第一章
数据分析概况
1.1数据分析定义
数据分析是指根据分析目的，用适当的分析方法及工具，对数据进行处理分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。
1.2数据分析作用
数据分析在我们日常工作中主要有三大作用，分别是：现状分析、原因分析、预测分析。
1.3数据分析步骤
明确分析目的和思路》数据收集》数据处理》分析数据》数据展现》报告撰写
数据分析师一般采用sql语句对数据库中的数据进行处理、分析。
select count(*) from user;
数据收集来源主要有数据库、出版物、互联网、市场调查
数据处理主要包括，数据导入导出、数据清洗、数据转换、数据抽取、数据合并、数据计算
SQL是结构化查询语言。简单来说，他就是让数据库根据我们的要求进行查询并得到相应数据的操作语言。SQL是一种通用的关系型数据库操作语言，这类数据库包括MySQL，Oracle、SQL Server、Access等。
第2章
数据库与SQL概况
2.1数据库简介
数据库是按照数据结构组织、存储和管理数据的仓库。通过数据库可以对数据进行存储、处理和分析。
2.1.2常用数据库
如今最常见的数据库主要有两种，关系型数据库和非关系型数据库。
关系型数据库
采用关系模型组织数据的数据库，以行和列的形式存储数据，形成数据表，一组数据表组成了数据库。
非关系型数据库
在严格意义上不是一种数据库，应该是一种数据结构化存储方法的集合，可以是文档或者键值对等。
处理大数据Hadoop所使用的Hive语言（Hive），也与SQL基本一致，掌握了SQL，再学习HQL就非常容易了。
使用SQL进行数据分析，在数据库中主要的操作就是数据去重、数据合并、数据拆分、数据分组、数据统计等数据处理及分析工作，这些操作都是通过SELECT语句来完成的。
select字段
from表
where过滤行条件
group by字段
having过滤组条件
order by字段
需要将前几条数据记录查询出来
mysql数据库limit用法
select字段
from表
limit n
创建表语法
create table 表名（字段1 数据类型1，……字段n 数据类型n）；
mysql数据库常用的数据类型
字符型：varchar、char、text
整数型：int、smallint、bigint
浮点型：float、double
日期、时间型：time、date、datetime、timestamp
mysql数据库将查询结果保存至新表用法
create table 新表 as
select 字段
from 数据源（表或查询）
SQL语句中，SELECT、FROM等关键字使用大写或小写形式均可。在编写SQL语句时，建议尽量统一关键字的大小写。例如，以大写字母的形式输入关键字，一小写字母的形式输入表名或字段名。清晰明了。
第3章
数据处理
在日常工作中，受系统bug或人为等原因影响，难免会出现数据错误、数据缺失、数据重复等问题。具有此类问题的数据通常被称为脏数据库。我们可以按照一定的规则将脏数据处理干净，这个操作被称为数据清洗。
数据清洗的目的就是将原始数据转化为可以进行分析的数据，使数据保持准确性、一致性、有效性。
where子句用法
select字段
from表
where条件表达式
条件表达式常用运算符
| 类型 | 说明 |
| 算数运算符 | + - * / %（取余） |
| 关系运算符 | = > < >= <= != <> in not in between and not between and like not like is null is not null |
| 逻辑运算符 | and or not |
第4章
数据分析
数据分析作用、方法对应表
| 数据分析作用 | 基本方法 | 数据分析方法 |
| 现状分析 | 对比 | 对比分析 描述性分析 分组分析 结构分析 分布分析 交叉分析 矩阵分析 RFM分析 综合评价分析 留存分析 生命周期价值分析 |
| 原因分析 | 细分 | 结构分解法 因素分解法 转化分析 |
| 预测分析 | 预测 | 相关分析 回归分析 时间序列 |