Nessa aula eu vou te mostrar um projeto de análise de dados no MySQL para você entender alguns comandos e como utilizá-los.
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Nós já abordamos alguns comandos do SQL, mas hoje nós vamos abordar um case prático de análise de dados no MySQL.
Com isso você vai ter uma noção do que você precisa fazer para dar seguimento aos seus projetos!
Antes de iniciar é importante ressaltar que nos arquivos de download nós temos um PDF com o passo a passo da aula. Então você já pode baixar para ir acompanhando!
Nós vamos trabalhar com o banco de dados hashtagmovie (que também está disponível para download).
OBS: Dentro do PDF nós já temos um passo a passo para te mostrar como fazer a importação desse banco de dados, então mesmo que você não saiba como fazer isso vai poder acompanhar o passo a passo do zero.
Aqui nós temos uma breve descrição da nossa base de dados e temos as informações das 5 tabelas que compõem essa base de dados.
Dentro de um projeto é sempre importante que você tenha em mente quais são as tabelas que você vai utilizar e quais são os dados que vai armazenar em cada uma delas.
Aqui nós temos algumas decisões baseadas nas análises possíveis, claro que você vai analisar cada caso de forma diferente, mas a partir do momento que já tem a base de dados, você já consegue visualizar o que pode tirar de informação desses dados.
Aqui já temos algumas informações que podemos ir obtendo com essa base de dados, por mais que você já tenha todas essas informações é importante reuni-las para que você possa apresentar.
Por isso é necessário a análise de dados, para que você possa analisar os dados e tirar informações importantes para a empresa!
Para a nossa primeira análise nós vamos utilizar o comando GROUP BY para criar agrupamentos no SQL.
Com o comando COUNT a gente pode contar quantas informações temos, mas só essa informação sozinha não traz muito detalhe.
Então podemos utilizá-la com o comando GROUP BY, com isso vamos poder contar quantos filmes temos por gênero, por exemplo.
Aqui nós temos o exemplo diretamente dentro do programa para que você visualize tanto a linha de código quanto o resultado.
Além do agrupamento nós podemos fazer a filtragem no SQL com o comando WHERE, então no exemplo abaixo vamos filtrar apenas os filmes que foram lançados em 2003.
Ainda considerando o agrupamento por gênero dos filmes, então vamos ter quantos filmes de cada gênero foram lançados em 2003.
Agora nós vamos as subqueries no SQL. Isso nada mais é do que um SELECT dentro de outro SELECT, ou seja, é uma seleção dentro de outra seleção.
Nesse exemplo a ideia é buscar os filmes alugados que tiveram nota acima da média. Logo abaixo já temos o cálculo da média, mas se você utilizar o comando WHERE direto com a média 9,74 você pode ter um problema.
Por quê? Isso acontece porque você provavelmente vai adicionar mais filmes ou alterar essas informações. E quando fizer isso a sua média vai mudar.
Só que na sua busca você escreveu de forma manual o valor da média, então sempre teria que fazer essa mudança.
Para não ter que fazer isso é que utilizamos as subqueries para que você utilize a fórmula inicial dentro do WHERE, assim vamos sempre ter o valor atualizado dessa média.
Assim você mantém a informação de média ou qualquer outra informação que utilize sempre atualizada sem ter que escrever a informação de forma manual.
Aqui temos algo que muitas pessoas se perguntam, o que acontecem com um SELECT quando fazemos outro SELECT?
Como você leu, elas somem, mas é possível que você salve uma visualização dessas tabelas com o comando CREATE VIEW, assim você pode salvar a visualização para utilizar depois.
Nessa aula eu te mostrei os comandos para criar análises de dados no SQL. São comandos muito importantes que vão te permitir visualizar as informações de forma mais organizada.
Dessa forma você vai conseguir fazer suas análises de forma mais detalhada e até trazer informações mais específicas para análise.
Assim você descobrir informações importantes sobre esses dados e tomar suas decisões com base nesse estudo!
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