
作者 | 數(shù)據(jù)海洋
來(lái)源 | haiyangxinyong
“數(shù)據(jù)質(zhì)量是生命線”,不管是對(duì)數(shù)據(jù)從業(yè)者來(lái)說(shuō),還是針對(duì)數(shù)據(jù)應(yīng)用者來(lái)說(shuō),是一樣重要的,所以在SQL語(yǔ)言來(lái)提取數(shù)據(jù)的時(shí)候一定要保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。
日常的數(shù)據(jù)需求來(lái)源于各個(gè)方面,每個(gè)崗位根據(jù)自己的崗位目標(biāo)與定位需要不同的數(shù)據(jù)內(nèi)容與數(shù)據(jù)粒度來(lái)進(jìn)行支持各種業(yè)務(wù)決策。不管這個(gè)數(shù)據(jù)需求是來(lái)源于自己要做的數(shù)據(jù)分析,還是業(yè)務(wù)部門(mén)同事或者你的老板的需求,請(qǐng)讀者在寫(xiě)SQL提取數(shù)據(jù)的時(shí)候牢記“九字箴言”:
“理邏輯、寫(xiě)代碼、看數(shù)據(jù)”!
并且按這個(gè)邏輯順序來(lái)執(zhí)行,是數(shù)據(jù)工作很好的習(xí)慣,從而保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。
1. 理解清楚需求
收到的業(yè)務(wù)需求要解決什么問(wèn)題,誰(shuí)提出來(lái)的,業(yè)務(wù)需求的描述內(nèi)容是什么?往往業(yè)務(wù)需求包括我們自己作為業(yè)務(wù)人員給數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)人員提需求的時(shí)候,總會(huì)很粗的說(shuō)要提取什么數(shù)據(jù)內(nèi)容。但對(duì)于需求中很重要的二個(gè)部分沒(méi)有進(jìn)行描述:
① 數(shù)據(jù)要解決什么問(wèn)題。
② 數(shù)據(jù)具體的內(nèi)容以及具體內(nèi)容業(yè)務(wù)定義。
所以收到需求的時(shí)候,不管你是在業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)還是在數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì),先花時(shí)間去理解這個(gè)數(shù)據(jù)需求,然后對(duì)業(yè)務(wù)需求做上你理解的相關(guān)說(shuō)明。如果你在理解業(yè)務(wù)需求中,有很多不明白或者覺(jué)得不夠清楚就記錄下來(lái),然后統(tǒng)一與需求提出人員一起當(dāng)面進(jìn)行溝通。
例如:需要看某段時(shí)間內(nèi),會(huì)員的購(gòu)買(mǎi)金額。這個(gè)購(gòu)買(mǎi)金額是如何計(jì)劃的,假設(shè)在一個(gè)電商中,一個(gè)用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)商品產(chǎn)生訂單,在進(jìn)行支付時(shí)間,訂單商品金額可能會(huì)有多個(gè)內(nèi)容。
舉個(gè)具體例子,某個(gè)訂單一共有10件商品,288元,在用戶(hù)支付時(shí)候:
① 該會(huì)員使用了一張優(yōu)惠券滿(mǎn)100減20
② 該會(huì)員還使用在自己的積分支付抵扣了50元
在用戶(hù)收到商品的時(shí)候,該會(huì)員退貨了一件商品30元。【先不考慮退貨后要扣除相應(yīng)的優(yōu)惠券金額,所以該會(huì)員退貨30元,需要扣除相應(yīng)比例優(yōu)惠金額,最終退還給她的要小于30元。】
在這種場(chǎng)景下,要統(tǒng)計(jì)的金額是:
A. 訂單商品金額288元
B. 還是扣除退貨后的258元
C. 還是扣除優(yōu)惠券、積分后的218元
D. 還是上述條件都要扣除188元;
如果你對(duì)業(yè)務(wù)比較熟悉,根據(jù)業(yè)務(wù)部門(mén)的需求以及你理解的目的做出相應(yīng)的建議,然后在數(shù)據(jù)結(jié)果中進(jìn)行備注。但是還是需要與業(yè)務(wù)需求人進(jìn)行口徑明確。
作者在工作中碰到過(guò)這個(gè)案例的時(shí)候,我和業(yè)務(wù)需求溝通的時(shí)候,我給他的建議是:我把會(huì)員的訂單金額,我也統(tǒng)計(jì)好幾個(gè)衍生的字段:優(yōu)惠占比、退貨占比,這也是會(huì)員購(gòu)物行為要關(guān)注的重要行為,你可以根據(jù)這二個(gè)比例,再對(duì)會(huì)員進(jìn)行價(jià)值分層后,再根據(jù)這二個(gè)指標(biāo)來(lái)分析:會(huì)員的優(yōu)惠特征,以及退貨特征。這樣可以通過(guò)這二個(gè)占比指標(biāo),進(jìn)一步細(xì)分會(huì)員。例如:占比比較高的會(huì)員,如果數(shù)量達(dá)到一定規(guī)模,從而可以進(jìn)一步制定更有針對(duì)性的策略。
1. 把業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)需求
在寫(xiě)SQL代碼之前應(yīng)該進(jìn)行二步的操作:
①明確需求的業(yè)務(wù)內(nèi)容。就是要提取哪些數(shù)據(jù)指標(biāo),以及要哪些維度。然后需要把對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)指標(biāo)與維度進(jìn)行業(yè)務(wù)角度進(jìn)行內(nèi)容定義明確。【可以進(jìn)一步思考,每個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)可以用來(lái)衡量業(yè)務(wù)什么內(nèi)容?!?/span>
② 把明確的業(yè)務(wù)定義轉(zhuǎn)化為對(duì)應(yīng)要提取數(shù)據(jù)指標(biāo),根據(jù)數(shù)據(jù)指標(biāo)定義明確用什么樣的邏輯來(lái)統(tǒng)計(jì)出相應(yīng)的數(shù)據(jù)指標(biāo)。
在需求邏輯理完以后。
1. 需要明確“數(shù)據(jù)原材料”在哪。梳理一下各個(gè)要提取的數(shù)據(jù)指標(biāo)需要的哪些表?哪些表中的哪些字段?對(duì)相關(guān)字段要進(jìn)行哪些邏輯處理。
2. 開(kāi)始寫(xiě)SQL代碼。SQL代碼盡量按代碼規(guī)范來(lái)進(jìn)行;在不影響代碼美觀的情況下,盡量詳細(xì)進(jìn)行相關(guān)的需求內(nèi)容、代碼行、字段進(jìn)行備注說(shuō)明。
在寫(xiě)完代碼后,養(yǎng)成一個(gè)習(xí)慣。花點(diǎn)時(shí)間去閱讀一下寫(xiě)完的代碼,像在 dbeaver的客戶(hù)端中,因?yàn)閷?duì)語(yǔ)法的相關(guān)格式會(huì)高亮,所以稍微花時(shí)間就很容易檢查出錯(cuò)誤。
如果在企業(yè)的實(shí)際工作環(huán)境中,像一般代碼如果沒(méi)有注意的話,例如:時(shí)間范圍,表關(guān)聯(lián)產(chǎn)生迪卡爾積等很容易導(dǎo)致公司的整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)“卡住”的,或者一段代碼的數(shù)據(jù)庫(kù)跑半天還沒(méi)有出來(lái),但沒(méi)有及時(shí)關(guān)閉。從而嚴(yán)重影響了公司其它同事或者相關(guān)數(shù)據(jù)應(yīng)用的效率。
這些情況,我在工作中經(jīng)常發(fā)生。所以我曾經(jīng)在團(tuán)隊(duì)做個(gè)要求,新人或者業(yè)務(wù)部門(mén)的分析師必須有一個(gè)“師傅”,當(dāng)他們寫(xiě)比較復(fù)雜的SQL的時(shí)間,師傅們需要幫助查看一下。
關(guān)于SQL代碼的錯(cuò)誤:
1. 語(yǔ)法錯(cuò)誤。語(yǔ)法錯(cuò)誤SQL會(huì)執(zhí)行不下去,所以這是必須要看錯(cuò)誤在哪些地方。
2. 邏輯錯(cuò)誤。是指SQL程序沒(méi)有報(bào)錯(cuò),而且順利的執(zhí)行下去了。但是可能SQL語(yǔ)言跑出來(lái)的結(jié)果不是你想的,也就是跑出來(lái)的數(shù)據(jù)是錯(cuò)誤的。邏輯錯(cuò)誤形式:
① 沒(méi)有跑出數(shù)據(jù)。這種和語(yǔ)法錯(cuò)誤很容易發(fā)現(xiàn)。例如:會(huì)員表中的ID直接與訂單表中的ID關(guān)聯(lián),沒(méi)有報(bào)錯(cuò)。但是關(guān)聯(lián)不上沒(méi)有數(shù)據(jù)。從而需要檢查代碼是哪出問(wèn)題。
② 有跑出數(shù)據(jù)。這種情況往往不用心的話,很難發(fā)現(xiàn)。例如:在過(guò)濾條件的時(shí)候,對(duì)時(shí)間的過(guò)濾可以缺少幾天,或者需要相關(guān)過(guò)濾的值沒(méi)有過(guò)濾;在統(tǒng)計(jì)會(huì)員數(shù)的時(shí)候,沒(méi)有進(jìn)行去重。這些因?yàn)閟ql語(yǔ)言代碼順利執(zhí)行,所以可能不會(huì)引起去足夠的重視去對(duì)代碼進(jìn)行檢查。
在SQL沒(méi)有報(bào)語(yǔ)法錯(cuò)誤,跑完后有數(shù)據(jù)的情況下。千萬(wàn)避免數(shù)據(jù)提取后,語(yǔ)法不報(bào)錯(cuò),就直接數(shù)據(jù)復(fù)制到EXCEL,然后發(fā)給相關(guān)的同事或者領(lǐng)導(dǎo)。這樣做非常不專(zhuān)業(yè):如果出現(xiàn)數(shù)據(jù)錯(cuò)誤非常容易導(dǎo)致決定失誤或者明顯的數(shù)據(jù)錯(cuò)誤或者異常會(huì)讓同事或者領(lǐng)導(dǎo)懷疑你的能力與做事態(tài)度,這在職場(chǎng)中很要命的哦!
所以一定要檢查一下,你提取的數(shù)據(jù)。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)查看,例如:看一下各個(gè)字段的最大最小值,看一下數(shù)據(jù)的記錄數(shù),對(duì)一些數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行簡(jiǎn)單的比率計(jì)算?!具@些內(nèi)容放在excel上,相信花個(gè)10分鐘足夠?!拷Y(jié)合你自己的基本的業(yè)務(wù)常識(shí),就可以對(duì)提取的數(shù)據(jù)是否有明顯錯(cuò)誤或者可能存在錯(cuò)誤進(jìn)行判斷。
再根據(jù)明顯錯(cuò)誤的內(nèi)容或者異常的數(shù)據(jù)指標(biāo),回到代碼中去檢查是否問(wèn)題。例如:在一個(gè)提取過(guò)去某段時(shí)間每周會(huì)員數(shù)的需求中,當(dāng)提取出來(lái)的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)有2周的會(huì)員數(shù)據(jù)明顯偏高。當(dāng)你檢查代碼沒(méi)有問(wèn)題,如果你對(duì)業(yè)務(wù)不熟悉可能問(wèn)一下之前的老同事這個(gè)數(shù)據(jù)是否正常,也許他會(huì)告訴是正常的,去年做了活動(dòng)或者去年在這個(gè)時(shí)間點(diǎn)有疑似被刷單的了導(dǎo)致會(huì)員數(shù)增長(zhǎng)異常。
當(dāng)你把這個(gè)數(shù)據(jù)發(fā)給相關(guān)同事的時(shí)候,你會(huì)把這個(gè)情況備注說(shuō)明在excel或者相關(guān)文檔中。
假設(shè)一下,如果你提取的數(shù)據(jù),經(jīng)過(guò)上述流程和相關(guān)的檢查,在發(fā)給同事中再把相關(guān)數(shù)據(jù)指標(biāo)、數(shù)據(jù)提取的范圍和內(nèi)容進(jìn)行說(shuō)明,對(duì)明顯的數(shù)據(jù)異常你也做了備注說(shuō)明。你同事收到這樣一份數(shù)據(jù)是一個(gè)“什么樣的心情呢?”。
數(shù)據(jù)工作是一個(gè)非常非常嚴(yán)謹(jǐn)?shù)墓ぷ髁?xí)慣和態(tài)度,這樣用SQL代碼統(tǒng)計(jì)出來(lái)的數(shù)據(jù)才不會(huì)是“有質(zhì)量問(wèn)題”的“產(chǎn)品”。有質(zhì)量問(wèn)題的產(chǎn)品會(huì)導(dǎo)致非常嚴(yán)重的后果,如果你數(shù)據(jù)出現(xiàn)錯(cuò)誤,從而基于數(shù)據(jù)做出的決策有可能是“災(zāi)難性”的。
例如:你統(tǒng)計(jì)新會(huì)員數(shù),如果你數(shù)據(jù)沒(méi)有去重,可能會(huì)導(dǎo)致結(jié)果說(shuō)某段時(shí)間廣告投入效果很好,應(yīng)該持續(xù)加大。所以嚴(yán)格按照上述的步驟來(lái)執(zhí)行,才能讓你分析的數(shù)據(jù)質(zhì)量好,你的部門(mén)同事或者老板會(huì)對(duì)你的“專(zhuān)業(yè)性”給出非常高的贊揚(yáng)。
數(shù)據(jù)分析咨詢(xún)請(qǐng)掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無(wú)論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢(xún)效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開(kāi)的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開(kāi)始提取前,需先判斷 TIF 文件的類(lèi)型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專(zhuān)業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫(kù))處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場(chǎng)景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專(zhuān)業(yè)操盤(pán)手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content:區(qū)別、場(chǎng)景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開(kāi)發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤(pán)手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫(kù)表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請(qǐng)求工具對(duì)比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請(qǐng)求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營(yíng)問(wèn)題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過(guò)程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶(hù)體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營(yíng)銷(xiāo)案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見(jiàn)頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價(jià)值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類(lèi)分析:從操作實(shí)踐到業(yè)務(wù)價(jià)值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景中,聚類(lèi)分析作為 “無(wú)監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計(jì)模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價(jià)值導(dǎo)向 統(tǒng)計(jì)模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡(jiǎn)單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10