SQL per l'analisi dei dati: Tecniche avanzate per la trasformazione dei dati in approfondimenti

Recensioni dei lettori

Il libro ha ricevuto recensioni contrastanti: molti utenti hanno apprezzato gli esempi pratici e la copertura completa dei concetti di SQL, soprattutto nel contesto dell'analisi dei dati. Tuttavia, alcuni utenti l'hanno trovato difficile da seguire a causa della mancanza di database di esempio e della disorganizzazione. Anche il prezzo e i problemi occasionali con le edizioni del libro sono stati evidenziati come aspetti negativi.

⬤ Il libro aiuta a rafforzare la comprensione di SQL
⬤ fornisce casi d'uso realistici ed esempi pratici
⬤ suddivide concetti complessi in lezioni di facile comprensione
⬤ le esercitazioni passo-passo sono utili per i principianti
⬤ copre un'ampia gamma di argomenti, dall'analisi di base a quella avanzata
⬤ molto utile per le applicazioni reali nell'analisi dei dati.

⬤ Molti hanno trovato l'organizzazione carente e il contenuto difficile da seguire senza l'accompagnamento di database di esempio
⬤ il prezzo è considerato alto per un libro tecnico
⬤ alcuni utenti hanno ricevuto edizioni errate
⬤ una parte del libro è considerata troppo basilare
⬤ non copre argomenti avanzati come lo streaming o i motori di testo.

(basato su 12 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

SQL for Data Analysis: Advanced Techniques for Transforming Data Into Insights

Contenuto del libro:

Con l'esplosione dei dati, della potenza di calcolo e dei data warehouse in cloud, SQL è diventato uno strumento ancora più indispensabile per l'analista o il data scientist esperto. Questo libro pratico rivela modi nuovi e nascosti per migliorare le vostre competenze in SQL, risolvere i problemi e sfruttare al meglio l'SQL come parte del vostro flusso di lavoro.

Imparerete a utilizzare funzioni SQL comuni ed esotiche come join, funzioni finestra, subquery ed espressioni regolari in modi nuovi e innovativi, nonché a combinare le tecniche SQL per raggiungere i vostri obiettivi più velocemente, con un codice comprensibile. Se lavorate con i database SQL, questo è un riferimento indispensabile.

⬤ Imparate i passaggi chiave per preparare i dati all'analisi.

⬤ Eseguire l'analisi delle serie temporali utilizzando le manipolazioni di data e ora di SQL.

⬤ Utilizzare l'analisi di coorte per studiare come i gruppi cambiano nel tempo.

⬤ Usate le potenti funzioni e gli operatori di SQL per l'analisi del testo.

⬤ Individuare i valori anomali nei dati e sostituirli con valori alternativi.

⬤ Stabilire la causalità utilizzando l'analisi degli esperimenti, nota anche come test A/B.