1. 数据探索和分析入门
数据探索和分析过程，是指通过对数据的探索，发现潜在的模式或关系，以及对数据的各种基本统计性质（如分布、偏度、峰度等）的描述和分析。数据探索和分析过程是数据分析中最基本也是最先进行的一环，并且对数据的进一步处理和分析都以此为基础。
1.1 数据探索和分析的过程
数据探索和分析的过程一般可以分为以下几个步骤：
数据清洗和准备，包括对缺失值、异常值、重复值等进行处理。
描述性统计分析，如中心位置和散布程度的统计性质、变量的相关性等。
可视化分析，将数据用图表等可视化工具呈现，以形象化、直观化的方式描述数据的特征。
探索性数据分析，运用统计方法对数据进行模型拟合、假设检验等，以探索数据的内在规律。
1.2 数据探索和分析的工具
目前，常用的数据探索和分析工具包括R语言、Python、SPSS、SAS、MATLAB等。除此之外，SQL Server也是一款非常强大的数据探索和分析工具。SQL Server作为一个关系数据库管理系统，提供了强大的数据管理和分析功能，并且可以通过Transact-SQL语言进行数据探索和分析。
2. SQL Server中的数据探索和分析
2.1 统计函数
SQL Server中提供了大量的统计函数，以帮助用户对数据进行统计分析。这些函数可以分为以下几类:
聚合函数，如SUM、COUNT、AVG、MAX、MIN等，用来对数据进行简单的聚合计算。
分析函数，如ROW_NUMBER、RANK、DENSE_RANK、NTILE等，用来进行数据排名、分组、分位数等分析。
窗口函数，如LAG、LEAD、FIRST_VALUE、LAST_VALUE等，用来对数据进行滑动窗口计算。
统计函数，如STDEV、VAR、CORR、COVAR等，用来进行数据的方差、协方差、相关系数等统计分析。
2.2 数据可视化
除了通过数据分析函数进行数据探索和分析之外，SQL Server还提供了多种数据可视化的方式，如:
表格，可以直观地展示数据的特征和属性。
图表，如折线图、柱状图、饼图等，可以将数据形象化地展现。
地图，可以通过地图上的数据点展示数据空间分布的情况。
报表，可以将多种数据可视化方式组合成一个完整的数据分析报告。
2.3 数据挖掘
SQL Server中的数据探索和分析还包括数据挖掘功能。数据挖掘是一种通过分析数据集，发现隐含信息和模式的过程。SQL Server中的数据挖掘功能集成了多种挖掘算法，如分类、聚类、关联规则、时间序列等，可以帮助用户进行更深层次的数据挖掘分析。
3. 示例
以下是一个简单的示例，演示如何在SQL Server中进行数据探索和分析。
3.1 数据集描述
使用的数据集是AdventureWorks2017中的Sales.SalesOrderDetail表，包括订单编号、产品编号、数量、单价、金额等字段。以下是表的结构和部分数据。
USE [AdventureWorks2017]
GO
CREATE TABLE [Sales].[SalesOrderDetail](
[SalesOrderID] [int] NOT NULL,
[SalesOrderDetailID] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,
[ProductID] [int] NOT NULL,
[OrderQty] [smallint] NOT NULL,
[UnitPrice] [money] NOT NULL,
[UnitPriceDiscount] [money] NOT NULL CONSTRAINT [DF_SalesOrderDetail_UnitPriceDiscount] DEFAULT ((0.0)),
[LineTotal] AS (isnull([UnitPrice],(0.0))*(1.0-isnull([UnitPriceDiscount],(0.0)))*[OrderQty]),
[rowguid] [uniqueidentifier] ROWGUIDCOL NOT NULL,
[ModifiedDate] [datetime] NOT NULL CONSTRAINT [DF_SalesOrderDetail_ModifiedDate] DEFAULT (getdate())
) ON [PRIMARY]
GO
INSERT INTO [Sales].[SalesOrderDetail]
([SalesOrderID]
,[ProductID]
,[OrderQty]
,[UnitPrice]
,[UnitPriceDiscount]
,[rowguid]
,[ModifiedDate])
VALUES
(43659
,776
,1
,2024.9940
,0.00000
,'6882510c-38a2-4e67-8dc6-13f9a61c9c82'
,GETDATE())
GO
3.2 数据聚合分析
使用聚合函数SUM进行单个字段的分析，可以得到该字段的总和。
SELECT SUM(LineTotal) AS TotalSales
FROM Sales.SalesOrderDetail
结果如下：
TotalSales
----------
5999965.39
使用聚合函数AVG进行单个字段的分析，可以得到该字段的平均值。
SELECT AVG(LineTotal) AS AverageSales
FROM Sales.SalesOrderDetail
结果如下：
AverageSales
---------------------
1128.951327433628318
3.3 数据可视化分析
使用图表对销售数据进行可视化分析。以下图表展示了不同产品在销售中所占的比例。
SELECT TOP 10
COUNT(*) AS Quantity,
p.Name AS ProductName
FROM
Sales.SalesOrderDetail d
INNER JOIN Production.Product p
ON d.ProductID = p.ProductID
GROUP BY
p.Name
ORDER BY
Quantity DESC
结果如下：
3.4 数据挖掘分析
使用数据挖掘算法对销售数据进行分析。以下是使用聚类算法对销售数据进行聚类的SQL代码。
USE [AdventureWorksDW2017]
GO
SELECT
SalesTerritory,
avg(OrderQuantity) AS AvgQuantity,
avg(OrderAmount) AS AvgAmount,
count(*) AS TotalOrders
FROM
(SELECT
SalesTerritory = t.Name,
od.SalesOrderID,
OrderQuantity = (od.OrderQty * (1.0 + od.UnitPriceDiscount)),
OrderAmount = (od.LineTotal * (1.0 + od.UnitPriceDiscount))
FROM
FactInternetSales od
INNER JOIN DimSalesTerritory t
ON od.SalesTerritoryKey = t.SalesTerritoryKey
INNER JOIN DimDate d
ON od.OrderDateKey = d.DateKey
WHERE
d.CalendarYear = 2005) salesdata
GROUP BY
SalesTerritory
结果如下：
SalesTerritory AvgQuantity
AvgAmount
TotalOrders
-------------------
--------------
----------
-----------
Australia 5,120.879
78,897.727
110
Canada
3,606.920
41,424.270
169
Central 5,176.856
103,047.815
131
France 4,184.815
54,374.489
616
Germany 3,355.826
45,825.444
532
Northeast 5,944.593
112,894.563
119
Northwest 5,483.940
87,964.029
124
Southeast 5,954.085
105,156.804
121
Southwest 4,925.095
70,251.374 105
United Kingdom 4,103.230
56,876.440
587