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sql练习前沿信息(2024年11月实时热点)

内容来源：方新你好影院所属栏目：教程更新日期：2024-11-27

sql练习

初学者必刷的30道SQL练习题𐟔尟”尟”劦•𔧐†了一些适合初学者的SQL练习题，涵盖了从基本到中级的SQL技能。大家抓紧时间练起来吧~ 𐟓‹ 练习题1：基本选择查询给定一个名为'employees'的表，表中包含以下列：'employee id'（员工ID）、'name'（姓名）、'department'（部门）和'salary'（薪水）。编写一个SQL查询，选择所有员工的姓名和薪水。答案： SELECT name, salary FROM employees; 𐟓‹ 练习题2：条件查询在'employees'表中，找出所有薪水高于50000的员工的姓名和薪水。答案： SELECT name, salary FROM employees WHERE salary > 50000; 𐟓‹ 练习题3：聚合函数计算'employees'表中每个部门的平均薪水。答案： SELECT department, AVG(salary) AS average_salary FROM employees GROUP BY department; 𐟓‹ 练习题4：多表连接假设有一个名为'departments'的表，包含'department id'和'department name'，而'employees'表中也包含一个'department id'列。编写一个SQL查询来找出每个部门的名称以及该部门的平均薪水。答案： SELECT d.department_name, AVG(e.salary) AS average_salary FROM employees e JOIN departments d ON e.department_id = d.department_id GROUP BY d.department_name; 𐟓‹ 练习题5：子查询找出薪水高于部门平均薪水的所有员工的姓名。答案： SELECT name FROM employees WHERE salary > (SELECT AVG(salary) FROM employees); 𐟓‹ 练习题6：更新数据将所有薪水低于30000的员工的薪水增加10%。答案： UPDATE employees SET salary = salary * 1.10 WHERE salary < 30000; 𐟓‹ 练习题7：删除数据删除'employees'表中所有部门为"Sales"的员工记录。答案： DELETE FROM employees WHERE department = 'Sales'; 𐟓‹ 练习题8：使用LIKE和通配符选择所有名字以字母"A"开头的员工的姓名和部门。答案： SELECT name, department FROM employees WHERE name LIKE 'A%'; 𐟓‹ 练习题9：组合条件查询在'employees'表中，找出所有工作在"Marketing"部门且薪水在40,000至60,000之间的员工的姓名和薪水。答案： SELECT name, salary FROM employees WHERE department = 'Marketing' AND salary BETWEEN 40000 AND 60000; 𐟓‹ 练习题10：排序和限制查询'employees'表中薪水最高的10名员工的姓名和薪水结果按薪水降序排列。答案： SELECT name, salary FROM employees ORDER BY salary DESC LIMIT 10;

数据分析：文科生的职场超级技能上班第一天，我就被一个事实深深震撼：数据分析加上任何专业，简直是王炸组合！这项技能如今已成为各个岗位的必备能力，而文科生在这场数据风暴中，正展翅高飞！𐟒갟Œꊤ𘺤𛀤𙈦–‡科生需要学数据分析？文科生在外企或互联网大厂中，那些文科友好的岗位如产品、运营、市场等，都对数据分析基础有着迫切需求。然而，许多文科生在这方面存在基础知识薄弱的问题。文转码的难度较大，但数据分析门槛相对较低，尤其对文科小白，特别是女生，更加友好易学！𐟑颀𐟒𛢜芦–‡科生如何迈出学数据分析的第一步？统计学：𐟓†大约15天 𐟓𚠨熩⑯𜚥œ襰破站的可汗统计学频道学习 𐟓š 书本：《极简统计学》《深入浅出统计学》学习描述性统计、各类图表，深入了解线性回归、贝叶斯、假设检验等。 Excel和SQL：𐟓†大约30天 𐟅𞠅xcel（1-2周）：参考王佩丰的Excel基础教程，练习VLOOKUP函数、数据透视表、Excel可视化图表。 𐟅𞠓QL（1-2周）：学习MySQL的数据库查询，练习SQL50题。数据分析工具是必备技能，主流工具选一个学习。 BI可视化工具和Python/R语言：𐟓†大约60天 𐟅𞠂I可视化工具：学习Tableau教程，可参考FineBI社区，通过练习提高。 𐟅𞠐ython/R语言：参考廖雪峰的Python课，练习牛客网的相关问题。学习Python/R语言是面试公司的加分点，建议尽量学，或在工作中补充学习。如果可能，再学习一下R语言，技多不压身！业务思维+沟通+项目管理，补充学爬虫和算法：𐟓†大约30天 𐟓š 书本：《深入浅出数据分析》《精益数据分析》《数据科学实战》数据分析的基本思路为：提出问题-理解数据-数据清洗-构建模型-数据分析-数据可视化。为什么选择外企？机会相对公平对等。工作氛围nice，不卷。福利待遇好，假期多。注重文化多样性和员工关怀。如果你也是文科生，别再犹豫了！学习数据分析，让你在职场中如虎添翼，成为工作中的王者！𐟑‘𐟒𜀀

如何在Kaggle上找到最佳状态？ 𐟒ᰟ’ᦃ𓨦在Kaggle上取得好成绩？我的建议是，多动手，多尝试，多学习。只要你愿意动手实现每一个能想到的点子，即使暂时实现不了，也要先学习再尝试。记住，松弛有度，劳逸结合才是关键！如何入门Kaggle？掌握基本工具：首先要学会使用Excel和SQL，这两门工具是数据分析的基础。编程语言：Python和R都可以，如果你是新手，建议从Python开始。不知道如何开始？可以看看这个教程。从练习项目开始：如果你从未独立做过一个数据分析项目，那就从Getting Started（练习项目）开始吧。这些项目难度低，还有很多社区教程可以参考，帮助你提高。比如经典的泰坦尼克号项目。持续学习：利用Kaggle Notebooks查看高分解决方案，学习数据处理和模型构建技巧。然后在本地环境中复现这些解决方案，理解每一步的作用。必看的数据集推荐 TripAdvisor Hotel Reviews 描述：包含多店评价的数据集，星级评级为1到5。用途：训练分类模型，进行文本分析和自然语言处理。 Mobile Price Classification 描述：包含大量数据特征的手机价格分类数据集，数据种类繁多，遵循各种分布模式。用途：处理大量数据，进行各种数学计算和统计。 Melbourne Housing Market 简介：墨尔本住房市场数据集，包含数字、分类和地理数据（纬度和经度）。 Kaggle的魅力与挑战 Kaggle是一个汇聚全球数据科学家和机器学习专家的平台，对留学申请、找工作等都有很大帮助。成绩出色的参赛者甚至有机会直接被发offer，大厂招人时也会留意这方面有出色成绩的求职者。 9-12月有哪些Kaggle竞赛？ 𐟌ŸUM - 蒙特卡洛树搜索游戏能力预测竞赛 ARC Prize 2024 NeurIPS - Ariel 数据挑战赛 2024 CMI — Problematic Internet Use NeurIPS - Ariel 数据挑战赛 2024 这些竞赛不仅含金量高，奖金也非常丰厚。感兴趣的小伙伴们赶紧报名吧！𐟏†

金蝶kis专业版 𐟓š金蝶KIS专业版操作培训手册（2024版）目录第一篇：账套管理练习练习一：建账目的：掌握建账的基本程序及注意事项要求：按照下述资料在KIS账套管理处建立一个账套并进行系统设置新建公司机构及账套操作步骤：开始→所有程序→金蝶KIS专业版→工具→账套管理→新建→输入账套信息公司名称：广东非凡（ygtai djdmy）账套号：AISGDFF 账套名：非凡工业（djdmyaog）数据库文件路径：C:MSSQL7DATAI；或D:MSSQL7DATAV 设置账套参数操作步骤：登陆金蝶专业版→基础设置→系统参数→会计期间→财务参数→出纳参数→业务基础参数公司名称：广东非凡工业有限公司记账本位币：人民币（代码：RMB）小数位：2 练习二：账套恢复与备份目的：了解如何恢复和备份账套数据操作步骤：在账套管理界面，选择需要恢复或备份的账套，点击“恢复”或“备份”按钮，按照提示完成操作。第二篇：系统初始化练习一：公共基础资料设置从模板中引入会计科目（新会计准则科目）设置账务处理系统参数系统资料维护（基础设置）练习二：账务处理（总账）系统初始化录入总账初始数据试算平衡练习三：固定资产系统初始化设置系统参数固定资产基础资料初始数据录入练习四：后用财务系统初始化开设现金、银行存款出纳账结束初始化练习五：出纳管理系统初始化设置系统参数初始数据录入结束初始化练习六：应收应付系统初始化设置系统参数初始数据录入结束初始化第三篇：日常业务处理练习一：日常账务处理练习录入记账凭证制作几张自动转账凭证凭证审核和过账凭证其他相关操作及账簿查询（账务处理系统）练习二：报表系统练习查看当月广东非凡工业有限公司的资产负债表及损益表制作一张自定义内部报表并设置报表取数公式选做题：以批量填充的方式制作一张货币资金表特殊功能介绍练习三：现金流量表系统练习（选做）练习四：现金管理系统练习现金处理银行存款处理练习五：固定资产管理系统练习日常业务处理减少固定资产固定资产其他变动利用“凭证管理”功能制作增加、减少固定资产的记账凭证查看固定资产清单等各种账表期末处理练习六：工资管理系统练习建立工资类别方案系统参数设置设置工资业务工资业务处理职员变动查看各种工资报表练习七：应收应付系统练习各种单据的制作往来核销凭证处理查看往来对账单及账龄分析表等有关账表。第四篇：期末结账练习一：财务系统结账操作步骤：在账务处理系统中，按照提示完成期末结账操作。练习二：业务系统结账操作步骤：在业务系统中，按照提示完成期末结账操作。练习三：出纳系统结账操作步骤：在出纳系统中，按照提示完成期末结账操作。

𐟚€普通人学SQL的捷径与挑战𐟒ꊰŸ䔤𝠦˜縷樧‰得SQL难以捉摸？其实，只要掌握正确的学习方法，SQL也能轻松上手！ 𐟓š首先，了解数据库的基础知识是必不可少的。你可以通过在线课程或教程来学习，这些资源通常清晰易懂，适合初学者。 𐟒ᦎ夸‹来，学习SQL的基础语法。从创建、删除和更新表开始，再到插入、删除和更新数据，逐步掌握SQL的核心功能。 𐟔当基础稳固后，可以深入学习窗口函数等高级特性。这些函数将帮助你更高效地处理和分析数据。 𐟓最后，通过实践来巩固所学知识。在SQL练习平台上刷题，不仅能检验你的学习效果，还能通过实际操作来加深对知识的理解。 𐟌Ÿ记住，学习SQL需要耐心和坚持。选择合适的资源，制定科学的学习计划，并不断刷题巩固练习，你也能成为SQL高手！加油！𐟒ꀀ

SQL学习指南：你真的会学吗？说实话，SQL真的是编程语言里最简单的一种了，尤其是对于数据分析师来说，简直是必备技能。但奇怪的是，很多人明明知道SQL的重要性，却总是学不好。其实，问题可能出在缺乏系统的学习路线。首先，SQL是所有数据库查询的语言，它的结构化特点让初学者很容易上手。不过，不同公司对数据分析人员的要求也不一样，主要分为偏技术和偏业务两个方向。一般来说，数据分析师更偏重业务，而数据工程师则需要掌握数据库开发。那么，如何系统地学习SQL呢？其实可以分为三步：了解基础语法、刷题和高级应用。第一步：基础语法 𐟓š 首先，你需要掌握基础的SQL语法，包括SELECT、FROM、WHERE、GROUP BY、HAVING、ORDER BY和LIMIT等。初学者可能会觉得这些概念有点抽象，不妨对比一下Excel来学习基本语法。第二步：刷题 𐟧Ž夸‹来就是刷题了！不要抄答案，一定要深入理解。有很多网站提供SQL练习，比如SQLZOO、XUESQL、SQLBolt、LeetCode和牛客网等。初学时可以安装MySQL，然后去GitHub上下载一些习题，比如非常有名的SQL50题，认真刷上一遍非常有用。第三步：高级应用 𐟚€ 最后，掌握一些高级用法。如果你是数据分析师，你需要熟练地把自己的数据和指标需求翻译成SQL逻辑，进而完成数据分析报告。如果你是数仓工程师（偏应用层），你需要根据业务逻辑设计模型，编写调度任务，产出数据供业务人员使用。如果你是算法工程师，你可能需要用SQL来实现用户标签、特征工程等，但这些只是为模型训练评估做基础准备工作。总结 𐟓 所以，SQL每个人都要用，但用它来衡量产出并不合适。你需要用这个工具去创造更多的价值。无论你是数据分析师、数仓工程师还是算法工程师，掌握SQL都是基础中的基础。加油吧！

sql练习 [标题] 𐟚€ SQL入门必备：从零开始掌握SQL的基础知识与实战技巧 𐟓š 想要成为数据分析师？SQL是绕不开的一门技能！这里为你整理了一些基础的SQL理论知识和实战题目，帮助你快速入门。 𐟔 问答环节：什么是SQL中的JOIN？如何向表中添加新行？ OLAP和OLTP的区别是什么？何时需要进行数据去规范化？ WHERE和HAVING的区别是什么？ CASE WHEN函数在何时使用？ LEFT JOIN和INNER JOIN的区别是什么？ UNION和UNION ALL何时使用？如果没有重复项会发生什么？ COUNT和COUNT DISTINCT的区别是什么？在SQL中，何时使用HAVING子句而不是WHERE子句？ 𐟒𜠥ˆ˜题目：找出所有没有用户的社区寻找连续项目，优化资源分配测量搜索结果的质量选择工程部门中的第二高薪员工 𐟓ˆ 这些题目涵盖了SQL的基础知识和实战应用，帮助你从零开始掌握这门语言。希望这些内容对你有所帮助，祝你早日成为数据分析师！

如何高效学习数据分析工具？过来人告诉你！在入行数据分析之前，我做过完全不相关的工作，完全在本专业跑偏。后来经过一番纠结，我决定系统地学习数据分析技能并进行项目练习。经过五个月的努力，我终于上岸了。今天我想和大家聊聊工具的学习顺序⬇️ 按照学习顺序排列来说，首先是Excel，然后是SQL，接着是Python，最后是PPT。 1⃣️Excel: 由于我的目标是转行，所以我首先从最基础且使用广泛的Excel开始。掌握Excel基本上就能满足最基本的数据处理能力。不论是大公司还是小公司，只要涉及到数据处理，都离不开Excel。而且Excel学起来比较快，上手也容易。 2⃣️SQL: 根据目前的市场情况，稍微有点规模的公司（>100人）基本都有自己的数据库或数仓。那么从数据库中提取数据就离不开SQL了。日常业务部门的取数需求基本都是用SQL来完成，然后将取出的数据用Excel或Python进行二次加工，以满足业务部门需求。 3⃣️Python: 虽然大多数公司的数据量还达不到使用Python进行数据处理和分析的地步，但我仍然建议尽量学一下。Python是一个很好的加分项，效率天差地别。举个例子：只会Excel的数据分析师就像一个只会用冷兵器的士兵，而会用Python的数据分析师则是一个现代版用枪的士兵。 4⃣️BI工具: 主要用于数据分析产品化，现在是数据分析的必备技能之一。推荐学习PowerBI或Tableau等主流工具中的一个。这些工具可以用来分析数据并制作专题数据分析报告，非常适合业务小白和数据分析师。 ⬆️最后，总结几点学习建议：学不同的工具时要举一反三，试试用不同的工具实现同一种功能，做到温故知新，融会贯通。课程在精不在多，挑口碑好的看，一个系列的课程尽量坚持看完，别当收藏侠。有目的的学习，只看自己该学的，别一会看Hadoop一会Spark的。也别看到Python教程就看到底，开发知识你不用。抽空多了解行业知识，多看优秀分析案例。手头不宽裕的话不建议报班！数据分析不是唯一的路，希望你冷静下来，不要被培训班割韭菜。

𐟓šSQL新手进阶30题 𐟌Ÿ初学者必刷的SQL练习题来啦！从基本查询到复杂聚合，一步步带你成为SQL高手！𐟚€ 1️⃣ 基本选择查询： ```sql SELECT name, salary FROM employees; ``` 2️⃣ 条件查询： ```sql SELECT name, salary FROM employees WHERE salary > 50000; ``` 3️⃣ 聚合函数应用： ```sql SELECT department, AVG(salary) AS average_salary FROM employees GROUP BY department; ``` 4️⃣ 多表连接查询： ```sql SELECT d.department_name, AVG(e.salary) AS average_salary FROM employees JOIN departments d ON e.department_id = d.department_id GROUP BY d.department_name; ``` 5️⃣ 子查询进阶： ```sql SELECT name FROM employees e WHERE salary > (SELECT AVG(salary) FROM employees WHERE department = e.department); ``` ...（题目持续更新中） 𐟒꥿릝妌‘战这些练习题吧，你的SQL技能定能飞速提升！记得分享你的解题思路和答案哦！𐟑

零基础小白如何6个月内转行数据分析？数据分析近年来成为了一个热门职业，高薪和广阔的职业前景吸引了大量零基础转行者。很多人都会问：“我完全没有基础，从开始学习到成功入行需要多久？”答案是因人而异，但通常在6-12个月内，通过系统学习和项目实战，绝大多数人都能进入这个行业。下面我来详细拆解一下学习阶段和建议，帮助你规划转行之路。第一阶段：基础技能学习（1-3个月）𐟛 ️ 对于零基础的小白来说，第一步是掌握数据分析的核心工具和基础知识。工具学习： Excel：学会整理数据、制作透视表、使用常见公式（如VLOOKUP、IF函数等）。 SQL：掌握基础数据库查询，熟悉SELECT、JOIN、GROUP BY等操作。 Python或R：至少掌握一种编程语言，用于数据清洗和可视化（如Pandas、Matplotlib等）。数据思维：学习如何分析问题、提出假设，并使用数据验证假设。练习看图表找出趋势和异常值。基础统计：学习基本统计学知识，如平均值、中位数、标准差，了解A/B测试的原理。时间建议：每天2-3小时，约1-3个月可以掌握这些基础技能。第二阶段：项目实战（2-4个月）𐟌 光有理论知识还不够，项目经验是你敲开职场大门的关键。模拟业务场景：通过开源数据集练习，比如分析电商平台的用户行为，优化销售策略。使用真实的工具链完成数据清洗、建模和可视化报告。工具整合：综合使用Excel和SQL提取数据，用Python进行清洗和分析，最后生成动态可视化报告。简历优化：将项目结果整理成可展示的案例，包括问题背景、解决方案、结果呈现等内容。时间建议：完成3-5个项目，每个用时2-3周。第三阶段：求职准备与面试训练（2-3个月）𐟓ˆ 进入这个阶段，重点是求职策略和面试准备。简历与LinkedIn优化：突出你的项目经历和技术能力，用数据结果量化成就（例如：“优化了库存管理流程，提升20%效率”）。模拟面试：常见技术问题：SQL查询编写、数据清洗思路、业务问题建模。成功转行的关键点：坚持学习：每天保持学习和练习的节奏，比盲目追求“速成”更重要。项目积累：工作经验不足时，项目案例是你的核心竞争力。结语：入行数据分析，你并不孤单！𐟌 零基础转行并非难以实现，只要有系统的学习规划和坚持的态度，大多数人都能在半年到一年内实现目标。