我是一个编程小白，因为工作原因，经常接触数据分析，但都是看别人做。。。。自己也找了很多入门教程看，都没学进去，Udacity的课程试听了一下，讲的太浅显和明白了。可能有一些编程基础的人觉得这个课太白痴，学下来觉得，就适合我这没有数学基础、编程基础的人。
为了加深学习记忆，边学习课程边做了课程的笔记～

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第1部分：SQL与数据分析

总共分两个部分：

• 项目准备：SQL和移动平均值
• 项目：探索未来发簪趋势

项目学习：SQL和移动平均值

课程所用数据示意图

数据列表表头（不知道有没有人和我一样，看不懂表头都是什么意思。一个重要原因是我英语差，另一方面是简写词语有的没接触过。——所以说，我是真小白<所以我把这些表头词语都查了一遍，找到了对应的中文解释。放在文末了⬇️>）

1、规定查询格式：

*CREATE TABLE（创建新表）、DROP TABLE（删除表格）

• SQL不区分大小写，但一般命令大写（SELECT、FROM），列表和名称小写，这样方便读取。查询标签之间加「逗号」隔开，查询结束加「分号」。
• 表和变量名避免使用「空格」
• SQL忽略空格，所以可以添加空格，但不要加太多
• 查询所有列，直接用【SELECT ✳️】

2、基本命令：

• SELECT FROM（查询)
  如：从orders 里查询accounts➡️

SELECT accounts
FROM orders

• LIMIT（限制)
  如：查询前十行数据➡️

SELECT accounts
FROM orders
LIMIT 10

• ORDER BY（排序）
  如：按日期查询前十行数据➡️

SELECT accounts
FROM orders
ORDER BY occurred_at
LIMIT 10

ORDER BY 放在SELECT 和LIMIT之间，LIMIT始终在最后一行。排序结果默认是升序，如果需要降序，需要在后边加上DESC

• WHERE（定位某一项信息）
  如：按日期查找用户ID为4048的用户的订单前十行➡️

SELECT accounts
FROM orders
WHERE=account_id 4048
ORDER BY occurred_at
LIMIT 10

WHERE一般放在SELECT FROM后，LIMIT 前

• 将现有的列组合，生成的新列称为 “派生列”（derived column）。
  常见运算包括：
  *（乘法）
  +（加法）
  -（减法）
  /（除法）
  在SELECT 和FROM之间

gloss_qty + poster_qty AS nonstandard_qty

3、逻辑运算符

逻辑运算符包括：LIKE、IN、NOT、AND&BETWEEN、OR ，下边详细介绍各
逻辑运算符的作用：

逻辑运算符简介

• LIKE（模糊匹配，在WHERE的子句中使用）
  LIKE（运算符）通常与%（通配符）一起使用
  注意：需要用单引号或双引号将传达给 LIKE 运算符的文本括住，因为这个字符串中的大小写字母不一样，比如 搜索 'T' 与搜索 't' 不同。

#查找所有带google的url
SELECT *
FROM orders
WHERW referrer_url LIKE '%google%'

#查找所有C开头的url
SELECT *
FROM orders
WHERW referrer_url LIKE 'C%'

#查找所有l结尾的url
SELECT *
FROM orders
WHERW referrer_url LIKE '%l'

• IN (多个数据进行筛选)
  IN在WHERE的句子中

SELECT *
FROM orders
WHERE id IN (12,18)

SELECT *
FROM orders
WHERE name IN ('hannah','jones','amy')

• NOT(通常与IN、LIKE一起用)
  NOT IN、NOT LIKE（所有不符合选项的数据，去掉之前数据的剩余数据）

• AND和BETWEEN (一次考虑多个逻辑子句，在WHERE的子句中使用)

#搜素id在1-8的所有数据（AND的前后都要注明哪一行id）
SELECT *
FROM orders
WHERE id >=1 AHD id <=8

#BETWEEN AND  的方式更加清晰、简洁
SELECT *
FROM orders
WHERE id BETWEEN 1 AHD 8

• OR(和AND用法类似，OR 也可以和 IN、LIKE AND BETWEEN等一起使用）
  OR后的条件是并列的，只要符合任一项，就会被筛选出。所以添加的OR越多，得到的结果就越多。

#在orders表中，找出标准纸数量是0，铜版纸或海报纸大于1000的订单的所有信息
SELECT *
FROM orders
WHERE standard_qty = 0 AND (gloss_qty > 1000 OR poster_qty > 1000);

4、SQL小结

5、移动平均值

在表格中新建一个“7-day MA”的列，意思是七天的平均值，以此类推。
方法比较简单，如图

如图所示，七天平均值

项目：探索未来气候发展趋势

气温分布数据

在这个项目中，我将分析天津和全球的气温数据，并比较天津的气温走向与全球气温走向。

任务

任务是让数据可视化，描述全球气温走向和天津气温走向之间的相似性与差异。

使用工具

• SQL：主要用于收集数据

• Excel：整理数据、数据可视化、数据分析

  
  
  数据内容和结构

第一步：查询下载数据

1、从city_list城市列表中找出离我最近的城市
city_list

SELECT *
FROM city_list
WHERE country IN ('China')

得到了35个城市结果，在这35个城市中，找到了离我最近的城市：Tianjin

中国🇨🇳城市结果

2、从city_data数据库提取天津的气温数据

city_data

SELECT *
FROM city_data
WHERE city IN ('Tianjin')

找到了天津的历年的温度数据并下载

天津的历年温度数据194条

3、从global_data找出全球历年气温数据

SELECT *
FROM global_data

全球的历年温度数据266条

第二步：整理并分析数据

• 用Excel合并两个表格的气温数据，发现天津的气温数据是从1820年开始的，少于全球数据的，且数据有缺失。所以我使用了1828年-2014年的温度数据。
  每年平均气温走势图可以看出，全球平均气温和天津平均气温都是在升高的，但每年温度波动较大，而且缺失数据的位置直接导致大幅波动。

  
  
  天津和全球每年平均气温.png

• 我们课程学习了移动平均值的方法，我用Excel中的average函数对数据进行移动平均值⬇️

  
  
  移动平均值7(移动步数越多，曲线越平滑)

• 接着，在Excel中插入折线图，横坐标是年份（year），纵坐标是温度（temp），橙色是天津历年平均气温变化，蓝色是全球历年平均气温变化。

  
  
  天津气温和全球气温的变化对比图.png

从这个图可以看出 ，天津的平均气温高于全球平均气温，且气温波动的幅度也基本一致。

• 同样的方法，我下载了长春的气温数据

  
  
  下载长春气温

导入Excel，用上边同样的方法对数据进行对比分析。

长春平均气温和全球平均气温对比图

小结：

• 与全球平均水平相比，天津的平均气温高于全球平均气温；
• 天津的平均气温走势与全球基本一致，都是上升趋势；
• 虽然天津的平均气温走势与全球平均气温基本一致，但天津的平均气温波动幅度大于全球平均气温；
• 长春平均气温低于全球平均气温，并且波动幅度也较大
• 长春和天津的气温波动幅度都是较大的，而全球气温波动幅度相对较小

【❤️❤️❤️附📃：表格的翻译】

这家公司是销售纸的，产品有三种：regular（普通纸）、poster（海报纸）、glossy（铜版纸）。在美国四大区，这家公司有50位销售代表。

#一共五个表格，分别是accounts（账户）、orders(订单)、region（区域）、sales_reps（销售代表）、web_events(网页活动)。下边是我个人对表格的理解，可能不是很准确。

account_id(账户id)
primary_poc(主要联系人)
lat=latitude(纬度)
long=longitude(经度)
sales_rep_id（销售代表id）
occurred_at（下单时间）
standard_qty（普通纸）
gloss_qty（铜版纸）
poster_qty（海报纸）
standard_amt_usd（普通纸金额）
gloss_amt_usd（铜版纸金额）
poster_amt_usd（海报纸金额）
total_amt_usd（总金额）
channel（渠道）
region _id（区域id）
派生列：nonstandard_qty（非标准纸）

Mac电脑打开jupyter notebook：

python -m IPython notebook