PROMO SUPER HUT JAKARTA KE-497!
Belajar Data Science 12 Bulan hanya 175K!

0 Hari 19 Jam 27 Menit 23 Detik

Menyelami Dunia SQL Group By dengan Analisis Lanjutan

Belajar Data Science di Rumah 07-Desember-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1-longtail-rabu-06-2023-12-07-193332_x_Thumbnail800.jpg

Group By merupakan salah satu perintah yang ada dalam SQL, dimana fungsinya adalah untuk melakukan grouping atau pengelompokkan data. Tidak bisa dipungkiri, praktisi data pasti akan bertemu dengan keadaan yang mengharuskan untuk menghitung data berdasarkan grupnya.


Group By adalah salah satu statement SQL yang paling banyak digunakan di berbagai project. Statement GROUP BY digunakan untuk menemukan matriks utama seperti average, nilai max dan min, dan lain sebagainya dalam data yang telah dikelompokkan berdasarkan variabel tertentu.


SQL Group By mungkin terdengar familiar bagi yang sudah terbiasa dengan database, tetapi apakah kamu tahu bahwa ada lebih banyak lagi yang bisa dijelajahi di dalamnya? 


Artikel ini akan membawa kita lebih dalam ke dalam dunia SQL Group By dan membahas konsep-konsep lanjutan seperti GROUP_CONCAT, ROLLUP, dan CUBE. Mari kita lihat bagaimana konsep-konsep ini dapat memberikan wawasan lebih dalam dan mendalam dalam analisis data menggunakan SQL.


1. Dasar-dasar SQL Group By

SQL

Sebelum kita masuk ke konsep lanjutan, mari ingat kembali dasar-dasar SQL Group By. Ketika kita menggunakan GROUP BY, kita mengelompokkan baris berdasarkan nilai-nilai tertentu dalam satu atau lebih kolom. Ini adalah cara yang efektif untuk menggabungkan data dan menghitung statistik seperti jumlah atau rata-rata.


Misalnya, jika kita memiliki tabel dengan data penjualan, kita dapat menggunakan GROUP BY untuk mengetahui total penjualan per produk.


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. GROUP_CONCAT: Menggabungkan Nilai dalam Kelompok

SQL


GROUP_CONCAT adalah salah satu konsep lanjutan dalam SQL Group By yang memungkinkan kita menggabungkan nilai-nilai dari baris-baris yang sesuai dalam kelompok tertentu. Ini sangat berguna ketika kita ingin menampilkan nilai-nilai tertentu sebagai satu string.


Contohnya, jika kita memiliki tabel yang menyimpan data pembelian, kita dapat menggunakan GROUP_CONCAT untuk menggabungkan nama produk yang dibeli oleh setiap pelanggan.


3. ROLLUP: Agregasi Bertingkat

SQL

ROLLUP adalah konsep yang memungkinkan kita membuat aggregasi secara bertingkat. Artinya, kita dapat melihat hasil agregasi untuk setiap tingkat hierarki dalam GROUP BY. 


Misalnya, jika kita mengelompokkan data berdasarkan tahun dan bulan, ROLLUP akan memberikan total untuk setiap bulan dan total keseluruhan untuk setiap tahun.


4. CUBE: Analisis Data Multi-Dimensi

SQL

CUBE adalah konsep yang memungkinkan kita untuk melakukan analisis data multi-dimensi. Dengan menggunakan CUBE, kita dapat melihat hasil agregasi untuk semua kombinasi nilai pada kolom-kolom yang ditentukan. Ini memberikan wawasan yang lebih mendalam dan membantu dalam pemahaman hubungan antar variabel.


5. Integrasi Konsep Lanjutan dalam Analisis Data yang Kompleks

Dengan memahami konsep-konsep lanjutan seperti GROUP_CONCAT, ROLLUP, dan CUBE, kita dapat mengintegrasikannya dalam analisis data yang lebih kompleks. Sebagai contoh, kita dapat menggunakan ROLLUP untuk melihat total penjualan pada tingkat yang berbeda, dan kemudian menggunakan GROUP_CONCAT untuk menampilkan produk-produk yang paling banyak terjual dalam setiap tingkat tersebut.


Baca juga : Catat! Ini 3 Keuntungan Belajar SQL dalam Mengolah Data


Jika kamu tertarik untuk mendalami konsep SQL Group By dan konsep-konsep lanjutannya, kami mengundangmu untuk bergabung dengan kursus SQL di DQLab.


DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.

Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. 


Selain itu, Bootcamp Data Analyst with SQL and Python juga termasuk kelas yang direkomendasikan bagi pemula yang ingin melakukan pembelajaran data untuk menjadi seorang Data Analyst. Tentunya nanti kita akan dihadapkan dengan study case yang bisa menambah portfolio data.


Untuk mendapatkan pengalaman belajar menarik, buruan sign up di DQLab.id. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst!


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login