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  • [正版]正版对比Excel 轻松学习SQL数据分析mysql数据库优化从入门到精通 电子工业 大数据技术结构原理及应用基
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    • 作者: 张俊红著
    • 出版社: 电子工业出版社
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    商品参数
    • 作者: 张俊红著
    • 出版社:电子工业出版社
    • ISBN:9789018612129
    • 版权提供:电子工业出版社

                                                        店铺公告

    为保障消费者合理购买需求及公平交易机会,避免因非生活消费目的的购买货囤积商品,抬价转售等违法行为发生,店铺有权对异常订单不发货且不进行赔付。异常订单:包括但不限于相同用户ID批量下单,同一用户(指不同用户ID,存在相同/临近/虚构收货地址,或相同联系号码,收件人,同账户付款人等情形的)批量下单(一次性大于5本),以及其他非消费目的的交易订单。 温馨提示:请务必当着快递员面开箱验货,如发现破损,请立即拍照拒收,如验货有问题请及时联系在线客服处理,(如开箱验货时发现破损,所产生运费由我司承担,一经签收即为货物完好,如果您未开箱验货,一切损失就需要由买家承担,所以请买家一定要仔细验货), 关于退货运费:对于下单后且物流已发货货品在途的状态下,原则上均不接受退货申请,如顾客原因退货需要承担来回运费,如因产品质量问题(非破损问题)可在签收后,联系在线客服。

    商品基本信息,请以下列介绍为准
    图书名称: 对比Excel,轻松学习SQL数据分析
    作者: 张俊红
    定价: 59.00
    ISBN号: 9787121390029
    出版社: 电子工业出版社
     
     
      编辑**
    《对比Excel,轻松学习Python 数据分析》姊妹篇,同样采用对比的方法,降低学习门槛,提高学习效率。
     
    学习SQL 的主要原因是工作需要。网上关于数据相关岗位的招聘都要求有熟练使用SQL 这一条,为什么会这样呢?这是因为我们负责的是与数据相关的工作,而获取数据是我们工作的diyi步,比如,你要通过数据做决策,但是现在公司的数据基本上不存储在本地Excel 表中,而是存储在数据库中,想要从数据库中获取数据就需要使用SQL,所以熟练使用SQL 成了数据相关从业者入职的必要条件。
     
     
     
      内容简介
    《对比Excel,轻松学习SQL数据分析》是《对比Excel,轻松学习Python 数据分析》的姊妹篇,同样采用对比的方法,降低学习门槛,提高学习效率。全书分为3 篇:第1 篇主要介绍数据分析的基础知识,包括数据分析的基本概念、为什么要进行数据分析及常规的数据分析流程,使读者对数据分析有一个整体的认识;第2 篇主要围绕数据分析的整个流程来介绍与SQL 语法相关的知识,包括如何选取一列数据、如何对数据进行分组运算等基础知识,还包括窗口函数等进阶知识;第3 篇主要介绍SQL 数据分析实战,都是一些比较常规的业务场景实战。
     
    本书适合零基础学习 SQL 的人员,包括数据分析师、产品经理、数据运营人员、市场营销人员、应届毕业生等所有需要利用SQL 查询数据的人员。
     
     
     
      目录
    入门篇
     
    第1章 数据分析基础介绍  2
     
    1.1 数据分析是什么  2
     
    1.2 为什么要进行数据分析 2
     
    1.2.1 现状分析  3
     
    1.2.2 原因分析  3
     
    1.2.3 预测分析  4
     
    1.3 数据分析究竟在分析什么  5
     
    1.3.1 总体概览指标 5
     
    1.3.2 对比性指标 5
     
    1.3.3 集中趋势指标  6
     
    1.3.4 离散程度指标  6
     
    1.3.5 相关性指标 7
     
    1.3.6 相关与因果  7
     
    1.4 数据分析的常规分析流程7
     
    1.4.1 熟悉工具8
     
    1.4.2 明确目的  8
     
    1.4.3 获取数据  8
     
    1.4.4 熟悉数据 8
     
    1.4.5 处理数据  8
     
    1.4.6 分析数据  9
     
    1.4.7 得出结论  9
     
    1.4.8 验证结论  9
     
    1.4.9 展现结论  9
     
    1.5 数据分析工具  9
     
    1.5.1 Excel 与SQL  9
     
    1.5.2 SQL 与Python  10
     
    知识篇
     
    第2章 数据库基础知识  12
     
    2.1 数据库的发展及组成 12
     
    2.1.1 数据库的发展 12
     
    2.1.2 数据库的组成 . 13
     
    2.2 SQL 是什么 . 13
     
    2.3 SQL 的基本功能 . 14
     
    2.3.1 数据定义 . 15
     
    2.3.2 数据操纵 . 15
     
    2.3.3 数据控制 . 15
     
    2.4 SQL 查询的处理步骤 . 15
     
    2.4.1 查询分析 . 15
     
    2.4.2 查询检查 . 15
     
    2.4.3 查询优化 . 16
     
    2.4.4 查询执行 . 16
     
    2.5 不同数据库的比较 . 16
     
    第3章 数据库工具准备  17
     
    3.1 认识MySQL 官方网站  17
     
    3.2 MySQL 的下载与安装 . 19
     
    3.2.1 基于Windows 的下载与安装  19
     
    3.2.2 基于macOS 的下载与安装 . 27
     
    3.3 DBeaver 的下载与安装  33
     
    3.3.1 基于Windows 的下载与安装  33
     
    3.3.2 基于macOS 的下载与安装 . 38
     
    3.4 DBeaver 使用说明  42
     
    3.4.1 新建表结构 . 42
     
    3.4.2 导入外部数据 . 44
     
    3.4.3 代码执行 . 46
     
    3.4.4 导出结果数据 . 47
     
    3.5 写下diyi行SQL 语句  49
     
    第4章 数据源的获取  50
     
    4.1 外部数据 . 50
     
    4.2 公司现有数据 . 50
     
    4.3 新建数据 . 50
     
    4.4 熟悉数据 . 50
     
    4.4.1 了解数据库信息 . 52
     
    4.4.2 了解数据表信息 . 52
     
    4.4.3 了解列信息 . 52
     
    第5章 数据的获取  54
     
    5.1 获取列 . 54
     
    5.1.1 获取全部列 . 55
     
    5.1.2 获取特定的列 . 55
     
    5.2 获取想要的行 . 56
     
    5.2.1 获取全部行 . 56
     
    5.2.2 获取前几行 . 56
     
    5.2.3 获取满足单一条件的行 . 57
     
    5.2.4 获取满足多个条件的行 . 58
     
    5.3 行列同时获取 . 59
     
    5.4 插入一列固定值 . 60
     
    5.5 JSON 列解析 . 61
     
    5.6 对结果进行排序 . 62
     
    第6章 数据预处理  65
     
    6.1 缺失值处理 . 65
     
    6.2 重复值处理 . 68
     
    6.3 数据类型转换 . 70
     
    6.4 重命名 . 72
     
    第7章 数据运算  74
     
    7.1 算术运算 . 74
     
    7.2 比较运算 . 76
     
    7.3 逻辑运算 . 78
     
    7.4 数学运算 . 80
     
    7.4.1 求**值 . 80
     
    7.4.2 求*小整数值 . 81
     
    7.4.3 求*大整数值 . 81
     
    7.4.4 随机数生成 . 81
     
    7.4.5 小数点位数调整 . 83
     
    7.4.6 正负判断 . 83
     
    7.5 字符串运算 . 84
     
    7.5.1 字符串替换 . 84
     
    7.5.2 字符串合并 . 85
     
    7.5.3 字符串截取 . 86
     
    7.5.4 字符串匹配 . 86
     
    7.5.5 字符串计数 . 87
     
    7.5.6 去除字符串空格 . 88
     
    7.5.7 字符串重复 . 89
     
    7.6 聚合运算 . 89
     
    7.6.1 count()计数 . 89
     
    7.6.2 sum()求和  90
     
    7.6.3 avg()求平均值  90
     
    7.6.4 max()求*大值 . 90
     
    7.6.5 min()求*小值  91
     
    7.6.6 求方差 . 91
     
    7.6.7 求标准差 . 92
     
    7.6.8 聚合函数之间的运算 . 92
     
    第8章 控制函数  94
     
    8.1 if()函数  94
     
    8.2 case when 函数  96
     
    第9章 日期和时间函数  99
     
    9.1 获取当前时刻的数据 . 99
     
    9.1.1 获取当前时刻的日期和时间 . 99
     
    9.1.2 获取当前时刻的日期 . 99
     
    9.1.3 获取当前时刻的时间 . 100
     
    9.1.4 获取当前时刻所属的周数 . 101
     
    9.1.5 获取当前时刻所属的季度 . 102
     
    9.2 日期和时间格式转换 . 102
     
    9.3 日期和时间运算 . 104
     
    9.3.1 向后偏移日期和时间 . 104
     
    9.3.2 向前偏移日期和时间 . 105
     
    9.3.3 两个日期之间做差 . 106
     
    9.3.4 两个日期之间的比较 . 107
     
    第10章 数据分组与数据透视表  108
     
    10.1 group by 的底层原理  108
     
    10.2 对分组后的数据进行聚合运算 . 109
     
    10.3 对聚合后的数据进行条件筛选  111
     
    10.4 group_concat()函数  112
     
    10.5 rollup. 113
     
    10.6 数据透视表实现  115
     
    第11章 窗口函数 . 117
     
    11.1 什么是窗口函数  117
     
    11.2 聚合函数+over()函数  117
     
    11.3 partition by 子句 . 118
     
    11.4 order by 子句 . 120
     
    11.5 序列函数 . 121
     
    11.5.1 ntile()函数 . 121
     
    11.5.2 row_number()函数  123
     
    11.5.3 lag()和lead()函数 . 124
     
    11.5.4 first_value()和last_value()函数 . 126
     
    第12章 多表连接  127
     
    12.1 表的横向连接 . 127
     
    12.1.1 表连接的方式 . 128
     
    12.1.2 表连接的类型 . 132
     
    12.1.3 多张表连接 . 134
     
    12.2 表的纵向连接 . 135
     
    12.3 横向连接的底层原理 . 135
     
    12.3.1 Simple Nested-Loop Join  136
     
    12.3.2 Index Nested-Loop Join  136
     
    12.3.3 Block Nested-Loop Join  137
     
    第13章 子查询  139
     
    13.1 子查询的概念 . 139
     
    13.2 子查询的分类 . 139
     
    13.2.1 select 子查询 . 140
     
    13.2.2 from 子查询  141
     
    13.2.3 where 子查询  142
     
    13.3 with 建立临时表 . 144
     
    实战篇
     
    第14章 SQL中的其他话题 . 150
     
    14.1 SQL 查询的执行顺序. 150
     
    14.2 变量设置 . 152
     
    14.3 分区表 . 153
     
    14.4 宽表与窄表 . 154
     
    14.5 全量表,增量表,快照表,拉链表,流水表 . 154
     
    14.6 数据回溯 . 156
     
    14.7 数据仓库的基本分层 . 157
     
    14.8 SQL 语句的代码规范157
     
    14.9 如何快速梳理数据库逻辑 159
     
    14.10 如何快速读懂别人的代码 160
     
    14.11 编辑器  161
     
    14.11.1 软件安装 161
     
    14.11.2 常用功能设置 162
     
    14.11.3 常用快捷键 166
     
    14.12 创建表  167
     
    14.12.1 创建一张表  167
     
    14.12.2 向表中插入数据 168
     
    14.12.3 修改表中的数据169
     
    14.12.4 删除表 169
     
    第15章 SQL 数据分析实战 170
     
    15.1 查询每个区域的用户数  170
     
    15.2 查询每个区域的男女用户数  171
     
    15.3 查询姓张的用户数 171
     
    15.4 筛选出id3~id5 的用户 172
     
    15.5 筛选出绩效不达标的员工  172
     
    15.6 筛选出姓张的且绩效不达标的员工 173
     
    15.7 查询获得销售****过两次的人 174
     
    15.8 查询某部门一年的月销售额zuig涨幅  175
     
    15.9 查询每个季度绩效得分大于70 分的员工  175
     
    15.10 删除重复值  176
     
    15.11 行列互换 177
     
    15.12 多列比较  178
     
    15.13 对成绩进行分组179
     
    15.14 周累计数据获取 180
     
    15.15 周环比数据获取 181
     
    15.16 查询获奖员工信息  182
     
    15.17 计算用户留存情况 183
     
    15.18 筛选*受欢迎的课程 185
     
    15.19 筛选出每个年级*受欢迎的三门课程 186
     
    15.20 求累积和 187
     
    15.21 获取新增用户数 189
     
    15.22 获取用户**购买时间  190
     
    15.23 同时获取用户和订单数据 191
     
    15.24 随机抽样 192
     
    15.25 获取沉默用户数 193
     
    15.26 获取新用户的订单数 193
     
    15.27 获取借款到期名单  194
     
    15.28 获取即将到期的借款信息  195
     
    15.29 获取历史逾期借款信息  196
     
    15.30 综合实战  196
     
    第16章 SQL中常见的报错 198
     
    16.1 DBeaver 相关报错  198
     
    16.1.1 时区错误 198
     
    16.1.2 Public Key Retrieval 199
     
    16.1.3 connect error  200
     
    16.1.4 加密方式错误  201
     
    16.2 MySQL 配置相关报错 202
     
    16.2.1 MySQL 安装失败 202
     
    16.2.2 MySQL 客户端闪退 206
     
    16.2.3 访问被拒绝 206
     
    16.3 语法相关报错 206
     
    16.3.1 表名错误 206
     
    16.3.2 列名错误 206
     
    16.3.3 group by 错误  206
     
    16.3.4 权限错误  207
     
    16.3.5 逗号错误  207
     
    16.3.6 括号错误  208
     
     
     
      作者简介
    张俊红:某互联网公司**数据分析师,**书《对比Excel,轻松学习Python数据分析》作者。喜欢分享,致力于做一个数据科学路上的终身学习者、实践者、分享者。公众号“俊红的数据分析之路”运营人。
     
     
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    商品基本信息,请以下列介绍为准
    图书名称: 对比Excel,轻松学习SQL数据分析
    作者: 张俊红
    定价: 59.00
    ISBN号: 9787121390029
    出版社: 电子工业出版社
     
     
      编辑**
    《对比Excel,轻松学习Python 数据分析》姊妹篇,同样采用对比的方法,降低学习门槛,提高学习效率。
     
    学习SQL 的主要原因是工作需要。网上关于数据相关岗位的招聘都要求有熟练使用SQL 这一条,为什么会这样呢?这是因为我们负责的是与数据相关的工作,而获取数据是我们工作的diyi步,比如,你要通过数据做决策,但是现在公司的数据基本上不存储在本地Excel 表中,而是存储在数据库中,想要从数据库中获取数据就需要使用SQL,所以熟练使用SQL 成了数据相关从业者入职的必要条件。
     
     
     
      内容简介
    《对比Excel,轻松学习SQL数据分析》是《对比Excel,轻松学习Python 数据分析》的姊妹篇,同样采用对比的方法,降低学习门槛,提高学习效率。全书分为3 篇:第1 篇主要介绍数据分析的基础知识,包括数据分析的基本概念、为什么要进行数据分析及常规的数据分析流程,使读者对数据分析有一个整体的认识;第2 篇主要围绕数据分析的整个流程来介绍与SQL 语法相关的知识,包括如何选取一列数据、如何对数据进行分组运算等基础知识,还包括窗口函数等进阶知识;第3 篇主要介绍SQL 数据分析实战,都是一些比较常规的业务场景实战。
     
    本书适合零基础学习 SQL 的人员,包括数据分析师、产品经理、数据运营人员、市场营销人员、应届毕业生等所有需要利用SQL 查询数据的人员。
     
     
     
      目录
    入门篇
     
    第1章 数据分析基础介绍  2
     
    1.1 数据分析是什么  2
     
    1.2 为什么要进行数据分析 2
     
    1.2.1 现状分析  3
     
    1.2.2 原因分析  3
     
    1.2.3 预测分析  4
     
    1.3 数据分析究竟在分析什么  5
     
    1.3.1 总体概览指标 5
     
    1.3.2 对比性指标 5
     
    1.3.3 集中趋势指标  6
     
    1.3.4 离散程度指标  6
     
    1.3.5 相关性指标 7
     
    1.3.6 相关与因果  7
     
    1.4 数据分析的常规分析流程7
     
    1.4.1 熟悉工具8
     
    1.4.2 明确目的  8
     
    1.4.3 获取数据  8
     
    1.4.4 熟悉数据 8
     
    1.4.5 处理数据  8
     
    1.4.6 分析数据  9
     
    1.4.7 得出结论  9
     
    1.4.8 验证结论  9
     
    1.4.9 展现结论  9
     
    1.5 数据分析工具  9
     
    1.5.1 Excel 与SQL  9
     
    1.5.2 SQL 与Python  10
     
    知识篇
     
    第2章 数据库基础知识  12
     
    2.1 数据库的发展及组成 12
     
    2.1.1 数据库的发展 12
     
    2.1.2 数据库的组成 . 13
     
    2.2 SQL 是什么 . 13
     
    2.3 SQL 的基本功能 . 14
     
    2.3.1 数据定义 . 15
     
    2.3.2 数据操纵 . 15
     
    2.3.3 数据控制 . 15
     
    2.4 SQL 查询的处理步骤 . 15
     
    2.4.1 查询分析 . 15
     
    2.4.2 查询检查 . 15
     
    2.4.3 查询优化 . 16
     
    2.4.4 查询执行 . 16
     
    2.5 不同数据库的比较 . 16
     
    第3章 数据库工具准备  17
     
    3.1 认识MySQL 官方网站  17
     
    3.2 MySQL 的下载与安装 . 19
     
    3.2.1 基于Windows 的下载与安装  19
     
    3.2.2 基于macOS 的下载与安装 . 27
     
    3.3 DBeaver 的下载与安装  33
     
    3.3.1 基于Windows 的下载与安装  33
     
    3.3.2 基于macOS 的下载与安装 . 38
     
    3.4 DBeaver 使用说明  42
     
    3.4.1 新建表结构 . 42
     
    3.4.2 导入外部数据 . 44
     
    3.4.3 代码执行 . 46
     
    3.4.4 导出结果数据 . 47
     
    3.5 写下diyi行SQL 语句  49
     
    第4章 数据源的获取  50
     
    4.1 外部数据 . 50
     
    4.2 公司现有数据 . 50
     
    4.3 新建数据 . 50
     
    4.4 熟悉数据 . 50
     
    4.4.1 了解数据库信息 . 52
     
    4.4.2 了解数据表信息 . 52
     
    4.4.3 了解列信息 . 52
     
    第5章 数据的获取  54
     
    5.1 获取列 . 54
     
    5.1.1 获取全部列 . 55
     
    5.1.2 获取特定的列 . 55
     
    5.2 获取想要的行 . 56
     
    5.2.1 获取全部行 . 56
     
    5.2.2 获取前几行 . 56
     
    5.2.3 获取满足单一条件的行 . 57
     
    5.2.4 获取满足多个条件的行 . 58
     
    5.3 行列同时获取 . 59
     
    5.4 插入一列固定值 . 60
     
    5.5 JSON 列解析 . 61
     
    5.6 对结果进行排序 . 62
     
    第6章 数据预处理  65
     
    6.1 缺失值处理 . 65
     
    6.2 重复值处理 . 68
     
    6.3 数据类型转换 . 70
     
    6.4 重命名 . 72
     
    第7章 数据运算  74
     
    7.1 算术运算 . 74
     
    7.2 比较运算 . 76
     
    7.3 逻辑运算 . 78
     
    7.4 数学运算 . 80
     
    7.4.1 求**值 . 80
     
    7.4.2 求*小整数值 . 81
     
    7.4.3 求*大整数值 . 81
     
    7.4.4 随机数生成 . 81
     
    7.4.5 小数点位数调整 . 83
     
    7.4.6 正负判断 . 83
     
    7.5 字符串运算 . 84
     
    7.5.1 字符串替换 . 84
     
    7.5.2 字符串合并 . 85
     
    7.5.3 字符串截取 . 86
     
    7.5.4 字符串匹配 . 86
     
    7.5.5 字符串计数 . 87
     
    7.5.6 去除字符串空格 . 88
     
    7.5.7 字符串重复 . 89
     
    7.6 聚合运算 . 89
     
    7.6.1 count()计数 . 89
     
    7.6.2 sum()求和  90
     
    7.6.3 avg()求平均值  90
     
    7.6.4 max()求*大值 . 90
     
    7.6.5 min()求*小值  91
     
    7.6.6 求方差 . 91
     
    7.6.7 求标准差 . 92
     
    7.6.8 聚合函数之间的运算 . 92
     
    第8章 控制函数  94
     
    8.1 if()函数  94
     
    8.2 case when 函数  96
     
    第9章 日期和时间函数  99
     
    9.1 获取当前时刻的数据 . 99
     
    9.1.1 获取当前时刻的日期和时间 . 99
     
    9.1.2 获取当前时刻的日期 . 99
     
    9.1.3 获取当前时刻的时间 . 100
     
    9.1.4 获取当前时刻所属的周数 . 101
     
    9.1.5 获取当前时刻所属的季度 . 102
     
    9.2 日期和时间格式转换 . 102
     
    9.3 日期和时间运算 . 104
     
    9.3.1 向后偏移日期和时间 . 104
     
    9.3.2 向前偏移日期和时间 . 105
     
    9.3.3 两个日期之间做差 . 106
     
    9.3.4 两个日期之间的比较 . 107
     
    第10章 数据分组与数据透视表  108
     
    10.1 group by 的底层原理  108
     
    10.2 对分组后的数据进行聚合运算 . 109
     
    10.3 对聚合后的数据进行条件筛选  111
     
    10.4 group_concat()函数  112
     
    10.5 rollup. 113
     
    10.6 数据透视表实现  115
     
    第11章 窗口函数 . 117
     
    11.1 什么是窗口函数  117
     
    11.2 聚合函数+over()函数  117
     
    11.3 partition by 子句 . 118
     
    11.4 order by 子句 . 120
     
    11.5 序列函数 . 121
     
    11.5.1 ntile()函数 . 121
     
    11.5.2 row_number()函数  123
     
    11.5.3 lag()和lead()函数 . 124
     
    11.5.4 first_value()和last_value()函数 . 126
     
    第12章 多表连接  127
     
    12.1 表的横向连接 . 127
     
    12.1.1 表连接的方式 . 128
     
    12.1.2 表连接的类型 . 132
     
    12.1.3 多张表连接 . 134
     
    12.2 表的纵向连接 . 135
     
    12.3 横向连接的底层原理 . 135
     
    12.3.1 Simple Nested-Loop Join  136
     
    12.3.2 Index Nested-Loop Join  136
     
    12.3.3 Block Nested-Loop Join  137
     
    第13章 子查询  139
     
    13.1 子查询的概念 . 139
     
    13.2 子查询的分类 . 139
     
    13.2.1 select 子查询 . 140
     
    13.2.2 from 子查询  141
     
    13.2.3 where 子查询  142
     
    13.3 with 建立临时表 . 144
     
    实战篇
     
    第14章 SQL中的其他话题 . 150
     
    14.1 SQL 查询的执行顺序. 150
     
    14.2 变量设置 . 152
     
    14.3 分区表 . 153
     
    14.4 宽表与窄表 . 154
     
    14.5 全量表,增量表,快照表,拉链表,流水表 . 154
     
    14.6 数据回溯 . 156
     
    14.7 数据仓库的基本分层 . 157
     
    14.8 SQL 语句的代码规范157
     
    14.9 如何快速梳理数据库逻辑 159
     
    14.10 如何快速读懂别人的代码 160
     
    14.11 编辑器  161
     
    14.11.1 软件安装 161
     
    14.11.2 常用功能设置 162
     
    14.11.3 常用快捷键 166
     
    14.12 创建表  167
     
    14.12.1 创建一张表  167
     
    14.12.2 向表中插入数据 168
     
    14.12.3 修改表中的数据169
     
    14.12.4 删除表 169
     
    第15章 SQL 数据分析实战 170
     
    15.1 查询每个区域的用户数  170
     
    15.2 查询每个区域的男女用户数  171
     
    15.3 查询姓张的用户数 171
     
    15.4 筛选出id3~id5 的用户 172
     
    15.5 筛选出绩效不达标的员工  172
     
    15.6 筛选出姓张的且绩效不达标的员工 173
     
    15.7 查询获得销售****过两次的人 174
     
    15.8 查询某部门一年的月销售额zuig涨幅  175
     
    15.9 查询每个季度绩效得分大于70 分的员工  175
     
    15.10 删除重复值  176
     
    15.11 行列互换 177
     
    15.12 多列比较  178
     
    15.13 对成绩进行分组179
     
    15.14 周累计数据获取 180
     
    15.15 周环比数据获取 181
     
    15.16 查询获奖员工信息  182
     
    15.17 计算用户留存情况 183
     
    15.18 筛选*受欢迎的课程 185
     
    15.19 筛选出每个年级*受欢迎的三门课程 186
     
    15.20 求累积和 187
     
    15.21 获取新增用户数 189
     
    15.22 获取用户**购买时间  190
     
    15.23 同时获取用户和订单数据 191
     
    15.24 随机抽样 192
     
    15.25 获取沉默用户数 193
     
    15.26 获取新用户的订单数 193
     
    15.27 获取借款到期名单  194
     
    15.28 获取即将到期的借款信息  195
     
    15.29 获取历史逾期借款信息  196
     
    15.30 综合实战  196
     
    第16章 SQL中常见的报错 198
     
    16.1 DBeaver 相关报错  198
     
    16.1.1 时区错误 198
     
    16.1.2 Public Key Retrieval 199
     
    16.1.3 connect error  200
     
    16.1.4 加密方式错误  201
     
    16.2 MySQL 配置相关报错 202
     
    16.2.1 MySQL 安装失败 202
     
    16.2.2 MySQL 客户端闪退 206
     
    16.2.3 访问被拒绝 206
     
    16.3 语法相关报错 206
     
    16.3.1 表名错误 206
     
    16.3.2 列名错误 206
     
    16.3.3 group by 错误  206
     
    16.3.4 权限错误  207
     
    16.3.5 逗号错误  207
     
    16.3.6 括号错误  208
     
     
     
      作者简介
    张俊红:某互联网公司**数据分析师,**书《对比Excel,轻松学习Python数据分析》作者。喜欢分享,致力于做一个数据科学路上的终身学习者、实践者、分享者。公众号“俊红的数据分析之路”运营人。
     

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