データ分析力を高める ビジネスパーソンのためのSQL入門

[表紙]データ分析力を高める ビジネスパーソンのためのSQL入門

紙版発売
電子版発売

A5判/240ページ

定価2,200円(本体2,000円+税10%)

ISBN 978-4-297-13443-3

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書籍の概要

この本の概要

変化の激しい今の時代,これまでの経験則だけでビジネスにおける重要な決定を下すことは難しくなってきました。そんなときに使われるのがデータ分析です。仮説を立て,データを活用して検証することで,カンや経験だけではない根拠にもとづいて意思決定をすることができます。

スマートフォン,IoTなどの普及により,企業はあらゆるデータを取得することができるようになりました。そんな中で,データの取得はエンジニアだけの仕事ではなくなってきています。ほしいデータをそのつどエンジニアに依頼していると時間がかかります。ビジネスパーソンがデータ分析力を身につけ,自らデータの収集,検証を行うことで,素早い意思決定が可能になります。こういった背景から,データ分析力で汎用的に使えるSQLを学ぶ必要性も高まっています。

本書では,データ分析のためのSQLという観点から,実務として活用できる必要最低限の知識をまとめます。到達目標は以下のとおりです。

  • ビジネスパーソンとしてデータ分析に必要なSQLの構文について理解できる
  • 他の人が書いたSQL,もしくは自分が過去に書いたSQLを参考にして,ほしいデータを抽出することができる

あえて難しい内容まで踏み込まないことで,SQL初心者でも挫折することなく,最後まで読み進めることができる本を目指します。

以下は,本書で扱う内容です。

  • エンジニアとしてではなくビジネスパーソンとしてデータ分析に必要なSQLの知識
  • SQLの読み解きができる能力を身につける

本書はただ読み進めるだけでなく,自分のPCにSQLを実行できる環境を構築し,ハンズオンで学びます。DBは,比較的導入が簡単なSQLite(DB Browser for SQLite)を使用します。自身のPCで実際にSQLを実行し,どんな結果が返ってくるのか確認しながら進めることで,ただの知識としてではなく,実務として使えるようなスキルが身につきます。

こんな方におすすめ

  • SQLをこれから学ぼうと思っている人
  • 仕事でSQLを触り始めたけどイマイチよくわからない人
  • Excelを使ってデータ集計している人
  • もっと効率的な環境でデータ分析したいビジネスパーソン

本書のサンプル

本書の紙面イメージは次のとおりです。画像をクリックすることで拡大して確認することができます。

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目次

  • はじめに

第1章 ビッグデータ時代を生き抜くためのビジネススキル「SQL」

  • データ分析がビジネスにおいて必須である理由
  • 大量のデータを高速に分析できるSQL
  • SQLの基本的な概念

第2章 SQL実行のための準備

  • SQLiteを使ったデータ分析環境
  • SQL実行のための環境構築
  • SQL実行ツールの使い方

第3章 大量のデータから必要なデータを取得する~ SELECT / LIMIT / ORDER BY ~

  • SQLの基本構文
  • SQL記述の注意点
  • さまざまなデータの取得方法
  • データ分析における「SELECT」の考え方
  • 演習問題

第4章 複数のデータを集約して1つにまとめる~ 集約関数 / GROUP BY / DISTINCT ~

  • さまざまなデータを処理する関数
  • 関数を使ってデータを集計する
  • 複数のデータを特定の切り口でまとめる
  • 重複を排除してデータを集計する
  • データ分析における「集約関数」の考え方
  • 演習問題

第5章 さまざまな条件でデータを取得する~ WHERE / HAVING ~

  • 特定の条件をつけてデータを取得する
  • さまざまな条件指定の方法
  • 集約した結果に対して条件をつける
  • データ分析における「WHERE / HAVING」の考え方
  • 演習問題

第6章 複数のテーブルを「横」に結合する~ JOIN ~

  • 複数のテーブルを組み合わせて分析を行う理由
  • 複数のテーブルを「横」に結合するJOIN
  • データ分析でよく使う内部結合
  • データ分析でよく使う左外部結合
  • データ分析における「JOIN」の考え方
  • 演習問題

第7章 複数のテーブルを「縦」に結合する~ UNION ~

  • 複数のテーブルを「縦」に結合するUNION
  • データ分析でよく使うUNIONのパターン
  • データ分析における「UNION」の考え方
  • 演習問題

第8章 条件に合わせて分類をする~ CASE ~

  • データを分類するCASE式
  • 集約関数とCASE式を組み合わせる
  • データ分析における「CASE式」の考え方
  • 演習問題

第9章 複数のクエリを組み合わせる~ サブクエリ / WIHT ~

  • 複数のクエリを組み合わせるサブクエリ
  • 一時テーブル作成のWITH句
  • データ分析における「サブクエリ」や「WITH句」の考え方
  • 演習問題
  • おわりに

著者プロフィール

高橋光(たかはしひかる)

青山学院大学経営システム工学科卒業。2011年に新卒でヤフー株式会社に入社し,Webエンジニアとしてサービスの開発,運用,企画,提案,など幅広くサービスに貢献。またHadoopやTeradataを利用したデータ分析やTableauを使った可視化など,データを活用してサービスを成長させる仕組みを導入するなどデータ分析に関わる業務も担当。

2016年からは株式会社イーブックイニシアティブジャパンに出向し,社内でデータサイエンスグループを立ち上げグループマネジャー(部長)として社内のデータ活用を促進。

マーケティング施策の効果検証,事業分析,プロダクトのABテストなどデータを活用した意思決定に貢献。チームメンバーのSQLスキルアップや社内全体でのSQL勉強会などのデータ活用スキルアップ活動なども行い,組織全体をデータドリブンにする活動を実施。

2021年から外資系コンサルティング企業に入社し,SQLを使ったデータ分析などデータを活用したマーケティング支援を実施。

また複業としてプロバスケットボールリーグ(Bリーグ)のクラブチームで,マーケティングストラテジストとしてデータ分析のサポートを行ったり,その他複数社でSQLを活用したデータ分析のサポート経験あり。