。无论是在市场、金融、医疗还是科技领域，SQL 的多样性都能帮助专业人士释放数据潜能，做出明智决策并推动创新解决方案。

对于任何在数字化环境中前行的人来说，学习 SQL 不只是强化技术技能，更是让职业具备前瞻性的必要一步。随着数据不断推动商业与技术发展，SQL 仍是各领域驾驭信息力量的关键技能。立即加入我们的 SQL Fundamentals 技能路径，学习如何编写 SQL 查询并开始分析您的数据。