Sederetan Fungsi SQL untuk Project Data Analyst

Project Data Analyst merupakan jalan pintas seorang pemula agar bisa mengupgrade skillnya dan mengembangkan kemampuan khusus terkait profesi data analyst di industri. Seperti yang kita tahu bahwa kebutuhan industri data akan posisi data analyst semakin besar.

Hal ini dilakukan oleh perusahaan untuk merekrut tenaga data yang bisa menerjemahkan data menjadi sebuah informasi yang tepat guna dan actionable untuk diimplementasikan dalam setiap keputusan. Salah satu bahasa pemrograman yang perlu dikuasai oleh Data Analyst adalah SQL.

SQL punya banyak variasi query yang bisa dimanfaatkan untuk operasi database dan manajemen data secara keseluruhan. 

Sadar atau tidak, selain posisi data analyst, posisi lain juga perlu mengaplikasikan SQL dalam keseharian pekerjaannya. Namun, bagi seorang pemula pastinya akan sulit untuk memahami bahasa SQL ini kalau tidak didasari dengan dasar yang kuat. Kamu bisa mencoba project data analyst untuk meningkatkan skill SQL kamu!

Apalagi sekarang banyak yang mengadakan kompetisi project yang tentunya bisa kamu ikuti untuk menabung portofolio data kamu khususnya dengan topik SQL.

So, buat kalian yang penasaran pokok materi SQL dasar apa yang biasanya diajarkan sebagai pondasi dalam menyusun project data analyst? Pastikan jangan sampai skip artikel ini ya sahabat DQLab!

1. Fungsi WHERE

Dalam SQL, pernyataan WHERE digunakan untuk memfilter baris dalam sebuah tabel berdasarkan kondisi tertentu. Pernyataan WHERE memungkinkan Anda untuk mengambil baris yang memenuhi kriteria tertentu, sehingga memungkinkan Anda untuk mengambil subset data yang dibutuhkan dari tabel.

Berikut adalah sintaks umum untuk pernyataan WHERE dalam SQL:

Di sini, column1, column2, dan seterusnya adalah kolom yang ingin Anda pilih dari tabel table_name. condition adalah kondisi yang harus dipenuhi oleh baris yang akan dipilih. Kondisi ini bisa berupa ekspresi logika, perbandingan, atau kombinasi keduanya.

Contoh penggunaan WHERE:

Misalkan kita memiliki tabel "Customers" dengan kolom "CustomerName" dan "Country". Kita ingin mengambil semua pelanggan dari negara 'USA'. Berikut adalah contoh pernyataan SQL yang menggunakan WHERE untuk mencapai itu:

Pernyataan di atas akan mengambil semua nama pelanggan dari tabel "Customers" yang memiliki nilai "Country" setara dengan 'USA'. Hasilnya adalah daftar pelanggan dari negara USA.

Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

2. Fungsi SORT

Dalam SQL, pernyataan SORT atau perintah ORDER BY dipakai untuk mengurutkan baris dalam hasil query berdasarkan satu atau lebih kolom.

Fungsi SORT digunakan untuk mengurutkan data dalam urutan tertentu seperti ascending atau descending berdasarkan nilai-nilai dalam kolom yang telah ditentukan. Berikut adalah sintaks umum yang digunakan untuk pernyataan SORT atau ORDER BY dalam SQL:

Di sini, column1, column2, dan seterusnya adalah kolom yang ingin Anda urutkan dalam hasil query. Anda dapat menentukan urutan pengurutan dengan menggunakan kata kunci ASC (ascend) untuk urutan menaik (default) atau DESC (descend) untuk urutan menurun.

Contoh penggunaan SORT atau ORDER BY:

Misalkan kita memiliki tabel "Products" dengan kolom "ProductName" dan "UnitPrice". Kita ingin mengambil semua produk dari tabel tersebut dan mengurutkannya berdasarkan harga satuan (UnitPrice) dari yang termurah ke yang termahal. Berikut adalah contoh pernyataan SQL yang menggunakan ORDER BY untuk mencapai itu:

Pernyataan di atas akan mengambil nama produk dan harga satuan dari tabel "Products" dan mengurutkannya secara menaik berdasarkan harga satuan. Hasilnya adalah daftar produk yang diurutkan berdasarkan harga satuan dari yang termurah ke yang termahal.

3. Fungsi HAVING

Dalam SQL, pernyataan HAVING digunakan bersama dengan pernyataan GROUP BY untuk memfilter baris yang dihasilkan oleh hasil pengelompokan (agregat). Pernyataan HAVING memungkinkan Anda untuk menerapkan kondisi pada hasil pengelompokan untuk membatasi baris yang dihasilkan.

Berikut adalah sintaks umum untuk pernyataan HAVING dalam SQL:

Di sini, column1, column2, dan seterusnya adalah kolom yang digunakan untuk mengelompokkan data. condition adalah kondisi yang harus dipenuhi oleh hasil pengelompokan yang akan dipilih.

Contoh penggunaan HAVING:

Misalkan kita memiliki tabel "Orders" dengan kolom "CustomerID" dan "TotalAmount". Kita ingin mengambil daftar pelanggan yang memiliki total jumlah pesanan lebih besar dari 1000. Berikut adalah contoh pernyataan SQL yang menggunakan HAVING untuk mencapai itu:

Pernyataan di atas akan mengambil ID pelanggan dan total jumlah pesanan dari tabel "Orders" dan mengelompokkannya berdasarkan ID pelanggan. Kemudian, HAVING akan menerapkan kondisi di mana hanya hasil pengelompokan dengan total jumlah pesanan lebih besar dari 1000 yang akan dipilih.

Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya

4. Fungsi MAX

Fungsi MAX dalam SQL digunakan untuk mengambil nilai maksimum dari sebuah kolom dalam tabel. Fungsi ini mengambil kumpulan nilai dalam kolom dan mengembalikan nilai terbesar di antara mereka. Berikut adalah sintaks umum untuk menggunakan fungsi MAX dalam SQL:

Di sini, column_name adalah nama kolom dari tabel yang ingin Anda gunakan untuk mencari nilai maksimum.

Contoh penggunaan fungsi MAX:

Misalkan kita memiliki tabel "Products" dengan kolom "ProductName" dan "UnitPrice". Kita ingin mencari produk dengan harga satuan tertinggi. Berikut adalah contoh pernyataan SQL yang menggunakan fungsi MAX untuk mencapai itu:

Pernyataan di atas akan mengambil nilai maksimum dari kolom "UnitPrice" dalam tabel "Products" dan mengembalikan hasilnya dengan nama kolom "MaxPrice". Hasilnya adalah harga satuan tertinggi dari produk dalam tabel.

Fungsi MAX berguna ketika Anda perlu mencari nilai maksimum dari sebuah kolom, seperti mencari harga tertinggi, nilai tertinggi, atau tanggal tertinggi. Ini membantu dalam analisis data, pengambilan keputusan, atau pengembangan laporan yang melibatkan identifikasi nilai maksimum dari data yang ada.

Sahabat DQ tentu yakin untuk terbiasa menghindari kesalahan tersebut, adalah dengan terus berlatih. Semakin sering kita menyelesaikan beragam project, semakin sering pula kita memperbaiki kemampuan kita. Kalian bisa mulai melatih diri dengan menyelesaikan ragam project data analyst di DQLab. 

Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. 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 jadilah ahli dalam menyampaikan insight data dengan mengikuti  Bootcamp Data Analyst with SQL and Python! 

Penulis: Reyvan Maulid