MSSQL数据分析：从数据到图形-猿码集

1. 数据源介绍

MSSQL是Microsoft SQL Server的简称，是一种基于关系模型的半结构化数据存储管理系统。在数据分析中，我们通常需要从MSSQL中读取需要的数据，然后进行加工处理，生成可视化图表等，以便更好的展现数据的意义和价值。

1.1 连接MSSQL数据库

在Python中，我们可以使用pyodbc库来连接MSSQL数据库。在连接之前，我们需要安装驱动程序。PyODBC所用的驱动程序与ODBC APIs的driver manager紧密关联。这意味着PyODBC支持大多数ODBC API所用的数据库。这里我们安装Microsoft ODBC Driver for SQL Server连接器，步骤如下：

步骤1：

!sudo su !curl https://packages.microsoft.com/keys/microsoft.asc | apt-key add - !curl https://packages.microsoft.com/config/ubuntu/16.04/prod.list | tee /etc/apt/sources.list.d/msprod.list !apt-get update !ACCEPT_EULA=Y apt-get install -y msodbcsql17 !apt-get install -y unixodbc-dev

步骤2：

接下来，我们需要构造一个ODBC连接字符串，格式为：'DRIVER={ODBC Driver};Server=myServerAddress;Database=myDataBase;uid=myUsername;pwd=myPassword'。其中，'DRIVER={ODBC Driver}'是ODBC连接器的驱动程序，'Server=myServerAddress'是指定MSSQL数据库所在服务器的地址，'Database=myDataBase'是指定连接的数据库名称，'uid=myUsername'和'pwd=myPassword'是指定MSSQL数据库的用户名和密码。

步骤3：

将ODBC连接字符串传递给pyodbc的connect()函数，即可建立与MSSQL数据库的连接，并进行数据操作，例如：


import pyodbc
#连接MSSQL数据库
connection_string = 'DRIVER={ODBC Driver};Server=myServerAddress;Database=myDataBase;uid=myUsername;pwd=myPassword'
cnxn = pyodbc.connect(connection_string)
#查询表
cursor = cnxn.cursor()
cursor.execute('SELECT * FROM myTable')
rows = cursor.fetchall()

2. 数据加工与处理

2.1 数据清洗

在从MSSQL数据库中读取数据后，我们通常需要进行数据清洗，以保证后续操作的准确性。数据清洗的具体操作包括：

删除重复数据

删除缺失值过多的数据

删除异常值

2.2 数据转换

有时，我们需要将原始数据做一些转换，以便更好地展现数据的含义。如将数据转换为均值，标准差等统计值，或将日期时间数据转换为年、月、日等等。

3. 数据可视化

3.1 Matplotlib

Matplotlib是Python中一个基于Numpy的绘图库，我们可以使用Matplotlib来生成各种类型的图表，如折线图、柱状图、饼图等。Matplotlib允许我们自定义颜色、线型、标记等参数，以更好的展现数据的含义。示例代码如下：


import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(0, 10, 0.1)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('sin(x)')
plt.title('Sine Wave')
plt.show()

3.2 Seaborn

Seaborn是基于Matplotlib的Python数据可视化库，它提供了一些Matplotlib没有的功能，例如，更高级的数据可视化、图表美化等。Seaborn中有许多内置的图表类型，如热力图、条形图、散点图等，都可以通过简单的API调用实现。示例代码如下：


import seaborn as sns
#读取数据
tips = sns.load_dataset("tips")
#绘制散点图
sns.scatterplot(data=tips, x="total_bill", y="tip", hue="time")
plt.show()

3.3 Plotly

Plotly是一种交互式数据可视化工具，它可以通过Web浏览器或Python中的Jupyter Notebook等实现交互式绘图。在Plotly中，我们可以创建各种高级图表，如热图、轮廓图、漏斗图等，并且可以自定义样式、调整大小等。示例代码如下：


import plotly.express as px
#读取数据
iris = px.data.iris()
#绘制散点图
fig = px.scatter(iris, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species")
fig.show()

4. 结论

在MSSQL数据分析中，我们需要先连接MSSQL数据库，并进行数据的清洗和加工处理，以及可视化图表的生成。准确、简洁、美观、易懂是一个成功的数据分析报告必不可少的特点。

MSSQL数据分析：从数据到图形