Ragam Fungsi Dasar SQL untuk Data Analyst

Data analyst bekerja dengan menggunakan berbagai tools. Salah satunya adalah SQL. Sebagai bahasa yang dirancang khusus untuk dapat beroperasi pada manajemen database, SQL memiliki peranan krusial sehingga wajib bagi para data analyst untuk bisa menggunakannya. Setidaknya ada empat fungsi dasar SQL. Mulai dari untuk keperluan pengambilan data hingga untuk joining table. Cari tahu selengkapnya pada pembahasan berikut ini!

1. Pengambilan Data

Dengan menggunakan SQL, kalian dapat mengeksekusi query untuk memilih data spesifik dari satu atau lebih tabel dalam database. Statement SQL seperti SELECT, FROM, dan WHERE akan membantu kalian mengambil data sesuai kebutuhan, baik itu mencakup keseluruhan dataset atau hanya sebagian kecil berdasarkan kondisi tertentu. Dengan ini, kalian akan lebih mudah untuk menganalisis data.

Misalkan kalian bekerja sebagai data analyst untuk sebuah perusahaan ritel online. Tugas kalian menganalisis pola penjualan produk selama periode promosi tertentu. Kalian mencoba mencari tahu produk mana yang paling laris, wilayah mana yang mencatat penjualan terbanyak, dan jam berapa transaksi paling sering terjadi. Untuk mencapai ini, kalian bisa menggunakan SQL untuk mengambil data yang diperlukan dari database perusahaan.

Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

2. Filtering dan Sorting Data

Filtering dan sorting adalah dua operasi dasar dalam SQL yang sangat penting bagi untuk memperlancar proses analisis data. Filtering digunakan saat kalian ingin memiliki sejumlah data khusus untuk dianalisis. Biasanya menggunakan klausa WHERE yang disertai kondisi sederhana seperti sales > 1000 hingga kondisi yang lebih kompleks dengan menggunakan operator logis seperti AND, OR, dan NOT.

Sedangkan sorting, digunakan untuk mengatur ulang baris data berdasarkan nilai satu atau lebih kolom, menggunakan klausa ORDER BY. Sorting bisa dilakukan secara ascending atau descending dengan menambahkan DESC setelah nama kolom di klausa ORDER BY. Misalnya, kalian ingin melihat 10 transaksi teratas berdasarkan nilai transaksi untuk mengidentifikasi penjualan tertinggi, atau mungkin ingin mengurutkan data pelanggan berdasarkan tanggal pendaftaran untuk melihat pelanggan terbaru.

3. Aggregasi Data

Dengan menggunakan fungsi agregasi seperti SUM, AVG, MIN, MAX, dan COUNT, kalian dapat dengan cepat melakukan perhitungan statistik untuk mengetahui karakteristik data. Misalnya, fungsi SUM untuk menghitung total penjualan, donasi, atau jumlah barang yang terjual. Sementara itu, AVG membantu dalam menghitung rata-rata nilai dari set data, seperti rata-rata penjualan per transaksi atau rata-rata skor dalam survei.

Selain itu, fungsi MIN dan MAX diperlukan untuk mengidentifikasi nilai ekstrem dalam dataset, seperti harga produk termahal atau termurah, atau transaksi dengan nilai tertinggi dan terendah. Ada juga COUNT yang memberikan jumlah total baris yang memenuhi kriteria tertentu, seperti jumlah pelanggan yang telah melakukan pembelian atau jumlah transaksi yang terjadi dalam periode tertentu.

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

4. Joining Table

Dengan menggunakan berbagai jenis join seperti INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, dan FULL OUTER JOIN, kalian dapat menggabungkan baris dari dua tabel atau lebih berdasarkan kondisi yang cocok, biasanya relasi antara kolom kunci (primary key) di satu tabel dengan kolom kunci asing (foreign key) di tabel lain.

Misalnya, dalam database perusahaan ritel, tabel ‘pelanggan’ yang berisi informasi pelanggan dapat digabungkan dengan tabel ‘transaksi’ yang mencatat setiap pembelian, menggunakan ID pelanggan sebagai penghubung. Dengan ini, kalian dapat memperoleh insight menyeluruh tentang aktivitas pembelian pelanggan, menggabungkan data demografis pelanggan dengan riwayat transaksi.

Nah, untuk bisa memaksimalkan penggunaan fungsi SQL, kalian harus mulai belajar secara konsisten. Bingung mulai belajar darimana? DQLab adalah jawabannya. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

  
  

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan asah kemampuan kalian dalam menggunakan SQL atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python! 

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya