Formation SQL pour l'Analyse de Données : Interroger vos bases clients en toute autonomie

Programme de la formation
SQL pour l'Analyse de Données : Interroger vos bases clients en toute autonomie

• Introduction aux Bases de Données Relationnelles et SQL

  - Identifier les composants d'une base de données relationnelle.
  - Décrire le rôle du langage SQL dans la gestion des données.
  - Exécuter une première requête SELECT simple sur une table client.

• Extraction de Données Clients avec SELECT

  - Écrire des requêtes SQL pour sélectionner des colonnes spécifiques.
  - Utiliser l'alias de colonne pour améliorer la lisibilité des résultats.
  - Extraire la liste des clients ayant réalisé un achat.

• Filtrage des Enregistrements Clients avec WHERE

  - Appliquer la clause WHERE pour filtrer des enregistrements.
  - Utiliser les opérateurs logiques (AND, OR, NOT) pour des critères multiples.
  - Identifier les clients par segment d'âge.

• Tri et Limitation des Résultats Clients

  - Trier les résultats avec la clause ORDER BY.
  - Limiter le nombre d'enregistrements retournés avec LIMIT/TOP.
  - Filtrer et trier des enregistrements clients selon des critères définis.

• Jointure de Tables pour Consolider les Données Clients (JOIN)

  - Expliquer le principe des jointures (INNER JOIN, LEFT JOIN).
  - Joindre des tables pour consolider des informations clients.
  - Récupérer les informations de commande associées à chaque client.

• Fonctions d'Agrégation pour l'Analyse Client

  - Utiliser les fonctions d'agrégation (COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX).
  - Calculer le chiffre d'affaires total par client.
  - Calculer des indicateurs agrégés sur les bases clients.

• Regroupement et Filtrage des Données Agrégées (GROUP BY, HAVING)

  - Regrouper les résultats avec la clause GROUP BY.
  - Filtrer les groupes avec la clause HAVING.
  - Calculer le chiffre d'affaires moyen par client sur une période donnée.

• Cas Pratiques et Optimisation des Requêtes Clients

  - Extraire la liste des clients ayant réalisé un achat au cours des 3 derniers mois.
  - Identifier les clients par segment d'âge et de localisation géographique.
  - Optimiser une requête SQL pour améliorer les performances d'extraction.