目次

• 第1部　SQLによるデータ分析の基礎
• 第1章　SQLとデータ分析の世界
• 1.1 SQLによるデータ分析とは
• データ分析ニーズの広がり
• データとデータベース
• リレーショナルデータベース管理システムとSQL
• データ分析の流れ
• 1.2 分析システムの広がりとSQL
• 基幹システムと分析システムの違い
• 分析システムのSQLとデータベースの特徴
• 1.3 なぜ分析 SQLのスキルが必要なのか
• データベースにある一次データを取得する
• SQLは分析担当者とエンジニアにとっての「英語」
• SQLは標準規格
• 第2章　データ分析環境を整える
• 2.1 データ分析環境の準備
• データ分析環境の例
• なければ作る、分析システム
• 分析の対象となるデータ
• 2.2 アドホック分析とレポーティングの環境
• アドホック分析とレポーティングについて
• アドホック分析とツール
• レポーティングのツール
• Redash
• Superset
• 2.3 その他の分析ツール
• スクリプト言語
• R
• Python
• 対話型環境
• BIツール
• Tableau
• 2.4 SQLクライアントをデータ分析で活用する
• SQL Workbench/Jとは
• 基本的な SQLの実行
• CSVファイルでダウンロードする
• SQLのクエリ文を整形する
• Workspaceで SQL 実行プロセスを保存する
• 第3章　データを「分ける」「数える」が分析の基本
• 3.1 SELECT 文でデータを分析するための基本
• 分析は「分ける」「数える」「モデル化する」
• データを活かす、SQLによるアドホック分析
• SELECT文の構造
• SELECT句で列データを絞る
• 集約関数でデータを集計する
• COUNT関数による集計
• その他の集約関数
• AVG関数で平均値を集計する
• 3.2 WHEREでデータを絞りこむ
• WHERE句によるデータの絞りこみの基本
• WHERE句におけるさまざまな条件の記述
• 複数の条件を設定するIN
• LIKEによる柔軟なデータ指定
• 3.3 GROUP BYでデータをグループ化する
• ○○ごとに分ける
• GROUP BY句と集約関数でグループごとの集計をする
• COUNT関数以外の集約関数とGROUP BYを組み合わせる
• 3.4 HAVING句でデータをさらに絞りこむ
• 集約関数の集計結果をさらに絞りこむ
• HAVING句とWHERE句の使い分け
• 3.5 ORDER BY句／LIMIT句でデータをさらに整える
• ORDER BY でデータを並べ替える
• GROUP BYとORDER BYを組み合わせる
• LIMIT句で取得するデータを絞る
• 第4章　分析を効率化するSQLによる前処理
• 4.1 異なるデータ型への変換
• CASE式によるラベルの変換
• CASE式でカテゴリをまとめる
• CASTによる変換
• 欠損値をデフォルト値に置き換える
• 4.2 数値のデータ加工
• 数値の表記と四則演算
• 1レコード内の数値データ同士を比較する
• 比率を求める
• 分母が0の場合のエラーへの対応
• 4.3 日付・時間のデータ加工
• 現在の日付／時間を取得する
• 指定の日付／時間を取得する
• 年・月・日・時・分・秒など特定データを取得する
• 生年月日から年齢を計算する
• 指定の時間の加減を行う
• 4.4 文字列のデータ加工
• 指定した数の文字列を取り出すSUBSTRING関数
• 文字列の分割
• URL形式の文字列からドメイン名を取り出す
• CONCATによる文字列の連結
• 第5章　データをさらに活用するためのテクニック
• 5.1 サブクエリを使いこなす
• サブクエリとは
• 階層を増やしたサブクエリ
• サブクエリのエイリアス
• WITH句でサブクエリを見やすく
• スカラサブクエリでスカラ値を扱う
• HAVING句でスカラサブクエリを使う
• 比較演算の中でのサブクエリの注意点
• 相関サブクエリでサブクエリ外のデータを参照する
• 5.2 INとEXISTSによるデータの調査
• IN述語とサブクエリを組み合わせる
• EXISTS述語でデータを検査する
• 5.3 SQLで基本統計量を求める
• HAVING句で最頻値を求める
• HAVING句で中央値を求める
• SQLで分位数／分散
• 5.4 ログデータひとつでできるユーザー分析
• アクション数の推移
• ユニークユーザー数の推移
• 新規ユーザー数の推移
• サービス継続期間の把握
• アクション数が3回以上のユーザーのリスト
• 直近7日間でアクション数が3回以上のユーザーリスト
• 第6章　複数のテーブルを扱うJOINとUNION
• 6.1 テーブルの結合とテーブルの正規化
• テーブルの正規化
• 結合によりテーブルを横につなげる
• 6.2 JOIN句によるテーブルの結合
• JOIN句でテーブルを内部結合する
• SELECT句で結合したテーブル名を明示する
• LEFT JOINでテーブルを外部結合する
• FULL JOINで完全外部結合する
• 6.3 特殊な結合
• 同じテーブル同士を結合する自己結合
• テーブルのすべての行の組み合わせを得るクロス結合
• CROSS JOINで合計のカラムを付ける
• 6.4 UNIONで複数のテーブルを扱う
• UNIONでテーブルを縦につなげる
• UNIONで合計の行を付ける
• UNIONで疑似テーブルを作成する
• 第7章　分析SQLの主役「ウィンドウ関数」徹底入門
• 7.1 ウィンドウ関数の概要
• ウィンドウ関数とは
• ウィンドウ関数でランキングを求める
• ウィンドウ関数の構文
• ウィンドウを明記する、別の表記方法
• 7.2 ウィンドウの範囲と順序を指定するPARTITION BYとORDER BY
• PARTITION BY でグループ分け
• PARTITION BYを指定しない場合のウィンドウ
• ORDER BYで並べ替える
• 7.3 ウィンドウ関数に変身する関数と専用の関数
• 順序を扱うウィンドウ関数専用の関数
• 集約関数からウィンドウ関数に変身する関数
• 7.4 フレーム句を使いこなし分析SQLの達人になる
• フレーム句の構文とフレームのイメージ
• フレームで移動平均を求める
• フレームで直近の日付を求める
• RANGEによる値単位での行指定
• 第2部　SQLによるデータ分析の実践
• 第8章　SQLで小さな分析を積み重ねる
• 8.1 小さな分析を積み重ねるアドホック分析
• データと対話し、全体から部分へ分析を進める
• データを分けるのは「時間ごと」「グループごと」
• 8.2 ファクトデータを活かす時系列分析
• 時系列分析とは
• データの確認
• ウィンドウ関数で簡単、SQLで時系列分析
• 8.3 グループ分けを組み合わせるクロス集計
• クロス集計とは
• データの確認
• 性別・地域ごとのユーザー数集計
• 「地域」に連番を付与する
• CASE式でテーブルを縦持ちから横持ちに変換する
• 8.4 実践アドホック分析1 - 全体から部分へ分析を進める
• モデルのイメージ
• 全体の把握
• GROUP BY句でグループを分ける
• ウィンドウ関数によるランク付け
• CASE式によるランク付け
• クロス集計で表を整える
• 8.5 実践アドホック分析2 - 集計と深掘り
• 指標を追加し、3指標のランクを求める
• 3指標でランクを求める
• ランク値ごとに集計する
• 集計値を求める
• 第9章　長いSQLを読み解く
• 9.1 データ分析でよくある長いSQLの読み方
• 内側のSELECT文から読む
• SELECT文は句の処理順に読む
• 9.2 統計量「四分位数」を求めるSQLを読み解く
• 四分位数とSQL全体像
• SQL全体像と読み解き順序
• ランキングを算出するための相関サブクエリ
• ランキングを算出するクエリ
• ランキングをもとに四分位に振り分ける
• 9.3 「バスケット分析」のSQLを読み解く
• バスケット分析について
• データとSQLの確認
• SQL全体像と読み解き順序
• 1つめの文「商品の組み合わせと購入回数」
• 2つめの文「商品ごとの購入回数」
• 3つめの文「商品が同時に購入される頻度を算出する」
• 9.4 「ユーザーの利用機能分析」のSQLを読み解く
• 「ユーザーの利用機能分析」とは
• データとSQLの確認
• SQL全体像と読み解き順序
• 1番めの文「ユーザーごとのアクションありなし」
• 2番め～9番めの文「アクション組み合わせの集計」
• 10番目の文「データ整形」
• ［補足］DBMS 特有関数がある場合
• 9.5 ［番外編］既存のSQLをよりよく改善する
• ウィンドウ関数 NTILEで簡単に4グループ分けを実現する
• WITH句でサブクエリを整理
• ランキングをウィンドウ関数により求める
• PERCENT_RANK 関数とCUME_DIST 関数によるランキング
• スカラサブクエリ繰り返し表記の改善
• SQLの改善結果
• 第10章　データ分析が価値を生みだすために
• 10.1 データ分析が成果を出すために必要なこと
• モデルとは
• モデルはどう作成するのか
• 「式」はモデルの代表的な形
• データ分析はプロセスであり成果物ではない
• 意志決定者とデータ分析者は分ける
• 国家の意思決定から発展した「インテリジェンス」
• 意思決定者とデータ分析者の壁
• ビジョンとスキルで壁を越える
• データサイエンスの実践に求められるスキル
• データサイエンスのタスク
• チームとしてのデータサイエンティスト
• 社内SQL 勉強会のすすめ
• 10.2 さらにデータサイエンスのスキルを身につけるための参考書籍
• SQL関連
• エンジニアリング関連
• データサイエンス関連
• ビジネス関連
• 10.3 結びにかえて
• 付録
• A.1 SQLクライアント「SQL Workbench/J」の導入方法
• SQL Workbench/Jのインストール手順
• データベース接続設定
• A.2 ダッシュボードツール「Redash」の導入方法と可視化手順
• Dockerのインストール
• DockerでRedash環境を構築する
• データソースの設定方法
• 日付フォーマット設定
• SQLクエリを実行してみる
• 数値表示のグラフ作成
• 円グラフ／棒グラフの作成
• 2つグラフの同時表示
• ダッシュボードを作る
• サブクエリだけ実行できる「選択実行」
• クエリ結果を CSVファイルなどでダウンロード
• アラートの設定
• まとめ

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FAQ

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