資料科學 SQL 工作術：以 MySQL 為例與情境式 ChatGPT 輔助學習 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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Renée M. P. Teate

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資料科學
SQL
MySQL
ChatGPT
數據分析
資料庫
程式設計
學習
實務
情境式學習

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具体描述

　　[學會關鍵 SQL 技能，開啟你的資料科學職業生涯]
　　現今，許多企業與組織都要求資料科學家、資料分析師，必須具備從資料庫提取與結合原始資料、設計並生成所需資料集的能力，不需要靠資料工程師或資料庫管理者處理。

　　[SQL 是從事資料科學必學的 3 大技能之一]
　　本書是由與資料為伍 18 年經驗的資料科學家、資料庫開發者親自撰寫，教導有志於從事資料科學者一定要學會的 SQL 查詢技能，以及發現可能問題的解決方法。你將學到如何設計查詢程式，建構用於探索、分析的資料集，並於過程中培養資料分析思維。

　　此書會引導你建立用於商業智慧軟體，以及機器學習演算法等應用的資料集。教導做為資料科學家最需要的 SQL 查詢技能，並透過專家經驗學習如何從資料中獲得有價值的訊息或知識，並避免處理資料時會遇到的陷阱，幫助企業主管快速掌握情況做出正確決策。

　　[搭配 ChatGPT 輔助學習 SQL]
　　本書以業界主流也最普及的 MySQL 8.0 資料庫系統與 MySQL Workbench 工具做示範。在各章進行過程中依情境穿插 “ChatGPT 來幫忙” 說明框 (總共有 40 多個) 在你可能需要的地方補充相關背景知識或額外的學習技巧，例如請 ChatGPT 依指示產生 SQL 程式、挑出程式錯誤並修改、調整程式寫法增加執行效率、用 Show Me Diagram plugin 為 SQL 查詢繪製執行流程圖、用 Code Interpreter 執行 SQL 程式查詢 Excel 檔內容等等，讓 ChatGPT 與學習 SQL 融為一體。

　　[SQL 查詢技巧重點]
　　●瞭解基本 SQL 語法並設計有效的 SQL 查詢
　　●使用 SQL 進行探索性資料分析
　　●從資料庫中建構、篩選和排序需要的資料集
　　●使用 SQL JOIN 技巧，連結多個表格的資料
　　●為分析報表和機器學習應用設計資料集
　　●應用更進階的 SQL 技術，如窗口函數和 CTE
　　●建立資料庫表格和視圖，儲存並引用查詢結果

本書特色

　　● 資深資料科學家寫給有志從事資料科學者的貼心指導
　　● 學習作者觀察資料的視角，培養資料分析思維
　　● 提供書中 SQL 程式碼下載，節省讀者輸入時間
　　● 依學習情境所需穿插 40 多個 "ChatGPT 來幫忙" 說明框
　　● 各章練習題皆附參考答案，非常適合自主學習

深入資料庫管理與實務應用：從基礎架構到進階分析的全面指南本書旨在為資料庫管理、系統架設與進階資料分析的專業人士及有志於此領域的學習者，提供一套全面且實用的技術藍圖。內容聚焦於企業級資料庫系統的設計哲學、高效能架構的建置，以及資料在實際商業決策流程中的應用。我們將深入探討關係型資料庫的核心概念、非關聯式資料庫的特性與適用場景，並透過大量實戰案例，引導讀者掌握從資料建模、查詢優化到系統維護的關鍵技能。第一部分：資料庫基礎架構與設計原則本部分奠定讀者對現代資料庫系統的整體認知。我們首先剖析資料庫管理系統（DBMS）的演進歷程及其在企業 IT 架構中的核心地位。詳細闡述關聯式模型（Relational Model）的理論基礎，包括實體關係（ER）模型、正規化（Normalization）的各級標準（1NF, 2NF, 3NF, BCNF）及其在避免資料冗餘和確保資料一致性方面的實際作用。我們將著重於資料庫設計的最佳實踐。這包括如何根據業務需求選擇合適的資料類型、如何設計高效的索引結構（B-Tree, Hash, Full-text）以平衡讀取速度與寫入性能。對於中大型系統，資料庫的擴展性是關鍵。因此，本書將深入探討垂直擴展（Scale-Up）與水平擴展（Scale-Out）的技術選擇，包括資料分區（Partitioning）、資料分片（Sharding）的策略與實施細節，並對主從複製（Master-Slave Replication）和多主架構（Multi-Master）的優劣進行嚴謹的比較分析。第二部分：高效能查詢與系統調優實務成功的資料庫應用不僅在於結構的合理性，更在於查詢執行的效率。本章節將帶領讀者進入效能調優的核心領域。我們將詳細解析查詢執行計畫（Execution Plan）的解讀方法，學習如何識別低效能的 JOIN 操作、不當的子查詢使用，以及索引未被有效利用的情況。進階的查詢優化技術是本書的重點。我們將探討記憶體管理（Buffer Pool Sizing）、鎖定機制（Locking）的類型與死鎖（Deadlock）的偵測與預防策略。針對複雜的報告生成和即時分析需求，我們將介紹物化視圖（Materialized Views）的建立與維護、物化路徑（Materialized Path）的應用，以及窗口函數（Window Functions）在進階分析中的強大功能。系統層面的調優同樣不可或缺。本書會涵蓋操作系統層級的 I/O 調整、網路延遲的評估，以及如何監控資料庫的運行指標（如慢查詢日誌、連接池使用率、緩存命中率）來進行前瞻性的性能管理。第三部分：資料倉儲與商業智慧（BI）的架構實踐在現代商業決策中，資料分析能力是企業競爭力的核心。本部分聚焦於如何將營運資料庫（OLTP）的資料轉化為可供分析的洞察力（OLAP）。我們將詳細闡述資料倉儲（Data Warehouse, DWH）的設計哲學，特別是 Ralph Kimball 的星型模型（Star Schema）和雪花模型（Snowflake Schema）。讀者將學會如何構建事實表（Fact Table）與維度表（Dimension Table），並理解緩慢變化的維度（Slowly Changing Dimensions, SCD）的各種處理類型（Type 1, 2, 3）。萃取、轉換、載入（ETL）或萃取、載入、轉換（ELT）流程是資料倉儲的生命線。本書將分析多種 ETL 工具的架構特點，並探討如何設計健壯、可監控的資料管道（Data Pipeline），以確保資料的及時性與準確性。同時，我們也會討論資料湖（Data Lake）與資料倉儲的整合，探討在混合架構下，如何最大化數據資產的價值。第四部分：現代資料庫技術的拓展與融合隨著業務場景的多樣化，單一的關聯式資料庫已無法滿足所有需求。本章將探討 NoSQL 資料庫的應用場景。我們會對鍵值儲存（Key-Value Stores）、文件資料庫（Document Databases）、欄族資料庫（Column-Family Stores）和圖形資料庫（Graph Databases）進行深入的比較，並指導讀者在面對非結構化數據、高寫入負載或複雜關係網路時，如何正確選用非關聯式解決方案，實現多模態數據管理。此外，我們將探討分散式事務處理的挑戰，例如兩階段提交（Two-Phase Commit, 2PC）的限制，以及基於補償的異步事務（Saga Pattern）的設計思路。對於即時性要求極高的場景，我們也會概述串流處理（Stream Processing）的基礎概念，以及如何將串流資料無縫整合到批次分析流程中。第五部分：資料安全、治理與高可用性資料的價值與風險並存。本書的最後一部分將集中於確保資料庫系統的穩健性、安全性和合規性。我們將詳細介紹資料庫層級的安全機制，包括基於角色的存取控制（RBAC）、傳輸中與靜止資料的加密技術。資料遮罩（Data Masking）和資料匿名化（Anonymization）在測試環境和受監管行業中的實施細節將被詳述。高可用性（High Availability, HA）的策略是企業級系統的基石。我們將比較熱備份（Hot Standby）、主動-主動（Active-Active）架構的部署複雜度、故障轉移（Failover）的自動化與監控體系。最後，資料備份與災難復原（Disaster Recovery, DR）的策略將是結論性的討論，包括不同備份級別的選擇、恢復時間目標（RTO）與恢復點目標（RPO）的量化與達成。本書的目標是提供一套實用、深入且不拘泥於特定廠商限制的資料庫技術棧，使讀者能夠在複雜的資料環境中，獨立完成架構設計、性能優化及系統維護的任務。

著者信息

作者簡介

Renée M. P. Teate

　　Renée M. P. Teate是教學平台HelioCampus的資料科學主管，帶領團隊為大專院校打造機器學習模型。她從 2004 年就開始與資料為伍，專長在關聯式資料庫設計、資料驅動的網站開發、資料分析以及資料科學等。她擁有詹姆士麥迪遜大學整合科學技術學位，以及維吉尼亞大學系統工程學位，結合職場的豐富經驗，她自詡是一位「資料通才」。

　　她時常在科技與高等教育會議及聚會上演講，同時也在業界許多刊物分享其在資料科學上的成果以及職涯建議。她也成立『Becoming Data Scientist』的Podcast，並活躍於近7萬名追蹤者的Twitter 帳號 @BecomingDataSci (編註：twitter 於 2023 年 8 月改名為 X )。她經常建議有志於資料科學的人一定要學習 SQL，因為這是最有價值且最能延用的技能。

图书目录

第 1 章資料來源與資料庫
1.1 資料來源
1.2 用整合開發工具或程式皆可連上資料庫
1.3 關聯式資料庫
1.4 維度資料倉儲
1.5 對資料來源提出疑問
1.6 認識農夫市集資料庫
1.7 資料科學的術語
1.8 將農夫市集資料庫匯入 MySQL

第 2 章查詢資料的 SELECT 基本語法
2.1 SELECT 敘述句
2.2 查詢的語法結構
2.3 選擇要輸出的欄位，並可限制回傳的資料筆數
2.4 將輸出依欄位做排序的 ORDER BY 子句
2.5 單列欄位資料運算
2.6 數值四捨五入的函數
2.7 連接字串的函數
2.8 評估查詢指令的輸出
2.9 SELECT 語法小結

第 3 章為查詢設定篩選條件的 WHERE
3.1 篩選出符合條件的資料
3.2 利用多重條件篩選
3.3 多個欄位條件式篩選
3.4 數種用於篩選的關鍵字
3.5 透過子查詢（subquery）做篩選

第 4 章依條件作分支處理的 CASE
4.1 將每個分支個別處裡
4.2 以 CASE 產生二元欄位（Binary Flags）
4.3 將連續數值用 CASE 分出區間
4.4 透過 CASE 進行分類編碼
4.5 CASE 語法小結

第 5 章連結兩個或多個表格資料的 JOIN
5.1 兩個表格透過關聯的欄位連結
5.2 LEFT JOIN 左外部連結
5.3 RIGHT JOIN 右外部連結
5.4 INNER JOIN 內部連結
5.5 比較 LEFT、RIGHT、INNER JOIN 的差異
5.6 篩選連結資料時常見的陷阱
5.7 JOIN 兩個以上的表格

第 6 章摘要總結與聚合函數
6.1 將資料分組的 GROUP BY 子句
6.2 查詢分組與聚合資料
6.3 在聚合函數中放入算式
6.4 挑出最大與最小值的 MAX 和 MIN 函數
6.5 計數的 COUNT 函數與 DISTINCT 關鍵字
6.6 計算平均值的 AVG 函數
6.7 用 HAVING 子句篩選分組後的資料
6.8 在聚合函數中使用 CASE 語法

第 7 章窗口函數與子查詢
7.1 窗口函數 ROW_NUMBER
7.2 窗口函數 RANK & DENSE RANK
7.3 窗口函數 NTILE
7.4 聚合窗口函數
7.5 窗口函數 LAG & LEAD

第 8 章日期與時間函數
8.1 建立 datetime 資料型別欄位
8.2 提取 datetime 局部數值 EXTRACT、DATE、TIME
8.3 取得時間間隔的結束時間 DATE_ADD & DATE_SUB
8.4 計算時間差異 DATEDIFF
8.5 指定時間差異單位 TIMESTAMPDIFF
8.6 用聚合函數與窗口函數處理 datetime 資料

第 9 章探索資料的結構與特性
9.1 EDA 準備要探索的標的
9.2 探索 product 表格
9.3 探索所有可能的欄位值
9.4 探索資料隨時間變化的情況
9.5 探索多個表格(1) - 彙總銷售量
9.6 探索多個表格(2) - 存貨量 vs. 銷售量

第 10 章打造可重複分析用的自訂資料集
10.1 思考自訂資料集的需求
10.2 可重複使用自訂資料集的方法：CTEs 和 Views
10.3 SQL 為資料集增加更多可用性

第 11 章進階查詢語法結構
11.1 將兩個查詢結果聯集的 UNION
11.2 自我連結（Self-Join）找出最大值
11.3 統計每週的新顧客與回頭客

第 12 章建立機器學習需要的資料集
12.1 時間序列模型的資料集
12.2 二元分類模型的資料集
12.3 特徵工程的考量
12.4 建立資料集之後要做的事

第 13 章開發分析資料集的案例
13.1 生鮮蔬果銷售分析資料集(1)：影響銷售額的氣象、季節因素
13.2 生鮮蔬果銷售分析資料集(2)：供應商產品與存貨因素
13.3 生鮮蔬果銷售分析資料集(3)：整合市集與供應商的影響因素
13.4 顧客居住地區與人口統計分析資料集
13.5 價格分布與高低價分析資料集

第 14 章資料儲存與修改
14.1 將 SQL 查詢的資料集儲存成表格、視圖
14.2 加入時間戳記欄位
14.3 在既存表格中插入列資料與更新數值
14.4 將 SQL 納入程式腳本
14.5 本書結尾

附錄練習題解答

图书序言

ISBN：9789863127659
規格：平裝 / 400頁 / 17 x 23 x 2.4 cm / 普通級 / 全彩印刷 / 初版
出版地：台灣

本書分類：電腦資訊> 資料庫/大數據> 資料處理/大數據

用户评价

评分☆☆☆☆☆

装帧和纸张的质量也值得称赞，这对于一本需要经常翻阅和做笔记的技术书来说至关重要。书页的触感厚实，油墨清晰，即使用荧光笔做了大量的标记，也不会有渗透到下一页的烦恼，这极大地保证了我的阅读体验。一本好的工具书，理应经得起长时间的“折磨”，这本书的装订看起来就很耐用，能够陪伴我度过漫长的学习和工作阶段。这种对细节的关注，往往能反映出一个出版团队对知识传播的尊重，让人感觉物超所值，也更愿意推荐给身边的同行和后辈。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计真是让人眼前一亮，那种深邃的蓝色调配上简洁的字体，立刻就给人一种专业而又沉稳的感觉。光是看着书脊，就觉得里面装满了实实在在的干货，而不是那些华而不实的理论堆砌。我一直觉得，好的技术书籍，首先得在视觉上传达出它的价值，这本书无疑做到了这一点。它不像一些技术书籍那样，封面花里胡哨，内容却空泛无力，而是用一种克制而有力的设计语言，吸引着真正想深入学习数据科学和SQL的读者。那种感觉就像是走进一家装修极简但工具齐全的实验室，让人忍不住想立刻打开它，动手实践一番。

评分☆☆☆☆☆

我尤其欣赏这本书在讲解复杂概念时所采用的类比和比喻手法，它们非常生活化，且精准到位。很多技术书里的解释晦涩难懂，需要读者反复琢磨，但这本书的作者似乎天生就擅长化繁为简。比如，当他们解释某个复杂的JOIN操作的原理时，会用一个日常生活中常见的场景来打比方，瞬间就让那个原本抽象的数据库概念变得鲜活起来，仿佛触手可及。这种教学上的智慧，体现了作者深厚的实战经验，而不是纸上谈兵的理论知识，这对于我们这些需要快速将理论转化为生产力的从业者来说，简直是雪中送炭。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容选材非常贴合当前的行业趋势，它不仅仅停留在基础的SELECT和UPDATE层面，而是深入到了性能优化和数据架构设计这些更高级的议题。阅读过程中，我能明显感觉到作者对现实世界中数据挑战的深刻理解。它提供的案例不再是那种“你好，世界”式的简单查询，而是模拟了真实业务场景下的复杂需求，每一个练习都像是一次微型的项目实战。这种前瞻性和实用性的结合，让这本书的价值远超一本普通的参考手册，更像是一部实战宝典，随时可以从书架上抽出来应对突发的业务难题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节布局非常清晰，逻辑链条一环扣一环，完全没有那种知识点东拉西扯的杂乱感。刚开始接触数据处理时，很多书籍都会在基础概念上花费大量篇幅，读起来拖沓冗长，但这本书的编排方式却显得高明许多。它似乎很懂得读者的需求，直接切入核心，每一个小节的过渡都自然流畅，让你感觉自己不是在被动地接受信息，而是在一个经验丰富的导师的引导下，循序渐进地构建起整个知识体系。这种结构上的严谨性，极大地提升了阅读的效率和学习的深度，让人在短时间内就能感受到自己的能力得到了实实在在的提升。