SQL para el análisis de datos: ¿Qué debo aprender?

Es posible que ya conozcas la importancia de SQL en el análisis de datos. Pero, ¿qué características de SQL son importantes para el análisis de datos y dónde puedes aprenderlas? En este artículo responderemos a tus preguntas.

Antes de hablar del uso de SQL para el análisis de datos, es útil saber de qué estamos hablando. Así que definamos estas dos cosas.

El lenguaje de consulta estructurado (SQL) es un lenguaje de programación que se utiliza para gestionar datos en bases de datos relacionales. Se puede utilizar para consultar, insertar, actualizar y eliminar datos almacenados en una base de datos.

El análisis de datos, por su parte, es el proceso de revisión, limpieza, transformación y manipulación de datos para descubrir perspectivas significativas, extraer conclusiones y respaldar la toma de decisiones. Utilizando herramientas y técnicas de análisis de datos, se pueden encontrar patrones, tendencias y relaciones en los datos. Una vez extraída esta información útil, las empresas y organizaciones pueden tomar mejores decisiones, agilizar los procedimientos y abordar los problemas.

Entonces, ¿cómo interactúan exactamente SQL y el análisis de datos? SQL es útil para el análisis de datos porque proporciona un lenguaje estandarizado para buscar, manipular y combinar datos de bases de datos relacionales. Ayuda a los analistas a obtener, convertir y agregar datos de forma eficaz, lo que les permite extraer información y tomar decisiones fundamentadas basadas en los datos.

Si está buscando un curso completo que le permita iniciar su camino para convertirse en analista de datos, no busque más allá de nuestro Curso completo de SQL curso de aprendizaje. Cubre tanto los conceptos fundamentales como los avanzados de SQL, proporcionándole una ventaja sobre las herramientas que necesita para el análisis de datos.

¿Por qué es importante SQL para el análisis de datos?

SQL es importante para el análisis de datos porque proporciona una forma sistemática y eficaz de obtener, modificar, agregar e integrar datos de bases de datos relacionales. Ofrece a los analistas la capacidad de extraer información de conjuntos de datos complejos, lo que permite tomar mejores decisiones basadas en datos. Si el papel de un analista de datos es algo que le interesa, eche un vistazo a nuestro artículo ¿Por qué todo analista de datos debe saber SQL?

Veamos algunas de las razones por las que SQL es útil para el análisis de datos:

1. Recuperación de datos

SQL permite a los analistas acceder de forma eficaz a datos específicos de las bases de datos. Ofrece un método organizado de consulta y recuperación de datos basado en múltiples condiciones, como filtrar por determinados criterios, ordenar los resultados y seleccionar columnas específicas. Esta funcionalidad ayuda a los analistas a obtener fácilmente los datos requeridos.

2. Manipulación de datos

SQL proporciona sofisticadas herramientas de manipulación de datos. Los analistas pueden utilizarlo para realizar cálculos, modificar datos, combinar conjuntos de datos y crear nuevas tablas o vistas. SQL permite una amplia gama de tareas de manipulación de datos, como la agregación de datos, la unión de tablas y cálculos sofisticados. Gracias a esta versatilidad, los analistas pueden dar forma a los datos y prepararlos para el análisis.

3. Integración de datos

SQL es esencial para integrar datos procedentes de diversas fuentes. Para llevar a cabo un análisis completo, los analistas suelen necesitar unir datos de varias bases de datos o tablas. SQL dispone de sofisticadas funciones de unión que permiten a los analistas combinar datos relevantes basándose en campos comunes. Esta funcionalidad permite agregar datos y facilita el análisis de conjuntos de datos extensos y complejos.

4. Agregación y resumen de datos

SQL ofrece una serie de métodos y procesos para agregar y resumir datos. Los analistas pueden utilizarlo para calcular métricas como recuentos, sumas, promedios y valores máximos o mínimos. Los analistas pueden utilizar estas funciones para obtener información útil de los datos y desarrollar informes resumidos o indicadores clave de rendimiento (KPI) que ofrezcan una breve visión general de los datos.

5. Limpieza y transformación de datos

Antes del análisis, los datos suelen limpiarse y transformarse para verificar su calidad y aplicabilidad. SQL ofrece una serie de métodos para realizar tareas de limpieza de datos, como eliminar duplicados, tratar valores omitidos y estandarizar formatos de datos. Los analistas pueden utilizar sentencias SQL para ejecutar transformaciones de datos y garantizar su integridad y coherencia.

6. Escalabilidad y estandarización

SQL es popular, altamente escalable y compatible con la mayoría de los sistemas de gestión de bases de datos (SGBD). Esta estandarización permite a los analistas trabajar con diversas bases de datos utilizando un conjunto uniforme de comandos y sintaxis SQL. Facilita el cambio entre sistemas y la colaboración con otros analistas.

7. Optimización del rendimiento

SQL permite a los analistas optimizar el rendimiento de sus consultas. Los analistas pueden construir consultas SQL eficientes que se ejecutan rápidamente, incluso cuando se trata de grandes conjuntos de datos, si conocen la estructura de la base de datos, la indexación y las técnicas de optimización de consultas. Esta modificación reduce el tiempo necesario para la recuperación y el análisis de datos y aumenta la productividad.

Ahora que hemos establecido la importancia de SQL en el análisis de datos, echemos un vistazo a las características clave que lo hacen importante para un análisis de datos eficaz.

Empezar con una buena base

El primer paso y el más importante en el aprendizaje de SQL para el análisis de datos es tener una base sólida de SQL. La recuperación, agrupación, ordenación y fusión de numerosas tablas es fundamental en el análisis de datos básico.

Recuperación de datos

SQL dispone de una sintaxis robusta y adaptable para acceder a la información de las bases de datos. Con esta herramienta, los analistas pueden crear condiciones, filtrar datos en función de criterios, ordenarlos y seleccionar determinadas columnas. El comando SQL SELECT se utiliza para recuperar subconjuntos de datos seleccionados para su análisis.

Filtrado y lógica condicional

La cláusula WHERE puede utilizarse para filtrar datos basándose en condiciones especificadas. Para desarrollar condiciones de filtrado complicadas, los analistas pueden proporcionar expresiones lógicas, comparaciones y utilizar operadores como AND, OR y NOT. Esta función permite a los analistas concentrarse en la selección de subconjuntos de datos relevantes para su investigación.

Clasificación y ordenación

SQL permite a los analistas ordenar los datos en orden ascendente (1-10, A-Z) o descendente (10-1, Z-A) en función de una o varias columnas. La ordenación es importante para examinar los datos en un orden determinado, detectar tendencias y localizar valores atípicos. Ayuda a organizar y presentar los datos.

Agrupación y agregación

La cláusula GROUP BY de SQL permite a los analistas agrupar datos basándose en los valores de una o varias columnas. El uso de GROUP BY con funciones de agregación permite a los analistas calcular métricas. La agrupación y la agregación facilitan el análisis de datos a diferentes niveles de detalle y la detección de patrones y tendencias en subconjuntos de datos.

Uniones e integración de datos

SQL proporciona una gran variedad de uniones, como INNER JOIN, LEFT JOIN y RIGHT JOIN, que permiten a los analistas integrar datos de varias tablas basándose en valores de columna coincidentes. Esta función simplifica la integración de datos y permite a los analistas realizar análisis en varios conjuntos de datos, reuniendo información similar para un análisis exhaustivo.

Para cubrir los conceptos mencionados, LearnSQL.es proporciona el SQL para principiantes curso. Todos nuestros cursos son interactivos; cada ejercicio consta de un poco de lectura y una actividad para poner a prueba su comprensión. Estas tareas prácticas le permiten construir consultas SQL de inmediato.

Añadir y modificar datos en una base de datos

La siguiente característica crucial de SQL para el análisis de datos es la capacidad de añadir y modificar datos en una base de datos. Dependiendo de la estructura de su empresa, puede que necesite cargar conjuntos de datos en una base de datos, modificar registros existentes y eliminar datos que ya no son relevantes.

Actualización de datos

La sentencia UPDATE permite a los usuarios modificar los datos existentes en una base de datos. En función de las condiciones establecidas, pueden actualizar uno o incluso varios registros. Esto permite modificar datos, actualizar valores o añadir nueva información a la base de datos.

Inserción de datos

La sentencia INSERT añade nuevos puntos de datos a la base de datos. Los analistas pueden introducir datos de forma masiva en tablas específicas o añadir entradas individuales, estableciendo los valores de cada columna.

Eliminación de datos

Para eliminar datos de una base de datos, SQL dispone de la sentencia DELETE. Los analistas pueden eliminar registros concretos o tablas enteras en función de las condiciones que especifiquen. Esta capacidad es útil para la gestión de datos, la eliminación de registros redundantes o irrelevantes y el control de las políticas de retención de datos.

Estos comandos del lenguaje de manipulación de datos (DML) permiten a los analistas gestionar adecuadamente los datos, incorporar nueva información y mantener la integridad de los datos para realizar análisis fiables. ¿Desea obtener más información? Le ofrecemos nuestro curso Cómo añadir, modificar y eliminar datos con SQL. Le llevará más allá de lo que aprendió en el SQL para principiantes curso y le enseñará a utilizar SQL para recuperar, almacenar, modificar, eliminar, insertar y actualizar datos.

Funciones SQL

Las funciones SQL incluyen funciones numéricas como ROUND que aumentan la legibilidad, funciones de texto para hacer informes comprensibles y funciones de fecha/hora para agrupar y filtrar en base al tiempo. Veamos algunos ejemplos a continuación.

Funciones incorporadas

SQL dispone de una gran cantidad de funciones integradas que permiten a los analistas realizar una gran variedad de cálculos, transformaciones y manipulaciones de los datos. Entre ellas se incluyen:

• Funciones matemáticas como ABS, ROUND, y POWER
• Funciones de cadena como LENGTH, CONCAT, y SUBSTRING.
• Funciones de fecha y hora como GETDATE, DATEADD, DATEDIFF, y muchas otras.

Utilizando estas funciones, los analistas pueden alterar los datos de forma eficiente dentro de las consultas SQL.

Funciones agregadas

COUNT, SUM, AVG, MAX, y MIN son ejemplos de funciones agregadas de SQL. Estas funciones permiten a los analistas extraer información importante y resumida de los conjuntos de datos mediante el cálculo de recuentos, totales, promedios y otras métricas agregadas. Son especialmente útiles para generar estadísticas e informes.

Funciones escalares

SQL proporciona funciones escalares, que operan sobre valores individuales y proporcionan un único resultado. Las funciones escalares pueden ejecutar conversiones de tipos de datos (CAST y CONVERT), manipulaciones de texto (TRIM, UPPER, y LOWER) y evaluaciones condicionales (IF y CASE). Las funciones escalares pueden utilizarse para limpiar y formatear datos y realizar operaciones lógicas dentro de consultas SQL.

Consulte nuestro Funciones estándar de SQL para descubrir cómo procesar datos numéricos, textuales y de otros tipos con las funciones SQL más utilizadas. Cubre las funciones que acabamos de mencionar y otras que te ayudarán a mejorar tus habilidades de análisis de datos.

Trabajar con GROUP BY

La agrupación es un proceso importante en el análisis de datos, y saber cómo utilizar la cláusula GROUP BY es fundamental. GROUP BY permite a los analistas agregar datos y ejecutar cálculos en varias granularidades. También es fundamental comprender los entresijos y los errores típicos que pueden producirse al utilizar GROUP BY, como el uso inadecuado o la agrupación accidental.

Además, el uso de GROUP BY con funciones sofisticadas adicionales como CASE WHEN y JOINs mejora las posibilidades analíticas. Los analistas pueden utilizar CASE WHEN para crear criterios personalizados y asignar valores en función de esos requisitos, lo que resulta útil para segmentar y etiquetar datos.

Para dominar el uso de GROUP BY, siga nuestro curso Cómo crear informes básicos con SQL. Cubre las complejidades de GROUP BY así como sus mejores prácticas. También aprenderá a evitar errores comunes y a aprovechar GROUP BY junto con otras funciones avanzadas.

Uso de las extensiones GROUP BY

Una vez que haya dominado el trabajo con la sentencia GROUP BY, podrá ir un paso más allá con las extensiones GROUP BY. Entre ellas se incluyen ROLLUP, CUBE y GROUPING SETS. Permiten a los analistas construir resúmenes de datos informativos dentro de una única consulta.

ROLLUP genera un conjunto de resultados jerárquicos con filas de subtotales para cada nivel de agrupación seleccionado, lo que permite elaborar fácilmente resúmenes de datos en varias dimensiones. CUBE va más allá creando un resumen completo que incluye todas las posibles combinaciones de agrupación en las columnas seleccionadas. Esto permite un análisis y una exploración en profundidad de los datos.

GROUPING SETSPor otro lado, la función de agrupación de datos de , permite a los analistas crear varias agrupaciones en una sola consulta especificando combinaciones alternativas de columnas por las que agrupar. Esto le da más poder y flexibilidad a la hora de establecer agrupaciones precisas y da como resultado informes personalizados y perspectivas más profundas.

Con estas extensiones de GROUP BY, los analistas pueden reforzar sus capacidades analíticas. Pueden explorar los datos en varios niveles de agregación, investigar numerosas dimensiones y crear informes personalizados para obtener información exhaustiva. Para adquirir destreza en esta área, considere la posibilidad de inscribirse en el curso Extensiones GROUP BY. Le proporcionará una visión general de ROLLUP, CUBE y GROUPING SETS. Obtendrá experiencia práctica en su uso para ejecutar tareas avanzadas de análisis e informes.

SQL avanzado

Funciones de ventana

Pasemos ahora a herramientas SQL más avanzadas para el análisis de datos, empezando por las funciones de ventana. Estas funciones realizan operaciones en una ventana especificada o en un subconjunto de filas dentro de un conjunto de datos. Permiten a los analistas realizar cálculos utilizando datos de varias filas y manteniendo el conjunto de resultados global.

Con las funciones de ventana de SQL, un usuario puede crear informes de clasificación asignando un rango o número de fila a cada fila dentro de una ventana específica. Los analistas utilizan esta función para generar informes que resalten los valores superiores o inferiores, identifiquen tendencias o realicen análisis comparativos.

Las funciones de ventana permiten calcular totales corridos o sumas acumuladas en una ventana de filas. Esto permite a los analistas realizar un seguimiento del progreso, controlar el rendimiento acumulado o analizar los datos a lo largo del tiempo. Para obtener más ejemplos sobre el uso de las funciones de ventana, consulte nuestro artículo ¿Qué es Funciones de ventana en SQL?

Con las funciones de ventana, los analistas pueden descubrir tendencias y valores atípicos con mayor facilidad en los análisis periódicos. Puede aprender más funciones SQL avanzadas en nuestro Funciones de ventana curso. Este curso proporciona 218 ejercicios interactivos diseñados específicamente para el aprendizaje de las funciones ventana.

Expresiones de tabla comunes

El análisis de datos a menudo implica dividir problemas complejos en pasos más pequeños y manejables. Cuando se trata de consultas largas, es fundamental estructurarlas de forma comprensible, manejable y eficiente. Aquí es donde entran en juego las expresiones comunes de tabla (CTE).

Las CTE son subconsultas con nombre (consultas dentro de otras consultas) que proporcionan un conjunto de resultados temporal. La consulta principal puede acceder a este conjunto de resultados cuando lo necesite. Las CTE permiten descomponer cálculos complejos en partes más sencillas y manejables, lo que hace que toda la consulta sea más clara.

El uso de CTE facilita la comprensión del propósito de la consulta. También fomentan la reutilización al permitir numerosas referencias dentro de una consulta, lo que reduce la redundancia y aumenta la eficacia. Esto sirve de base para construir uniones, agregaciones y cálculos complejos.

Para aprender a utilizar eficazmente los CTE en sus consultas SQL, consulte nuestro curso Consultas recursivas y expresiones de tabla comunes curso. Este curso se centra en las CTEs y demuestra cómo utilizarlas para construir consultas de análisis de datos más legibles y efectivas. Además, asegúrese de leer 5 SQL avanzado Constructions Every Data Analyst Should Learn para conocer en profundidad otras estructuras SQL complejas cruciales para el análisis de datos.

La última palabra sobre SQL y el análisis de datos

Los analistas deben ser capaces de utilizar SQL para realizar potentes análisis de datos. A menudo se les pide que consulten, modifiquen y analicen datos contenidos en bases de datos relacionales. Si dominas las funciones descritas en este artículo, estarás en el buen camino para convertirte en un analista de datos.

Todos los cursos mencionados en este artículo están incluidos en nuestra Curso completo de SQL curso. Este extenso curso cubre todas las características de análisis de datos mencionadas anteriormente y más. Si está interesado en convertirse en analista de datos, asegúrese de leer nuestra Hoja de ruta para convertirse en analista de datos. Aprenderás sobre las distintas herramientas que necesitarás para conseguir el trabajo de tus sueños.