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今さら聞けない!データ分析に便利なSQLを解説

ビッグデータは統計学的解析技術など高度なアナリティクス手法で分析され、その結果は売上の向上に活用されるなど、企業活動において多岐にわたって用いられています。今後の企業の成長には、ビッグデータの活用は欠かません。ビッグデータの分析において活用される言語の一つに、SQLというデータベース言語があります。SQLはデータ分析だけでなく、ビッグデータにおけるデータ登録や検索などのデータ操作にも利用されています。SQLを習得すればビッグデータを自由自在に操作することが可能になります。今回の記事では、SQLの勉強方法やその活用方法について詳しく解説します。

SQLはデータベース言語

SQL(Structured Query Language)の特徴はデータベース言語であるという点です。データベース言語は、C言語やPythonなどのプログラミング言語とは異なり、データベース内のデータの操作や制御に特化した言語です。データベースは公的機関、企業、研究機関などにおいて構築されており、ほとんどのデータベースではSQLが使われています。例えば、Oracle、MS SQL Server、IBM DB2、MySQL、Amazon RDS、Redshift、BigQuery、Teradataなどが挙げられます。これらデータベースの大量データを短時間で効率よく取り扱うためには、SQLが欠かせません。


SQLはデータベース操作とデータ分析に利用できる

ここでは、SQLがどのように利用されているのかもっと具体的に解説します。


データベースにおけるデータ操作

SQLを習得すれば、データベース内のデータの検索、削除、登録などを行うことができます。例えば、膨大な顧客情報において、特定の年齢層の顧客データのみを抽出したい場合、SQLプログラムでその年齢層の顧客情報だけ抽出するよう命令すれば、最短で数分以内にそのデータを得ることができます。


データ分析に利用

SQLはデータ分析に利用することもできます。ただし、データベース操作の場合よりもやや高度なSQLスキルが必要となります。しかし、一度SQLをマスターすればさまざまなデータ分析を行うことができるようになります。具体的なSQLを用いたデータ分析については、次の項で説明します。


SQLを使えばさまざまなデータ分析ができる

ここでは、SQLを使えばどのような分析が可能になるのか解説していきます。具体的には、以下に示すようなデータ分析手法に用いることができます。それらの分析はエクセルでも可能ですが、SQLを使う場合よりもやや手間がかかるうえにデータ整理をしにくいという難点があります。

  • クロス集計 マーケティングリサーチにおける、アンケート調査結果の分析でよく使われる分析手法です。得られた情報を集計表で表して、傾向の可視化や相関分析が行われます。この分析を行えば、例えば、アンケート回答者の特定の商品に対する購買意欲の全体的な傾向を知ることができます。

  • デシル分析 購買履歴データをもとに行われる分析手法です。すべての顧客の購入金額を10等分にグループ分けすることでランクづけし、購入比率や売上高構成比を算出します。これにより、各グループの動向を知ることができます。

  • 時系列データ分析 時系列データとは、注目する数量の時間的な変化を表すデータです。例えば、毎月の売り上げ、株価チャート、時間毎の来客数などがあります。時系列データにはたくさんの情報が含まれており、そのデータを使えば相関分析、相互相関分析、傾向分析などのさまざまな分析を行うことができます。さらに、時系列データをAI(人工知能)に分析させて、需要の動向などの予測を行うこともできます。

SQLのスキルを得ておけば特殊な状況にも柔軟に対応できる

昨今、膨大な量のデータを含むビッグデータの活用が多くの企業で行われています。また、同時にビッグデータはデータサイエンティストなどのITの専門家だけでなく、すべての社員に開放しておのおののアイディアを元にデータ分析をしてもらうという方向性も強まっています。これは、アナリティクスの民主化と呼ばれています。

アナリティクスの民主化においてはよく分析ソフトウェアが使われており、このソフトウェアを使えばSQLやプログラミング言語の知識がなくてもデータ分析を行うことができます。しかし、この場合、限られた分析手法しか用いることができないケースが少なくありません。例えば、ビジネスが新たな方向へと展開していけば、分析ソフトウェアが対応していないより高度な統計学的分析や新たな種類のデータの取り扱いが必要になってくることがあります。このような場合、ITエンジニアに依頼するか自らSQLを使って分析を行う必要があります。したがって、SQLを習得しておけばそのような特殊な状況にも柔軟に対応できます。加えて、ITエンジニアへのデータ抽出・分析の要求が減るため、彼らの仕事に集中してもらうことができます。


SQLの勉強方法:初心者はプログラミング教室を利用するのがベスト

ここでは、SQLの勉強方法について解説します。データ操作のためのSQLについては比較的簡単であるため、SQLはプログラミング言語を全く学んだことがない方々にとって取っ付きやすい言語です。ただ、分析にSQLを使うとなるとやや難しく感じるかもしれません。しかし、データ操作のためのSQLから順に学んでいけば習得することは十分可能です。以下に具体的な勉強方法について述べます。個々の状況に合わせてSQLの勉強方法を選択するのがよいでしょう。

  • インターネットでの情報を利用して自分で勉強 SQLを勉強するために、SQLを教えてくれるウェブサイトを利用することができます。そのウェブサイトには有料と無料のものがあります。無料のものについては、あまり詳しく書かれていないうえに間違っている情報が記載されていることがあるため、有料のものがおすすめです。プログラミング言語を習ったことがあるのであれば、この方法で勉強するのは問題ないかもしれません。しかし、途中でわからなくなったときは誰も助けてくれないため、初心者にはおすすめできません。

  • SQLの専門書を利用して自分で勉強 優れたSQLの専門書はたくさん売られており、それを買って自分で勉強するという選択肢も考えられます。インターネットで得られる情報よりも内容はしっかりとしており信頼できますが、同様に途中わからなくなった場合誰も助けてくれません。したがって、これについても初心者の方には向いていません。

  • プログラミング教室に通う プログラミング言語を全く取り扱ったことがない初心者の方であれば、この選択肢が最もよいでしょう。わからないことがあれば、講師からのサポートを得ながらすぐに解決することができます。さらに、費用は安くないため、多くの人にとって途中で投げ出しにくいでしょう。したがって、プログラミング教室ではこのように持続的にSQLを勉強できる学習環境になっています。

まとめ

ビッグデータの活用はもはや当たり前になってきています。データベース言語であるSQLを習得していれば、自由自在にビッグデータを操作することができます。SQLは、基本的にはデータを操作するための言語です。しかし、SQLはデータ操作だけでなくデータ分析にも使うことができます。例えば、アンケートの調査結果や時系列データの分析にSQLを用いることができ、これによりマーケットの動向を明らかにすることができます。また、SQLの勉強方法についても解説しましたが、自分に合った勉強方法を選択してSQLの勉強を始めてみてはいかがでしょうか。


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