Introduction à SQL : Les bases indispensables pour les Data Analysts

Introduction

Dans un monde où les données deviennent le cœur des décisions stratégiques, la maîtrise du langage SQL (Structured Query Language) est devenue essentielle pour les Data Analysts. SQL permet d’interagir avec les bases de données, de manipuler les données et d’en extraire des informations pertinentes. Cet article vise à fournir une introduction complète à SQL, en mettant l’accent sur les bases indispensables à connaître pour tout Data Analyst souhaitant tirer parti des données stockées dans des systèmes tels que Google Sheets.

Sommaire

• Partie 1 : Qu’est-ce que SQL ?
• Partie 2 : Les éléments fondamentaux de SQL
  • Partie 2.1 : Les bases de données et les tables
  • Partie 2.2 : Les requêtes SQL
  • Partie 2.3 : Les opérations de manipulation des données
• Partie 3 : Utilisation de SQL avec Google Sheets
  • Partie 3.1 : Connexion à Google Sheets
  • Partie 3.2 : Exemples pratiques de requêtes dans Google Sheets
• Partie 4 : Ressources et bonnes pratiques

Partie 1 : Qu’est-ce que SQL ?

SQL, ou Structured Query Language, est un langage standard utilisé pour interroger et manipuler des bases de données relationnelles. Il permet aux utilisateurs de créer, lire, mettre à jour et supprimer des données. SQL est omniprésent dans le monde des données, utilisé par de nombreuses applications et systèmes de gestion de bases de données (SGBD) tels que MySQL, PostgreSQL, et bien sûr, Google Sheets.

La puissance de SQL réside dans sa capacité à gérer de grandes quantités de données tout en permettant des analyses complexes. En tant que Data Analyst, maîtriser SQL vous permettra d’extraire des insights significatifs des données, facilitant ainsi la prise de décisions éclairées.

Partie 2 : Les éléments fondamentaux de SQL

Partie 2.1 : Les bases de données et les tables

Avant de plonger dans les requêtes SQL, il est essentiel de comprendre la structure de base des bases de données. Les bases de données sont organisées en tables, qui se composent de lignes et de colonnes. Chaque table représente une entité, comme des clients ou des produits, et chaque ligne représente un enregistrement unique.

Les colonnes d’une table définissent les attributs de l’entité. Par exemple, une table « Clients » pourrait avoir des colonnes pour le nom, l’email et la date d’inscription. Voici un exemple simple :

• Table : Clients
  • ID
  • Nom
  • Email
  • Date d’inscription

Partie 2.2 : Les requêtes SQL

Une requête SQL est une instruction utilisée pour interagir avec une base de données. Les requêtes peuvent être classées en plusieurs catégories, notamment :

• SELECT : Utilisé pour récupérer des données.
• INSERT : Utilisé pour ajouter de nouvelles données.
• UPDATE : Utilisé pour modifier des données existantes.
• DELETE : Utilisé pour supprimer des données.

Examinons de plus près la requête SELECT, qui est l’une des plus couramment utilisées. La syntaxe de base est la suivante :

SELECT colonne1, colonne2 FROM table WHERE condition;

Par exemple, pour récupérer les noms et emails de tous les clients inscrits après le 1er janvier 2023, vous utiliseriez :

SELECT Nom, Email FROM Clients WHERE Date_d_inscription > '2023-01-01';

Partie 2.3 : Les opérations de manipulation des données

Les opérations de manipulation des données permettent de modifier le contenu des tables. Voici un aperçu de chaque type d’opération :

• INSERT : Ajoute une nouvelle ligne à une table.

INSERT INTO Clients (Nom, Email, Date_d_inscription) VALUES ('Jean Dupont', 'jean.dupont@example.com', '2023-02-15');

• UPDATE : Modifie des données existantes.

UPDATE Clients SET Email = 'jean.new@example.com' WHERE Nom = 'Jean Dupont';

• DELETE : Supprime des lignes d’une table.

DELETE FROM Clients WHERE Nom = 'Jean Dupont';

Ces opérations constituent les fondements de la gestion des données dans SQL. En les maîtrisant, vous serez en mesure d’effectuer des analyses approfondies et de maintenir l’intégrité des données dans vos projets d’analyse.

Partie 3 : Utilisation de SQL avec Google Sheets

Google Sheets, bien que principalement un outil de tableur, offre des fonctionnalités permettant d’utiliser SQL pour interroger des données. Cela est particulièrement utile pour les Data Analysts qui souhaitent tirer parti de la flexibilité de SQL tout en travaillant dans un environnement familier.

Partie 3.1 : Connexion à Google Sheets

Pour utiliser SQL dans Google Sheets, il existe plusieurs options, mais l’une des plus populaires est d’utiliser des outils comme Google Apps Script ou des add-ons tels que « SQL for Google Sheets ». Ces outils vous permettent d’exécuter des requêtes SQL directement sur vos données de feuille de calcul.

Voici comment procéder avec Google Apps Script :

1. Ouvrez votre Google Sheets et allez dans « Extensions » > « Apps Script ».
2. Dans l’éditeur de script, vous pouvez écrire votre code JavaScript pour interroger vos données.
3. Utilisez des fonctions pour récupérer les données et les manipuler à l’aide de SQL.

Partie 3.2 : Exemples pratiques de requêtes dans Google Sheets

Imaginons que vous ayez une feuille de calcul contenant une liste de ventes, avec les colonnes suivantes : ID, Produit, Montant, et Date. Voici quelques exemples de requêtes SQL que vous pourriez exécuter pour analyser ces données :

• Récupérer toutes les ventes supérieures à 100 € :

  SELECT * FROM Ventes WHERE Montant > 100;

• Compter le nombre de ventes par produit :

  SELECT Produit, COUNT(*) FROM Ventes GROUP BY Produit;

• Récupérer les ventes du mois dernier :

  SELECT * FROM Ventes WHERE MONTH(Date) = MONTH(CURRENT_DATE()) - 1;

Ces requêtes vous permettent d’extraire des insights précieux à partir de vos données dans Google Sheets, facilitant ainsi l’analyse et la prise de décisions.

Partie 4 : Ressources et bonnes pratiques

Pour approfondir vos connaissances en SQL et optimiser vos compétences en analyse de données, voici quelques ressources et bonnes pratiques à considérer :

Ressources d’apprentissage

• Livres : « SQL for Data Analysis » de Cathy Tanimura, « Learning SQL » de Alan Beaulieu.
• Cours en ligne : Plateformes comme Coursera, Udemy, et Codecademy offrent des cours dédiés à SQL.
• Documentations officielles : Consultez la documentation de Google Sheets et des SGBD pour des exemples et des explications détaillées.

Bonnes pratiques

• Écrire des requêtes claires : Utilisez des alias et des commentaires pour rendre vos requêtes plus compréhensibles.
• Optimiser les requêtes : Évitez les sélections inutiles et les sous-requêtes complexes lorsque cela est possible.
• Tester vos requêtes : Avant de les exécuter sur des bases de données importantes, testez vos requêtes sur des ensembles de données réduits.
• Se tenir à jour : Restez informé des nouvelles fonctionnalités et des meilleures pratiques concernant SQL et Google Sheets.

Conclusion

SQL est un outil puissant et indispensable pour les Data Analysts. En maîtrisant les bases de ce langage, vous serez en mesure d’extraire des informations significatives de vos données, de les manipuler et d’en tirer des insights précieux. Que vous utilisiez Google Sheets ou d’autres systèmes de gestion de bases de données, les compétences en SQL vous permettront de naviguer efficacement dans le monde des données. Avec la pratique et l’apprentissage continu, vous pourrez transformer vos capacités d’analyse et contribuer significativement à vos projets professionnels.