MySQL数据分析实战：从数据中挖掘洞察，赋能业务决策

 # 1. MySQL数据分析基础** MySQL作为一款流行的关系型数据库管理系统，在数据分析领域有着广泛的应用。本章将介绍MySQL数据分析的基础知识，包括： - **数据库连接：**介绍如何使用Python连接MySQL数据库，并执行基本的查询操作。 - **数据查询：**讲解SQL查询语言的基本语法，包括SELECT、WHERE、GROUP BY和ORDER BY等常用语句。 - **数据导出：**介绍如何将MySQL中的数据导出为CSV或Excel等格式，以便进行进一步的分析。 # 2. 数据获取与预处理 数据获取与预处理是数据分析过程中的重要环节，为后续的数据探索、建模和分析提供基础。本章节将介绍如何从MySQL数据库中连接和提取数据，以及如何对数据进行清洗和转换，以提高数据质量和分析效率。 ### 2.1 数据源连接与提取 #### 2.1.1 MySQL数据库连接 连接MySQL数据库需要使用合适的驱动程序和连接参数。在Python中，可以使用`MySQLdb`或`PyMySQL`等第三方库进行连接。以下代码示例演示如何使用`MySQLdb`连接MySQL数据库： ```python import MySQLdb # 连接参数 host = 'localhost' user = 'root' password = 'password' database = 'test' # 连接数据库 conn = MySQLdb.connect(host, user, password, database) ``` #### 2.1.2 数据查询与导出 连接数据库后，可以使用SQL语句查询数据。`SELECT`语句用于检索数据，其语法如下： ```sql SELECT column1, column2, ... FROM table_name WHERE condition ``` 查询结果可以通过`fetchall()`方法获取，返回一个包含所有查询结果的元组列表。以下代码示例演示如何查询MySQL数据库并导出数据到CSV文件： ```python # 查询数据 cursor = conn.cursor() cursor.execute("SELECT * FROM table_name") result = cursor.fetchall() # 导出数据到CSV文件 with open('data.csv', 'w') as f: for row in result: f.write(','.join(str(col) for col in row) + '\n') ``` ### 2.2 数据清洗与转换 #### 2.2.1 数据类型转换 数据类型转换是将数据从一种类型转换为另一种类型。在数据分析中，常见的类型转换包括： - 数值类型转换：将字符串类型转换为数字类型，如`int()`、`float()` - 字符串类型转换：将数字类型转换为字符串类型，如`str()` - 日期时间类型转换：将字符串类型转换为日期时间类型，如`datetime.strptime()` 以下代码示例演示如何将字符串类型的日期转换为日期时间类型： ```python from datetime import datetime # 字符串类型的日期 date_s ```