- หน้าแรก /
- หนังสือ /
- คอมพิวเตอร์และเทคโนโลยี /
- Databases & Big Data /
- Data Mining /
- SQL for Data Analytics: Analyze data effectiv...
SQL for Data Analytics: Analyze data effectively, uncover insights and master advanced SQL for real-world applications
THB 1865
รายละเอียดราคา
ไม่รวมค่าจัดส่งและค่าธรรมเนียมศุลกากร ( ค่าจัดส่งและค่าธรรมเนียมศุลกากรจะคำนวณตอนชำระเงิน )
*สินค้าทั้งหมดจะนำเข้าจาก สหรัฐอเมริกา
Ubuy ทำงานอย่างหนักเพื่อปกป้องความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของคุณ ระบบรักษาความปลอดภัยการชำระเงินขั้นสูงของเราช่วยให้ข้อมูลของคุณเป็นความลับ โดยการเข้ารหัสข้อมูลระหว่างการส่งโดยใช้โปรโตคอล AES (Advanced Encryption Standards) และ SSL (Secure Socket Layer) รายละเอียดการชำระเงินของคุณปลอดภัย 100% เนื่องจากเราไม่แบ่งปันข้อมูลการชำระเงินของคุณกับผู้ขายบุคคลที่สาม
This book prepares you to apply SQL in everyday business contexts, whether you're cleaning data, building dashboards, or presenting findings to stakeholders.
Fast
Shipping
คืนสินค้าฟรี*
แพ็คสินค้าอย่างปลอดภัย
สินค้าแท้ 100%
ผ่านมาตรฐาน PCI DSS
ได้รับการรับรอง ISO 27001
จุดเด่น
รายละเอียดสินค้า
- Level up from basic SQL to advanced, analytics-grade data analysis and use real PostgreSQL datasets, modern features, and practical business scenarios to turn raw data into clear, actionable insights. Key FeaturesSolve real business problems with advanced SQL techniquesWork with time-series, geospatial, and text data using PostgreSQLBuild job-ready data analysis skills with hands-on SQL projectsPurchase of the print or Kindle book includes a free PDF eBookBook DescriptionSQL remains one of the most essential tools for modern data analysis and mastering it can set you apart in a competitive data landscape. This book helps you go beyond basic query writing to develop a deep, practical understanding of how SQL powers real-world decision-making. SQL for Data Analytics, Fourth Edition, is for anyone who wants to go beyond basic SQL syntax and confidently analyze real-world data. Whether you're trying to make sense of production data for the first time or upgrading your analytics toolkit, this book gives you the skills to turn data into actionable outcomes. You'll start by creating and managing structured databases before advancing to data retrieval, transformation, and summarization. From there, you’ll take on more complex tasks such as window functions, statistical operations, and analyzing geospatial, time-series, and text data. With hands-on exercises, case studies, and detailed guidance throughout, this book prepares you to apply SQL in everyday business contexts, whether you're cleaning data, building dashboards, or presenting findings to stakeholders. By the end, you'll have a powerful SQL toolkit that translates directly to the work analysts do every day. What you will learnWrite SQL Queries to explore and analyze structured data.Use JOINs, subqueries, views, and CTEs to build analytics-ready datasetsApply window functions to identify trends, patterns, and cohort behaviorPerform statistical analysis and hypothesis testing directly in SQLAnalyze JSON, arrays, text, geospatial, and time-series dataImprove SQL performance with indexing strategies and query plan optimizationLoad data with Python and automate analytics workflowsComplete a full case study simulating a real-world data analysis projectWho this book is forThis book is for aspiring and early-career data analysts, data engineers, backend developers, business analysts, and students who want to apply SQL to real-world data analytics. You should have basic SQL familiarity and college-level math knowledge, along with the desire to advance toward analytics-grade SQL, data transformation, pattern discovery, and business insight generation. Table of ContentsIntroduction to Data Management SystemsCreating Tables with Solid StructuresExchanging Data Using COPYManipulating Data with PythonPresenting Data with SELECTTransforming and Updating DataDefining Datasets from Existing DatasetsAggregating Data with GROUP BYInter-Row Operation with Window FunctionsPerformant SQLProcessing JSON and ArraysAdvanced Data Types: Date, Text, and GeospatialInferential Statistics Using SQLA Case Study for Analytics Using SQL
| Publisher | Packt Publishing |
| Publication date | November 21, 2025 |
| Edition | 4th ed. |
| Language | English |
| Print length | 336 pages |
| ISBN-10 | 1836646259 |
| ISBN-13 | 978-1836646259 |
| Item Weight | 1.27 pounds (580 grams) |
| Dimensions | 7.5 x 0.76 x 9.25 inches (19.1 x 1.9 x 23.5 cm) |
เหมาะสำหรับใคร?
-
Data Analysts
Ideal for analysts seeking to improve their SQL skills for deeper data insights and reporting.
-
Business Intelligence Experts
Perfect for BI professionals aiming to leverage SQL for effective data analysis in decision-making.
-
Technical Students
Beneficial for students pursuing data science or analytics courses needing advanced SQL knowledge.
-
Beginners
Not suitable for those with no prior SQL knowledge; the content may be too advanced.
ข้อมูลผลิตภัณฑ์
คำถามและคำตอบของลูกค้า
-
คำถาม:
Who is this book intended for?
คำตอบ: This book is for aspiring data analysts, data engineers, backend developers, business analysts, and students with basic SQL familiarity. -
คำถาม:
What will I learn from this book?
คำตอบ: You will learn advanced SQL techniques, data manipulation, statistical analysis, and how to create actionable insights from raw data. -
คำถาม:
Do I need prior SQL experience?
คำตอบ: Yes, basic SQL familiarity is recommended to get the most out of this book.
Data Mining Editorial Review
**** SQL for Data Analytics (Fourth Edition) is a highly-regarded resource for those looking to deepen their understanding of SQL and its role in data analysis. This book is lauded for its structured and coherent approach, leading readers from foundational concepts to advanced applications in a logical progression that mirrors professional usage. Beginning with basic SQL techniques such as data manipulation, filtering, and joins, the authors gradually introduce more complex topics, including performance tuning and data types like JSON, ensuring that readers not only learn the syntax but also how to apply it in real-world scenarios. One of the standout features of this edition is its practicality. It places Considerable emphasis on how SQL contributes to decision-making processes—helping analysts recognize patterns, diagnose issues, and extract valuable insights from complex datasets. The case studies presented at the end of the book effectively encapsulate these principles, demonstrating SQL's practical applications in real business environments. While the book is particularly strong for beginners, equipping them with a robust foundation, it also serves as an excellent resource for seasoned professionals. Its focus on practical exercises that follow each concept aids in reinforcing learning and supports self-study. Importantly, the inclusion of integration with Python tools like SQLAlchemy and pandas broadens the book's applicability in modern data workflows where SQL is often just one part of the larger analytical toolkit. However, the book does have its limitations. It leans heavily on PostgreSQL syntax, which can pose challenges for readers working in other database environments like Snowflake or SQL Server. Suggestions for comparison or translations between different SQL dialects could enhance the book’s relevance in diverse setups. Additionally, modern tools and concepts such as dbt or advanced data modeling could be integrated to prepare readers for future developments in the field. Overall, SQL for Data Analytics is a valuable addition to the library of both budding data analysts and experienced practitioners seeking to refine their skills. Its accessible style, combined with practical applications and a focus on the conceptual underpinnings of SQL, makes it a must-read for anyone serious about working with data. **
ความคิดเห็นและคะแนนจากลูกค้า
-
5 ดาว
77%
-
4 ดาว
23%
-
3 ดาว
0%
-
2 ดาว
0%
-
1 ดาว
0%
แบ่งปันความคิดของคุณกับลูกค้าท่านอื่น
แชร์ความคิดของคุณกับลูกค้ารายอื่น
ข้อดี
- Clear explanations of SQL fundamentals and advanced concepts.
- Emphasizes SQL's role in decision-making and data insights.
- Practical exercises following each concept reinforce understanding.
- Strong coverage of performance tuning and data processing techniques.
- Integrates concepts with Python for modern data workflows.
ข้อเสีย
- Heavily focused on PostgreSQL; less useful for users of other SQL dialects.
ความน่าเชื่อถือของแพลตฟอร์ม
“Easy to use and always helpful and sorts any issues I've had past and present”
“I always receive support when I engage customer service. Overall my experience with UBUY has been top notch. Keep up the good work.”
“The delivery was fast and the product came undamaged and authentic.”
“Ubuy is extremely efficient and to order online is an easy process. The verity of products to buy is really unlimited! My order was urgent and I got it on time. The products are great! Thank you Ubuy!”
“Fast, convenient and cheap. Great store!”
ประวัติราคาสินค้า
ข้อมูลสำคัญ
- ข้อจำกัด: สำหรับสินค้าที่จัดส่งระหว่างประเทศ โปรดทราบว่าการรับประกันจากผู้ผลิตอาจไม่มีผลบังคับใช้ บริการหลังการขายจากผู้ผลิตอาจไม่สามารถใช้งานได้ คู่มือผลิตภัณฑ์ คำแนะนำการใช้งาน และคำเตือนด้านความปลอดภัยอาจไม่ได้จัดทำเป็นภาษาของประเทศปลายทาง สินค้า (รวมถึงเอกสารประกอบ) อาจไม่ได้ออกแบบให้สอดคล้องกับมาตรฐาน ข้อกำหนด และข้อบังคับด้านฉลากของประเทศปลายทาง และสินค้าอาจไม่สอดคล้องกับแรงดันไฟฟ้าและมาตรฐานทางไฟฟ้าอื่น ๆ ของประเทศปลายทาง (ซึ่งอาจต้องใช้ปลั๊กแปลงไฟหรือเครื่องแปลงแรงดันไฟฟ้าตามความเหมาะสม) ผู้รับสินค้ามีหน้าที่รับผิดชอบในการตรวจสอบว่าสินค้าดังกล่าวสามารถนำเข้าประเทศปลายทางได้อย่างถูกต้องตามกฎหมาย เมื่อสั่งซื้อสินค้าจาก Ubuy หรือบริษัทในเครือ ผู้รับสินค้าจะถือเป็นผู้นำเข้าตามกฎหมาย (Importer of Record) และต้องปฏิบัติตามกฎหมายและข้อบังคับทั้งหมดของประเทศปลายทาง
- ผลิตภัณฑ์บางรายการใน Ubuy ไม่ได้มีไว้เพื่อขาย เนื่องจาก Ubuy เป็นเครื่องมือค้นหาระดับโลก ผลิตภัณฑ์อยู่ภายใต้กฎระเบียบด้าน การส่งออก/การค้า
THB 1865
สั่งซื้อตอนนี้และรับสินค้าประมาณ Monday, กันยายน 14
สินค้านี้ไม่ถูกจำกัดในประเทศของฉัน (หากสินค้านี้ไม่ถูกจำกัดในประเทศของคุณ กรุณาคลิกลิงก์ด้านบน ทีมงานของเราจะตรวจสอบและเปิดให้สั่งซื้อ)
จำนวน:
ได้รับการรับรอง PCI DSS และ ISO 27001:2022 พร้อมการชำระเงินแบบเข้ารหัสและการคุ้มครองผู้ซื้อเต็มรูปแบบทุกคำสั่งซื้อ
คุณสมบัติและประโยชน์
- Level up from basic SQL to advanced data analysis skills.
- Utilize real PostgreSQL datasets and modern features.
- Hands-on projects to build job-ready data analysis capabilities.
- Learn to analyze structured, geospatial, and time-series data.
- Gain practical experience with case studies and exercises.
- Perfect for aspiring data analysts and early-career professionals.
การรับประกันจาก Ubuy
ช้อปสบายใจไร้กังวล ด้วยสินค้าของแท้ 100% ระบบชำระเงินปลอดภัยได้มาตรฐาน PCI DSS การปกป้องข้อมูลด้วยมาตรฐาน ISO 27001 การจัดส่งข้ามพรมแดนที่รวดเร็วที่สุด คืนสินค้าฟรี และบรรจุภัณฑ์ที่ปลอดภัยในทุกคำสั่งซื้อ*
