數據分析離不開數據，這是大家都知道的事情，而數據分析工具有很多，比如說Excel、Python。一般來說，Excel只能分析中小型的數據，不能夠應對未來的大型數據。但是大量的數據如何進行分析呢？如果使用Excel進行分析這些數據的話，那麼龐大的工作量顯得十分不人性。現在很多人的電腦中存著幾十萬條的數據，這些數據已經拖慢的計算機的性能，資料庫的出現解決了這些問題，現在很多的企業和崗位都開始要求SQL技能了，由此可見資料庫的功能是多麼的強大，那麼如何學好數據分析的資料庫知識呢？下面我們就給大家詳細的介紹一下這些知識，希望這篇文章能夠更好的幫助到大家。
我們為什麼要學習資料庫的知識呢？這是因為如果學會的資料庫的知識，比用Excel工具處理數據的效率都是非常快的，而且sql在數據分析是核心技術，我們在數據分析學習的時候一定要重視這些內容。現在我們主要以MySQL為主，MySQL就是互聯網行業的通用標准。
所以說，如果我們要學習資料庫知識的話，我們需要了解一下什麼是表，在數據分析中，表和Excel中的sheet類似。我們在學習使用表的時候，一定要重視表、ID索引、以及資料庫的安裝，數據導入等簡單知識。這樣才能夠進一步的學習。而SQL的應用場景，均是圍繞select展開。對於資料庫的增刪改、約束、索引、資料庫等內容我們可以選擇性的學習，但是我們不能夠忽略資料庫中的幾個語法的學習，而select、count/sum、having、where、group by、if、order by、子查詢以及各種常用函數我們都需要足夠的重視。當然，如果你想要快速掌握資料庫的知識，一定要進行系統化的學習以及大量的練習，在網上尋找一些資料庫的練習題，先從簡單的題開始，循序漸進，這樣才能夠慢慢的深入資料庫的核心知識。
上面提到的MySQL知識，而除了MySQL，還要join的知識，join對很多人來說是一個比較難的概念，如果要學習join，那麼我們就需要從一開始的join關聯，到條件關聯、空值匹配關聯、子查詢關聯等的學習。當然資料庫的知識不只是MySQL和join兩種類型，如果大家想更深入的學習，可以學一學row_number，substr，convert，contact等函數。當然，不同數據平台的函數會有差異，對於這些差別一定要好好的總結其中的規律。這樣我們才能夠做好資料庫知識的學習。
在這篇文章中我們給大家介紹了很多有關資料庫的知識，通過這些知識的講解我們才能夠發現數據分析師需要學的知識還是有很多的，所以說，大家如果要學習數據分析一定不要放棄，畢竟無限風光在險峰。
⑵ 如何學習資料庫知識
好像武俠小說里邊說的：「你的招式忘了沒有？」，回答：「差不多忘了」，「忘了就好」。
這與資料庫編程有什麼關系？關系可大了。同志們學過Pascal、BASIC、C(C++)沒有？如果沒有，FOXBASE、FOXPRO應該學過吧？按以上這些語言編程，都是過程化的，說白一點就是一個數據一個數據、一條記錄一條記錄去處理(FOXBASE、FOXPRO不完全這樣，但書上也經常是這樣介紹的)，當初我接觸ACCESS
97時，一下子沒有了IF、FOR這些語句(指數據處理)，都用SQL語句，真是找不到北了，好在我學SQL語言時，也盡量忘掉這個IF、FOR，到我忘得差不多時，功夫也進了一大步，原來要編一大段程序，現在一兩條SQL語句搞定，就算用多幾條SQL語句，由於是在圖形界面下做，可視化操作，拉拉扯扯，再修改一下生成的SQL語句，也就省事多了。
由於ACCESS具備完整的SQL語言(FOXBASE沒有、FOXPRO不完整)，我從ACCESS
97開始用ACCESS編程，到現在為止，DAO、ADO很少用，加上最近從愛賽思上接觸的一些技術，基本上不用DAO、ADO都可以了，可以從我的「未完工的庫存管理」中看出，只是在特殊情況下才偶爾用一下。(少用，但不是不用，還得學，不要誤解)
如何學好資料庫編程？下面介紹一下本人的一些經驗，僅供參考：
1.首先要把原來一個數據一個數據、一條記錄一條記錄的數據處理方式忘掉，越徹底越好。
現在用成批處理了。少用記錄集一條記錄一條記錄地處理，盡量用SQL語句。
2.學好關系資料庫的理論，尤其是規范化理論，表的設計一定要規范化，最起碼要規范化到第三範式。集合運算(並、交、差)。關系運算(選擇、投影、連接)。其中連接與規范化是緊密結合的。
3.運用面向對象的技術：面向對象的分析OOA、面向對象的設計OOD、面向對象的編程OOP，根據表的關系，用窗體和子窗體、報表和子報表，模擬面向對象，這樣可以增加程序的可讀性和可維護性。(這是高級技術，同志們不要輕視，做大項目你就知道有用了)
4.用查詢時，通常一步做不出來，可以分幾步做，本人通常是這么做的，從我給網友回復的例子中也可以看得出。為什麼要這樣做？(1)有些是SQL語言的限制，沒辦法一步做出來，逼的；(2)可以檢查每一步查詢的結果，容易調試；(3)增加可讀性，便於日後維護。
5.查詢的結果用窗體顯示或用報表列印，兩者的技術差不多。通常改變打開窗體或報表的條件就可控制顯示或列印的記錄范圍。另外用查詢做數據源時，動態改變查詢中的SQL語句，比在查詢中引用窗體的控制項要方便，因為SQL語句生成是在VBA中，可以先存放在字元變數中，然後再更新查詢的SQL語句，這樣就可以用斷點來檢查變數值對不對，如果在查詢中引用窗體的控制項，尤其是包含IIF()函數時，調試是很困難的。
6.開發一個系統，首先要解決技術問題，即演算法，用簡單例子，把演算法弄懂了，再詳細設計，這一點從網友的提問中可以看出，有很多人問題表達不清楚，有的人其中夾了很多與演算法無關的東西，尤其是很專業的東西，別人不容易看得明白，由於演算法沒搞清楚，程序就無法編了。
7.不要使用過多的工具特性，使用過多的工具特性會使可讀性降低，可維護性差，要別人幫忙時難以得到幫助，更要命的是可移植性差，從MDB到ADP就可以體會到了，所以在編程時可讀性很重要，可移植性更重要，你甘心自己的程序就固定在一個環境下運行嗎？你甘心永遠用一個工具搞開發嗎？為了你的「錢途」，不要玩弄太多的技巧，當然技術研究是另外一碼事。
⑶ 資料庫怎麼才能學好
第一步，掌握理論知識點
第二步，練級必須當飯一樣每天練，一直到滾瓜爛熟
第三步，把前兩步應用到項目上鍛煉數據存儲的設計開發思維
第四步，不管哪種資料庫，如有新技術上的版本或更新，要及時掌握和應用
還有呢？我告訴你沒了，就這么簡單，四步走完走順溜，你已經是個數據高手了。
⑷ 初學者怎麼學資料庫
基本上操作各種資料庫不近相同，其中access是小型資料庫，sqlserver與oracal是中型的，DB是大型資料庫。
1、學習資料庫的SQL語句，每個資料庫基本上上不多，但是都有自己的不同，有的時間類型用『』標識有的用#等。但是基本的SQL都是一樣的select ，update，Insert，Delete，基本上學會了基礎的，就學習高深一點的，如何聯合表查詢，編輯，修改。
2、這些熟悉以後，就要學習一下資料庫的一些常用的系統函數，再之後就是要學習，存儲過程，函數，觸發器，事務。基本資料庫這部分就沒有什麼問題了，只要不做高級的科研什麼的，這些知識就都夠了。要想學好資料庫，就要多聯系，自己創建一個帶有邏輯的符合第三範式以上的資料庫，然後寫寫SQL、觸發器、存儲過程、試圖等。最重要的就是，把他們之間的邏輯搞清楚。
3、如果您想學資料庫，可以看看深度剖析Exadata資料庫一體機視頻課程。
⑸ 如何學網路資料庫
資料庫應該怎麼學
聯系性：互聯網誕生的基礎是聯系性，一個人做不了互聯網，很多很多的人或者終端聯系在一起才叫做互聯網，那麼，互聯網的發展就是不斷在拓展這種聯系性，有簡單到復雜、由單一到多元，從空白到建立，互聯網正在改變著我們生活的每個層面--這個改變就是互聯的建立，它向每一個角落延伸，它延伸的每一個地方，聯系性的方式都會改變。比如，原來你要上商場去買衣服，現在不用了網上就可以解決，不好了還可以調換，比在商場還要靈活，我們看到，它的聯系方式變化了，所以，線下很多服裝商場就倒閉了，開不下去了。
價值的串聯：我們知道，互聯網的發展是因為給我們帶來了極大的便利性，這個便利性就是價值，原來我們辦個事情很麻煩，現在很多變得不麻煩了，比如轉個賬什麼的你就不要跑銀行排隊了，微信或者網上就辦理了。這就是價值。為什麼互聯網的聯系會越來越廣泛，延伸的領域越來越多，因為它創造了價值，價值傳遞的方式被改變了，它用給你帶來的N多個好處幫你創造了越來越多的便利，形成了一個價值的串聯和傳遞。
技術：無論是聯系性還是價值串聯，它是通過什麼實現的?技術，互聯網技術。互聯網是個工具，是個技術工具，它要通過技術實現來達到聯系性和價值傳遞的目標。也就是說，以往你要為消費者服務是通過人工等其他手段來進行的，現在你要考慮運用互聯網技術來實現這個服務。從這個角度看你真不能把互聯網看得太高，因為，從根因上講它就是個信息互聯的技術，它本身與思維關聯不大，而與技術實現的開發緊密相連，這是很多人不認可互聯網思維的原因之一。
運營標簽化
早期商場運營是以圍繞商家及貨品管理為核心，強調商家的聚合、業態的豐富、產品的齊全來吸引消費者。而傳統的大眾消費客群市場正在被有特殊喜好趨同的個性消費群體逆襲，具有自身鮮明主題和標簽IP的商業項目從市場脫穎而出，並擁有了一批高粘度的粉絲。
大數據便能有效結合線上線下、場內場外，全面認識消費者屬性和標簽，從原來對於「人」模糊認知，到「精準化，清晰化」呈現。通過多維度的場內外數據分析，提煉目標消費者的標簽，從而在線下經由標簽構建項目價值觀體系，使得項目成為固定標簽人群的流量入口，同時形成低頻消費向高頻消費的轉換。
以杭州某項目為例，中商數據對整個杭州市207萬台移動設備APP進行索引，發現項目核心輻射范圍內消費客群有著明顯的「二次元(動漫喜好者)」標簽，也就是說，該部分客群的線上消費痕跡有很明顯的韓風和日風傾向，於是，推薦商場運營在線下開發該類型的主題街區和相關主題活動。
大數據和雲計算的關系
從技術上來看，大數據和雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。
大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘，但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。
雲時代的來臨，大數據的關注度也越來越高，分析師團隊認為大數據通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據。
大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。
大數據需要特殊的技術以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模的並行處理資料庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式數據可、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統。
⑹ 零基礎如何學習資料庫
學習資料庫從了解到認識到使用是要很多時間的，需要學習的東西很多。如果為了企業的一些資料，數據便於利用存儲，而且不是什麼大企業還是什麼大項目，用SQL有點專業了。你如果是自己用還是只是了解會一點，那就學個簡單點的。
資料庫都很復雜，不用的軟體就是能實現的功能和他運行的速度有所不同。如果學的不是很深的話，就學office的access。一般是陪在office的辦公軟體里的。書籍先去看下電子書，下載個PDF可以瀏覽的軟體，然後上網上去下載電子書，有資料庫專用書之類的。裡面還可以下載比較舊版本不用錢的軟體，就如你要的SQL資料庫或是Photoshop這些軟體都有的。
⑺ 資料庫主要學什麼
1、了解資料庫的基礎知識，
這是學習資料庫的的最基本要求，包括範式、sql語句，比如創建
（表、索引）、查詢、刪除、更新SQL語句、事務等。
2、理解JDBC的ur1連接的意義
這就是需要進一步了解的，相對基礎知識米說，這部分顯得更加
重要。比如Oracle的jdbc ur1連接串為：
jdbc:oracle: thin: @ip: 1521:sid.
3、熟練掌握sql語句。
比如翻頁、時間比較的sql語句我們用得最多。給你一個需求你
可以立即寫出sql語向。
4、熟練使用 jdbc類，知道何時使用下列的函數。
PreparedStatement
executeBatch
5、學握必要的資料庫優化知識。