Python и SQL: что изучать в первую очередь для анализа данных

Два самых популярных инструмента для работы с данными — Python и SQL. Они хороши для обработки, анализа данных и для их визуализации и интерпретации. У новичков часто возникает вопрос: начать изучение с Python или SQL? В этой статье расскажем о каждом языке и как они взаимно дополняют друг друга.

Коротко про Python

Python — это язык программирования, известный своей простотой и читаемостью кода. Он популярен благодаря мощным библиотекам (Pandas, NumPy и Matplotlib), которые помогают эффективно обрабатывать данные, выполнять сложные вычисления и визуализировать результаты. Ещё Python используется для машинного обучения — с помощью библиотек Scikit-learn и TensorFlow.

Коротко про SQL

SQL— стандартный язык управления базами данных. Он используется для извлечения данных из баз данных по типу MySQL, PostgreSQL или SQLite. Знание SQL необходимо для работы с большими объёмами уже структурированных данных — от простых до сложных запросов.

Как эти инструменты дополняют друг друга

Python и SQL часто используются совместно в анализе данных. SQL применяется на начальном этапе работы для извлечения нужных датасетов из баз данных. Так специалисты получают доступ к необходимым данным без необходимости выгрузки больших массивов информации вручную.

Как только данные извлечены с помощью SQL, на помощь приходит Python. С его помощью можно легко преобразовать «сырые» данные в удобный формат для более глубокого анализа. Библиотеки помогают буквально очистить данные от шумов и пропущенных значений, проводить детальный анализ с использованием статистических методов или алгоритмов ML.

Почему Python стал стандартом для анализа данных

• Простота и хорошая читаемость. Python интуитивно понятен и лёгок в освоении, потому подходит для начинающих аналитиков данных.
• Самые разные библиотеки. NumPy, Pandas и Matplotlib позволяют проводить сложные вычисления и визуализацию данных практически без усилий.
• Сообщество и поддержка. Большое сообщество разработчиков поддерживает и развивает язык. А значит, существует много ресурсов для обучения, форумов поддержки и готовых решений для рядовых задач анализа данных.
• Универсальность. Python используется не только для анализа данных, но и в веб-разработке, научных исследованиях, ML и многом другом. Потому этот язык — универсальный инструмент для решения самых разных задач.

NumPy — библиотека для работы с многомерными массивами чисел, матрицами и выполнения высокоуровневых математических функций. Основной объект NumPy — это массив (numpy array). Библиотека позволяет выполнять операции над массивами целиком без использования циклов for, а это ускоряет работу.

Pandas даёт возможность работать с высокоуровневыми структурами (Series и DataFrame) для удобного хранения и работы. DataFrame — двумерная таблица с метками строк и столбцов, похожая на таблицы SQL или Excel. В Pandas легко фильтровать данные и группировать их по выбранным критериям.

Matplotlib — это основная библиотека для создания статических визуализаций. В библиотеке можно работать над визуализацией данных от простых линейных графиков до сложных диаграмм. Matplotlib легко интегрировать с другими инструментами Python (та же Pandas), а значит, можно создавать графики на основе уже обработанных данных.

SQL в управлении и извлечении данных из баз

Одной из ключевых фишек SQL является возможность извлечения нужных наборов данных на основании заданных критериев — особенно важно для аналитиков, которым нужно «вытащить» информацию из больших массивов данных. А ещё с помощью SQL можно проводить агрегации, сортировки и фильтрации. Так легко подготовить данные для дальнейшего анализа и/или визуализации.

В SQL много команд для работы с данными:

• SELECT используется для выборки данных из одной или нескольких таблиц с указанием конкретных столбцов и условий;
• WHERE для указания условий фильтрации записей в тандеме с SELECT. С помощью WHERE можно ограничивать результаты запроса только теми данными, которые соответствуют заданным критериям.
• JOIN используется для объединения строк из двух или более таблиц на основе логической связи. С помощью JOIN можно комбинировать данные из разных источников в одном запросе;
• GROUP BY применяется для группировки строк по указанным столбцам. Поможет при подсчёте среднего значения или суммы;
• ORDER BY помогает сортировать результаты запроса по одному или нескольким столбцам как в возрастающем (ASC), так и убывающем (DESC) порядке.

Что изучать первым?

Оба языка имеют свои особенности и применяются для самых разных задач в работе с данными. В первую очередь нужно понять, какой из языков изучать первым. И это зависит от ваших задач и целей.

При выборе между Python и SQL стоит учитывать:

• Цели. Если ваша цель — научиться строить модели для ML или проводить глубокий анализ данных с визуализацией, лучше начать именно с Python. Если же ваша цель — извлечение и обработка больших объёмов данных из баз данных, разумнее будет начать с SQL.
• Структуру данных. Если вы планируете работать преимущественно таблицами, то на первых порах лучше уйти в освоение SQL.
• Глубину анализа. Для более сложных аналитических задач, требующих написания алгоритмов или автоматизации процессов обработки данных, подойдёт Python благодаря большому количество библиотек, доступных для работы.

Если вы решили начать с Python:

1. Изучите основы языка — переменные, условные операторы, циклы и функции;
2. Узнайте больше о ключевых библиотеках для анализа данных — Pandas (для работы с таблицами), NumPy (для числовых операций) и Matplotlib (для визуализации);
3. Пробуйте реализовать простые проекты и задачи по анализу реальных данных для закрепления теории: это могут быть и простые задачи по анализу продаж, и проекты по аналитике данных покупателей. Главное здесь — это пробовать и закреплять теорию на практике!

Если вы решили начать с SQL:

1. Освойте основные команды SELECT, INSERT, UPDATE и DELETE;
2. Научитесь использовать WHERE для фильтрации результатов запросов и ORDER BY для их сортировки;
3. Изучите функции COUNT(), SUM(), AVG() и другие функции для создания сводки информации;
4. Изучите основы JOIN-операций для объединения нескольких таблиц на основе общих полей.

Python + SQL

Совместное использование Python и SQL — по-настоящему сильный инструмент для аналитики, который позволяет объединить возможности программирования и работы с базами данных.

SQL идеально подходит для извлечения данных из таблиц, а Python хорош своей гибкостью в обработке и анализе полученных с помощью SQL данных. Ещё Python используют для написания скриптов, которые выполняют SQL-запросы к базе данных. Так можно легко автоматизировать процесс извлечения данных и дальнейшей обработки их в Python.

Используйте библиотеку Pandas для взаимодействия с базами данных через системы по типу SQLAlchemy и другими ORM. SQLAlchemy — популярная библиотека, которая даёт пользователям набор высокоуровневых интерфейсов для работы с базами данных в Python. Она поддерживает разные системы управления баз данными и помогает взаимодействовать с ними более эффективно.

Разбор кейса использования Python и SQL для решения реальной задачи аналитики

Дано: компания занимается e-commerce и стремится улучшить свою маркетинговую стратегию на основе анализа покупательских данных. Цель: определение сегментов пользователей, которые приносят наибольший доход, и выявление факторов, влияющих на их поведение.

Шаг 1 — сбор данных

Здесь используем SQL для извлечения данных из базы компании. Например, таблицы с информацией о клиентах и их транзакциях могут выглядеть так:

			SELECT customers.customer_id, customers.name, transactions.transaction_date, transactions.amount
FROM customers
JOIN transactions ON customers.customer_id = transactions.customer_id
		

Здесь мы объединяем таблицы customers и transactions, получая полную информацию о каждой покупке.

Шаг 2 — анализ данных

После извлечения данных с помощью SQL, используем Python для их анализа. Здесь пригодятся библиотеки Pandas и Matplotlib для обработки и визуализации информации:

			import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
		

Загрузка данных из SQL-запроса в DataFrame Pandas:

			data = pd.read_sql(query, connection)
		

Группировка по пользователям и расчёт общего дохода:

			revenue_per_customer = data.groupby('customer_id')['amount'].sum()
		

Визуализация распределения дохода по пользователям:

			plt.hist(revenue_per_customer, bins=50)
plt.title('Распределение дохода по пользователям')
plt.xlabel('Доход')
plt.ylabel('Количество пользователей')
plt.show()
		

Здесь мы видим распределение доходов по пользователям и определяем ключевые сегменты клиентов.

Шаг 3 — прогнозирование и стратегия

Используя библиотеки Python для машинного обучения (например, Scikit-learn), можно создать модель прогнозирования вероятности дополнительных покупок или ухода клиента:

			from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
		

Подготовка данных для модели — признаки и целевая переменная:

			features = data['число_покупок', 'средний_чек', 'возраст']
target = data['подписка']
		

Разделение на обучающую и тестовую выборки:

			X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, target, test_size=0.2)
		

Обучение модели классификации:

			model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
		

Оценка точности модели на тестовых данных:

			accuracy = model.score(X_test, y_test) 
print(f 'Точность модели: {accuracy}')
		

Так мы можем определить вероятных «ушедших» клиентов, равно как и тех, кто может совершить повторную покупку.

Ресурсы для обучения

Сейчас на рынке онлайн-обучения доступно великое множество онлайн-курсов, книг и других материалов, способных помочь как начинающим, так и опытным специалистам.

Онлайн-курсы:

1. Coursera — например, курс «Python for Everybody» от университета Мичигана поможет изучить основы программирования на Python с акцентом на работу с данными;
2. В edX можно найти курсы по SQL от университетов Гарвард или MIT. Курс «Introduction to SQL» поможет освоить базовые принципы работы с базами данных;
3. DataCamp специализируется на обучении работе с данными и предлагает интерактивные курсы по Python и SQL.

Книги:

1. «Python для анализа данных» Уэса МакКинни подходит для тех, кто хочет освоить Python именно в контексте анализа данных;
2. 9-ое издание «SQL для чайников» Аллена Тейлора — простое введение в мир SQL поможет новичкам быстро понять основы работы с базами данных;
3. «Изучаем Python» Марка Лутца — одно из самых популярных пособий для начинающих.

Ещё материалы:

1. YouTube-каналы. Например, на канале Corey Schafer есть много полезных и практических видео по Python;
2. Stack Overflow — хорошая площадка для поиска ответов на специфические вопросы по программированию;
3. Изучение официальной документации к языкам и библиотекам (например, юзер гайд по Pandas или алфавитный список вопрос по SQLite) поможет расширить знания.

В заключение

В современном мире аналитики данных владение и Python, и SQL одинаково важны и нужны для обработки и визуализации информации. Python поможет проанализировать большие объёмы неструктурированных данных с помощью библиотек по типу Pandas и NumPy, а SQL поможет извлечь информацию из таблиц.

Работая одновременно с Python и SQL, можно не только эффективно обрабатывать данные из разных источников, но и извлекать из них полезные выводы для принятия решений на основе сухих фактов: сколько заказов было сделано, сколько отменено, как ведут себя пользователи.

Начав изучение с одного языка и постепенно переходя к другому, вы только укрепите свои позиции как аналитик данных и сможете лучше и эффективнее работать.