SQLデータ分析、はじめの一歩を徹底解説！初心者が最初に学ぶべき基本操作（詳細版）
～エクセルでのデータ処理に限界を感じたら、SQLでデータ分析の世界を広げよう！さらに深く掘り下げて解説します！～
「データ分析に挑戦したいけど、何から始めればいいかわからない…」
そんなあなたも大丈夫！データ分析の強力な味方、SQLの基本操作をさらに詳しく解説します。この記事を読めば、あなたもSQLを使ったデータ分析の第一歩を踏み出せるはずです。
なぜSQL？データ分析におけるSQLの重要性（詳細）
現代のビジネスにおいて、データは宝の山です。しかし、その宝の山から価値ある情報を引き出すためには、適切な道具が必要です。その強力な道具の一つが、SQL（Structured Query Language） です。
SQLは、データベースを操作するための言語であり、データの抽出、加工、集計、分析など、データ分析に必要なあらゆる操作を可能にします。エクセルでは手に負えない大量のデータも、SQLを使えば効率的に処理できます。
SQLの強み：
- 大規模データ処理: 大量のデータを高速に処理できます。
- 柔軟なデータ操作: 複雑な条件でのデータ抽出や加工が可能です。
- データ統合: 複数のテーブルを結合して、関連するデータを分析できます。
- 標準化: 多くのデータベースシステムで共通して使用できます。
- 自動化: 定期的なデータ分析を自動化できます。
データ分析の現場では、SQLは必須スキルと言っても過言ではありません。SQLを習得することで、データ分析の可能性が大きく広がるでしょう。
SQLデータ分析、最初に学ぶべき基本操作（詳細）
SQLを使ったデータ分析を始めるにあたって、最初に学ぶべき基本操作は以下の4つです。
- SELECT文：データの抽出（詳細）
- WHERE句：抽出条件の指定（詳細）
- GROUP BY句：データのグループ化（詳細）
- ORDER BY句：データの並び替え（詳細）
これらの基本操作をマスターすれば、SQLを使ったデータ分析の基礎を固めることができます。
1. SELECT文：データの抽出（詳細）
SELECT文は、データベースからデータを抽出するための最も基本的な命令です。
SQL
SELECT 列名1, 列名2, ...
FROM テーブル名;
- SELECT 列名1, 列名2, …: 抽出したい列を指定します。カンマ区切りで複数の列を指定できます。
- FROM テーブル名: データが格納されているテーブルを指定します。
例:
SQL
SELECT 顧客ID, 氏名, 年齢, 居住地
FROM 顧客テーブル;
この例では、顧客テーブルから顧客ID、氏名、年齢、居住地の4つの列を抽出しています。
* を使うと、テーブル内のすべての列を抽出できます。
SQL
SELECT *
FROM 顧客テーブル;
別名の使用:
列名に別名をつけることができます。これにより、列名をわかりやすくしたり、集計結果に意味のある名前をつけたりすることができます。
SQL
SELECT 顧客ID AS ID, 氏名 AS 名前
FROM 顧客テーブル;
2. WHERE句：抽出条件の指定（詳細）
WHERE句は、抽出するデータを絞り込むための条件を指定します。
SQL
SELECT 列名1, 列名2, ...
FROM テーブル名
WHERE 条件式;
- WHERE 条件式: 抽出するデータを絞り込む条件を指定します。
条件式の例：
- 比較演算子:
=: 等しい!=または<>: 等しくない>: より大きい<: より小さい>=: 以上<=: 以下
- 論理演算子:
AND: かつOR: またはNOT: 否定
- その他演算子:
LIKE: パターンマッチングIN: 値のリストに含まれるBETWEEN: 値の範囲内IS NULL: NULL値であるIS NOT NULL: NULL値でない
例:
SQL
SELECT *
FROM 顧客テーブル
WHERE 年齢 >= 20 AND 年齢 < 30 AND 居住地 = '東京';
この例では、20代で東京に住んでいる顧客のみを抽出しています。
3. GROUP BY句：データのグループ化（詳細）
GROUP BY句は、指定した列の値でデータをグループ化し、集計関数と組み合わせてグループごとの集計値を算出するために使用します。
SQL
SELECT 列名1, 集計関数(列名2), ...
FROM テーブル名
GROUP BY 列名1;
- GROUP BY 列名1: 指定した列の値でデータをグループ化します。
- 集計関数: グループごとに集計を行う関数です。代表的な集計関数には、
COUNT（件数）、SUM（合計）、AVG（平均）、MAX（最大値）、MIN（最小値）などがあります。
例:
SQL
SELECT 居住地, COUNT(*) AS 顧客数
FROM 顧客テーブル
GROUP BY 居住地;
この例では、居住地ごとに顧客数をカウントしています。
HAVING句：
GROUP BY句でグループ化した後に、集計結果に対して条件を指定する場合は、HAVING句を使用します。
SQL
SELECT 居住地, COUNT(*) AS 顧客数
FROM 顧客テーブル
GROUP BY 居住地
HAVING COUNT(*) > 10;
この例では、顧客数が10人を超える居住地のみを表示しています。
4. ORDER BY句：データの並び替え（詳細）
ORDER BY句は、抽出したデータを指定した列の値で並び替えます。
SQL
SELECT 列名1, 列名2, ...
FROM テーブル名
ORDER BY 列名1 ASC/DESC;
- ORDER BY 列名1: 指定した列の値でデータを並び替えます。
- ASC/DESC:
ASC（昇順）またはDESC（降順）を指定します。省略した場合は、昇順になります。
例:
SQL
SELECT *
FROM 顧客テーブル
ORDER BY 年齢 DESC, 顧客ID ASC;
この例では、年齢の高い順に顧客を並び替え、年齢が同じ場合は顧客IDの昇順に並び替えています。
練習問題（詳細）
今回学んだ基本操作を使って、練習問題を解いてみましょう。
問題1: 商品テーブルから、商品カテゴリごとの平均価格を算出し、平均価格の高い順に表示してください。
問題2: 注文テーブルから、2023年1月1日以降の注文で、顧客IDごとの注文数をカウントし、注文数が5件以上の顧客IDを表示してください。
ヒント:
- 問題1：GROUP BY句、AVG関数、ORDER BY句を使用します。
- 問題2：WHERE句（日付条件）、GROUP BY句、COUNT関数、HAVING句を使用します。
まとめ（詳細）
この記事では、SQLデータ分析の初心者が最初に学ぶべき基本操作を詳細に解説しました。これらの基本操作をマスターすることで、SQLを使ったデータ分析の基礎を固めることができます。
まずは、実際にSQLを実行して、データの抽出や集計を試してみてください。様々な条件や関数を試すことで、SQLの理解が深まるはずです。
SQLをマスターして、データ分析のスキルを向上させ、ビジネスに役立つ洞察を見つけ出しましょう。