【SQL】分析で使えるべき最低限のSQLスキル！

この記事では、マーケターが１人でデータベースからデータの収集から分析結果を出すまでを出来るようになるために必要なSQLの知識を説明したうえで実際の勉強方法について書きます。この記事を読めば、エンジニアとのコミュニケーションコストを削減できたりと多くのメリットがあるので、是非ご一読ください。

SQLとは？

SQLの具体的な利用シーン

分析ツールは、Google Analyticsなどがありますが、それだけでは取り切れない情報を収集するためにデータベースの作成を行ったり、データベースにあるデータを取り出したりするためにSQLを利用します。SQLだとオリジナルのデータベースが作成可能なので、取りたい情報を取ることが出来るためです。

SQLの最低限知っておくべき用語

SQLで最低限知っておいた方が良い用語について表形式でまとめたので、こちらを参考にしてください。

用語	意味
データベース	データベースとは、大量のデータを保管しておく倉庫のようなものです。
テーブル	テーブルとは、データベース内に保存されたデータのうち1つの表を示しています。エクセルやスプレッドシートでいうと、1つのシートのことです。
カラム	カラムとは、テーブルの列にあたるものです。
レコード	レコードとは、テーブルの行にあたるものになります。
フィールド	フィールドは、テーブルのエクセルやスプレッドシートでいうところのセルにあたるものです。

簡単な仕組み

SQLで具体的に出せる指示は、主に下記表のようになっています。

今回の記事では、主に情報を抜き出すselect文について書いていきます。

文	意味
create文	テーブルや制約条件の定義を行う
alter文	テーブルの設定の変更を行う
drop文	テーブルの削除を行う
insert文	テーブルにレコードを挿入する
delete文	テーブルにあるレコードを削除する
update文	レコードを上書きする
select文	レコードを抽出する

参考：SQLとは – 意味をわかりやすく – IT用語辞典 e-Words

マーケターがSQLを使えるようになるメリット

この章では、マーケター自らSQLを使えるようになるメリットをデータ分析の時系列順の情報収集の前段階、情報収集段階、分析段階の３つに分けて書いていきます。

情報収集の前段階

情報収集の前段階にあるメリットを分析がもたらす効果と実現可能性に分けて、書きます。

まず、分析がもたらす効果についてですが、そもそも分析とは何かしらの仮説がありその仮説の検証の為に情報を収集、加工します。しかし、逆に調べられることが何かということをデータベースを眺めることで仮説が思いつくこともあります。例えば、今まで顧客を新規顧客、既存顧客にセグメント分けしてマーケティング戦略を立てていたが、データベースを眺めてみると顧客の住んでいる地域の情報があって都会と田舎で分けた方が意味のある示唆が出せるなどの場合があると思います。

その次に、実現可能性についてです。ここでお伝えしたいことは、そもそも調べたいことが調べられない場合があるということと工夫すれば調べられることが発見できる場合です。

まず、調べられない場合におけるメリットは、自分で早期にそれを知れるということと新たにそういうデータを取るべきだという主張が出来ることです。

次に工夫すれば調べられる場合は2つあるのでそれぞれ説明します。

1つ目は、例えば日別平均客単価が知りたかったとします。それをエンジニアに伝えるとその情報がない場合、おそらく無いので不可能と伝えられると思いますが、実は日別の客数と日別の売上が分かっているため、売上÷客数を行えば出るというパターンがこれに相当します。

2つ目は、google analyticsでは取れていないから収集できていないものもデータベースを参照すれば調べられるなど、情報収集の選択肢が増えるということがあげられます。

このように情報収集の前段階でもかなりメリットがあることが分かると思います。

情報収集段階

情報収集段階では、主にコミュニケーションコストがかからないことが上げられると思います。自分で調べたいことが出来たときに、さっと調べることが出来ればスムーズに作業が進みます。調べていくうちに仮説が進化、転調してまた新たに調べたいことが出てくることも頻繁にあると思うので、この効果は比較的大きいと個人的には思っています。また、エンジニアに依頼するとコストがかかるので、そこをカットできるのも大きな魅力だと思います。

分析段階

これは、正直最初のうちはあまり関係ない話ではありますが、大量のデータを扱う場合、エクセルやスプレッドシートだと平均を取ったりというデータの加工を施す場合PCが重すぎて、実行に時間がかかったりすることがあります。しかし、SQL上でその操作を終わらせてしまうと早く済んだりするので、時短になります。しかし、そこまでSQLの知識をつけるのは最初は面倒だと思うので、使っていくうちに覚えていけば良い気がしますし、自分はそうやって勉強しました。

最低限覚えておけば良い知識

ここでは、分析を自分で行うために最低限覚えておけば良い知識を紹介します。

ただこれだけでは、足りないのでSQLがどういうことをやるものなのかといった雰囲気を知っていただければと思います。

SELECT文とその周辺知識

SELECT	選んだ列のデータを抽出すもの
FROM	データベースの中の１つのテーブルを指定するもの
WHERE	条件を与えて、抽出するものに制限を与えるもの
GROUP BY	あるテーブルにあるレコードを複数のグループごとに分割するもの
HAVING	グループの値に対して、条件を与えるもの(HAVING句の中でのWHERE句というイメージです)
JOIN A ON B	あるテーブルとあるテーブルをつなぐもの
LIMIT	取り出すデータ数に制限を設けるもの
*(アスタリスク)	全ての列を指定するもの

演算子

演算子名	意味	具体例
<,<=,>,>=	比較演算子という主にwhere句で使う大小比較に用いるもの	WHERE sum>1000
LIKE	ある文字列を含むデータを取得したいときに使う演算子	WHERE name LIKE “一郎”
%(ワイルドカード)	前方や後方にその文字列があることを条件として付与する	WHERE name LIKE “一郎％”この場合、山田一郎は抽出されず、一朗太は抽出される
NOT	WHEREのあとに使うことで条件を否定する	WHERE NOT price>100(WHERE price <=100 と同じ)