本章介绍一家名为 MovieNow 的在线电影租赁公司的用例，重点演示如何使用简单的 SQL 查询从其数据库中提取并汇总数据。

数据驱动决策入门

探索数据库

探索表 renting

筛选与排序

处理日期

选择电影

从 renting 表中查询

聚合——汇总数据

汇总客户信息

电影 25 的评分

查看年度租赁情况

在线电影租赁数据库的商业智能入门

使用包含 GROUP BY、LEFT JOIN 和子查询的更复杂查询来洞察客户偏好。

电影分组

各国家的首个账户。

电影评分平均值

每位客户的平均评分

将电影评分与客户数据连接

连接 renting 与 customers

汇总营收、租赁次数与活跃客户数

电影与演员

使用子查询计算每位客户的消费金额

电影收入

来自美国的演员年龄

识别各客户群体的最爱演员

为一组客户找出最喜爱的电影

识别西班牙用户最喜欢的演员

各国家的 KPI

使用简单 SQL 查询进行决策制定

介绍嵌套查询与相关嵌套查询的概念，并使用 EXISTS 和 UNION 等函数对客户、电影、演员等进行分类。

嵌套查询

高频租赁的电影

高频客户

高于平均评分的电影

分析客户行为

给出低评分的客户

使用相关子查询筛选电影与评分

使用 EXISTS 的查询

至少有一次评分的客户

喜剧片中的演员

使用 UNION 和 INTERSECT 的查询

非美国籍的年轻演员

高评分的剧情片

使用高级 SQL 查询的数据驱动决策

介绍并应用 SQL 中的 OLAP 扩展，对多层级的汇总数据进行分析。这些扩展包括 CUBE、ROLLUP 和 GROUPING SETS 运算符。

OLAP：CUBE 运算符

客户分组

电影的分类

分析平均评分

ROLLUP

客户数量

分析各国的类型偏好

GROUPING SETS

使用 GROUPING SETS 的查询

探索演员的国籍与性别

按国家和性别探索评分

融会贯通

客户对类型的偏好

客户对演员的偏好

使用 OLAP SQL 查询的数据驱动决策

MovieNow

在本课程中，您将学习如何使用 SQL 支持决策制定。课程基于一家在线电影租赁公司的案例研究，数据库包含客户信息、电影评分、演员背景等数据。您将学习如何编写 SQL 查询，分析客户偏好、客户参与度以及销售发展等问题。课程还涵盖用于联机分析处理（OLAP）的 SQL 扩展，帮助您更轻松地从多维汇总数据中获取关键信息。

Data Manipulation in SQL

学习如何分析SQL表并向管理层报告见解。

用 SQL 进行数据驱动决策

学习如何分析 SQL 表并向管理层汇报洞察。

初级数据分析师 在 SQL 中

面向业务分析师的 SQL

Data Scientist at Applied Statistics

将电影评分与客户数据关联

JOIN

LEFT JOIN

为表指定别名

LEFT JOIN 的表

LEFT JOIN 示例

多个 JOIN

Ayo berlatih!

使用简单 SQL 查询进行决策制定 - 将电影评分与客户数据连接

将电影评分与客户数据连接

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