av 白虎 润乾SPL数据分析用具：解决 SQL 数据分析痛点的编程话语
发布日期：2024-12-17 21:55 点击次数：124
数据分析师的平常离不开多样数据操作，过滤、分组、汇总、排序……av 白虎，靠近这些基本需求，SQL 用起来照实轻车熟路。比如，查个用户分组销售额、筛选一批进击客户，这么的任务用 SQL 写出来就像英语一样通俗，飞速贬责：
SELECT area， SUM(amount) FROM sales WHERE amount > 1000 GROUP BY area;SQL 看起来像是“通俗高效”的代名词，径直查询、径直复返效果——这亦然它为什么成为数据分析标配用具的原因之一。但跟着情况的变化，这种名义上的“通俗”很快会被突破。
比如，要处理的是土产货文献中的数据，而不是数据库里的表怎么办？这时 SQL 可能就不灵了，因为它自身即是“绑死”在数据库上的用具。比拟之下，SPL （Structured Process Language）不错跳过“把数据装进数据库”的困难，从文献径直谋略：
1、=T("sales.txt") 张开剩余91% 2、=A1.select(amount>1000) 3、=A2.groups(area;sum(amount):total_amount)这段 SPL 代码竣事了与上头 SQL 查询辩论的逻辑，但更进击的是：不需要搭建数据库环境！ 一个文本文献，几行代码就能径直分析。这种纯真性不仅省下了数据导入的时辰，还大大裁减了使用的门槛。
虽然，咫尺也有些不错径直针对文献用 SQL 的技能了，这个困难还不黑白常大。不外，这仅仅运转，靠近更复杂需求时，SPL 的上风就会更隆起了，尤其是当 SQL 披走漏它的两大痛点——难写和难调试时，SPL 的规画念念路会让这些痛点理丝益棼。
写起来不费力，少掉三根头发
SPL：写代码如搭积木，复杂逻辑平缓贬责
咱们王人知谈，践诺中的分析需求时常不啻“查个数、分个组”那么通俗。以谋略某支股票的最长贯穿高涨天数为例，复杂性来了，SPL 的代码却仍然深广又显豁：
1、=T(“StockRecords.txt”) 2、=A1.sort(CODE，DT) 2、=A2.group(CODE;~.group@i(CL第一步：从文本读取数据；
第二步：按股票和交游日排序；
第三步：按股票代码分组；并凭据涨跌要求分组谋略最大长度。
每一步王人不错看作搭积木般的当然操作av 白虎，无需写复杂的嵌套查询，SPL 的过程式语法让扫数谋略历程贴合分析师的念念维方式。
SQL：写代码就像解数学竞赛题
再来看 SQL，为了相似的主义，它的写法号称“脑细胞杀手”：
SELECT CODE， MAX(con_rise) AS longest_up_days FROM ( SELECT CODE， COUNT(*) AS con_rise FROM ( SELECT CODE， DT， SUM(updown_flag) OVER (PARTITION BY CODE ORDER BY CODE， DT) AS no_up_days FROM ( SELECT CODE， DT， CASE WHEN CL > LAG(CL) OVER (PARTITION BY CODE ORDER BY CODE， DT) THEN 0 ELSE 1 END AS updown_flag FROM stock ) ) GROUP BY CODE， no_up_days ) GROUP BY CODE;子查询套子查询，窗口函数加要求判断，光是读懂这段代码就得靠清楚。淌若需求改一下？抱歉，可能得推倒重来。用 SQL 作念复杂分析，嗅觉不是在写代码，而是插足嵌套结构奥赛。
调试起来不抓狂，每天多睡两小时
SPL：调试用具全家桶，交互分析爽到爆
调试 SQL 的时候，你是否有过这么的资格：写了个大查询，不知谈那儿出错，只可把语句一块块终结跑，拆一次改一次，几乎是大型灾难片现场。SPL 怎么解决这个问题？它为数据分析师提供了一整套调试用具：
国产xxx 建树断点：代码施行到关节点时暂停，随时检察局部效果。 单步施行：一步步跑代码，不雅察中间值，排查问题一目了然。 及时检察：每一排的谋略效果径直展示在右侧效果面板，再也无用猜效果对不合。调试体验就像玩游戏开了无尽金币，爽到爆！你无用再为失实效果画脂镂冰拆分代码，遍地随时掌持全局。
有了这些丰富的调试功能，尤其是右侧所见即所得的效果面板，SPL 极大增强了数据分析的交互性。每写一步代码，王人能径直看到谋略效果，修改参数、改动逻辑坐窝成功。分析师不再需要连气儿写完大段代码后害怕运行，而是不错像搭积木一样一步步构建分析历程，随时考证假定。
比如在股票分析入网算股票连涨区间时，SPL 就不错一步步随看随写，有新见解修改后坐窝就能看到效果，交互性妥妥的。
SQL：调试功能等于“莫得”
再看 SQL 的调试体验，果然令东谈主莫名。SQL 调试不守旧断点，单步施行更是离奇乖癖。想要调试？抱歉，你得把代码一层层终结，分段施行，每次修改王人得从头运行。数据分析师的时辰就这么被“硬着头皮”的调试过程白白滥用。
举例，上头那段谋略股票涨幅的 SQL，如果运行效果不合，调试需要：
单独运行最内层子查询，看有莫得错； 修改后再加一层跑，确保逻辑没崩； 终末查验顶层查询，可能要反复改写；这么的责任方式，几乎让东谈主怀疑东谈主生。
复杂分析也稳健，SPL 才是数据分析的盼望用具
前边谋略股票连涨区间的例子用 SQL 很难写，这里径直用 SPL 来作念，感受一下复杂度：
1、=T("StockRecords.xlsx")
2、=A1. sort(CODE，DT)
3、=A2.group@i(CODE!=CODE[-1] av 白虎