本书详细阐述了与SQL数据分析相关的基本解决方案，主要包括SQL数据分析导论、SQL和数据准备、聚合和窗口函数、导入和导出数据、使用复合数据类型进行分析、高性能SQL、科学方法和应用问题求解等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。
本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学用书和参考手册。

第1章 SQL数据分析导论
1.1 本章主题简介
1.2 数据世界
1.2.1 数据类型
1.2.2 数据分析和统计
1.2.3 统计类型
1.2.4 作业1.01：分类新数据集
1.3 描述性统计方法
1.3.1 单变量分析
1.3.2 数据频率分布
1.3.3 练习1.01：创建直方图
1.3.4 分位数
1.3.5 练习1.02：计算附加销售额的四分位数
1.3.6 集中趋势的度量
1.3.7 练习1.03：计算附加销售额的集中趋势
1.3.8 数据散布的度量
1.3.9 练习1.04：附加销售额的散布程度
1.3.10 双变量分析
1.3.11 散点图
1.3.12 皮尔逊相关系数
1.3.13 练习1.05：计算两个变量的Pearson相关系数
1.3.14 解释和分析相关系数
1.3.15 时间序列数据
1.3.16 作业1.02：探索经销商销售数据
1.3.17 处理缺失数据
1.4 统计显著性检验
1.4.1 统计显著性检验的组成
1.4.2 常见的统计显著性检验
1.5 关系数据库和SQL
1.5.1 关系数据库的基础概念
1.5.2 SQL数据库的优缺点
1.6 SQL的基本数据类型
1.6.1 数值
1.6.2 字符
1.6.3 布尔值
1.6.4 日期时间值
1.6.5 数据结构：JSON和数组
1.7 读取表：SELECT查询
1.7.1 SELECT查询的工作原理
1.7.2 SELECT查询中的基本关键字
1.7.3 SELECT和FROM语句
1.7.4 WHERE子句
1.7.5 AND/OR子句
1.7.6 IN/NOTIN子句
1.7.7 ORDERBY子句
1.7.8 LIMIT子句
1.7.9 ISNULL/ISNOTNULL子句
1.7.10 练习1.06：在SELECT查询中使用基本关键字
1.7.11 作业1.03：在SELECT查询中使用基本关键字查询客户表
1.8 创建表
1.8.1 创建空白表
1.8.2 列约束
1.8.3 练习1.07：在SQL中创建表
1.8.4 使用SELECT创建表
1.9 更新表
1.9.1 添加和删除列
1.9.2 添加新数据
1.9.3 更新现有行
1.9.4 练习1.08：更新表格以提高车辆的价格
1.10 删除数据和表
1.10.1 从行中删除值
1.10.2 从表中删除行
1.10.3 删除表
1.10.4 练习1.09：删除不必要的表
1.10.5 作业1.04：为营销活动创建和修改表
1.11 SQL和分析
1.12 小结
第2章 SQL和数据准备
2.1 本章主题简介
2.2 组合数据
2.2.1 使用JOIN连接表
2.2.2 连接类型
2.2.3 内连接
2.2.4 外连接
2.2.5 交叉连接
2.2.6 练习2.01：使用JOIN进行分析
2.2.7 子查询
2.2.8 UNION
2.2.9 练习2.02：使用UNION生成来宾名单
2.2.10 公用表表达式
2.3 转换数据
2.3.1 CASE WHEN函数
2.3.2 练习2.03：使用CASE WHEN函数获取区域列表
2.3.3 COALESCE函数
2.3.4 NULLIF函数
2.3.5 LEAST和GREATEST函数
2.3.6 转换函数
2.3.7 DISTINCT和DISTINCT ON函数
2.3.8 作业2.01：使用SQL技术构建销售模型
2.4 小结
第3章 聚合和窗口函数
3.1 本章主题简介
3.2 聚合函数
3.2.1 常见聚合函数简介
3.2.2 练习3.01：使用聚合函数分析数据
3.3 使用GROUPBY聚合函数
3.3.1 GROUPBY子句
3.3.2 多列GROUPBY
3.3.3 练习3.02：使用GROUPBY按产品类型计算成本
3.3.4 分组集
3.3.5 有序集合聚合
3.4 HAVING子句
3.4.1 HAVING子句的语法
3.4.2 练习3.03：使用HAVING子句计算并显示数据
3.5 使用聚合函数清洗数据和检查数据质量
3.5.1 使用GROUPBY查找缺失值
3.5.2 使用聚合函数衡量数据质量
3.5.3 作业3.01：使用聚合函数分析销售数据
3.6 窗口函数
3.6.1 窗口函数基础知识
3.6.2 练习3.04：分析一段时间内的客户数据填充率
3.6.3 WINDOW关键字
3.7 窗口函数统计
3.7.1 练习3.05：雇佣日期的排名顺序
3.7.2 窗口frame子句
3.7.3 练习3.06：团队午餐激励
3.7.4 作业3.02：使用窗口帧和窗口函数分析销售数据
3.8 小结
第4章 导入和导出数据
4.1 本章主题简介
4.2 COPY命令
4.2.1 使用psql复制数据
4.2.2 配置COPY和\\copy
4.2.3 使用COPY和\\copy将数据批量上传到数据库
4.2.4 练习4.01：将数据导出到文件以在Excel中进一步处理
4.3 使用R分析数据
4.3.1 使用R的原因
4.3.2 开始使用R
4.4 使用Python分析数据
4.4.1 使用Python的原因
4.4.2 开始使用Python
4.4.3 使用SQLAlchemy和Pandas改进Python中的Postgres访问
4.4.4 关于SQLAlchemy
4.4.5 结合使用Python和JupyterNotebook
4.4.6 使用Pandas读写数据库
4.4.7 练习4.02：在Python中读取和可视化数据
4.4.8 使用Python将