SQL để phân tích dữ liệu

I. SQL là gì và vai trò của SQL trong phân tích dữ liệu?

SQL (Structured Query Language) là ngôn ngữ chuẩn để truy vấn và thao tác dữ liệu trong các hệ quản trị cơ sở dữ liệu (RDBMS) như MySQL, SQL Server, Oracle, PostgreSQL.

🔑 Vai trò của SQL đối với Business Analyst (BA):

• Truy xuất và tổng hợp dữ liệu từ các hệ thống ERP, CRM.

• Phân tích xu hướng, hiệu suất kinh doanh (doanh thu, khách hàng, sản phẩm...).

• Tạo báo cáo động, phục vụ quyết định quản trị.

• Làm việc chặt chẽ với Data Analyst, Data Engineer, Developer để định hình dữ liệu.

---

II. Các câu lệnh SQL cơ bản trong phân tích dữ liệu

1. Lấy dữ liệu (SELECT)

sqlCopyEditSELECT ten_khach_hang, tong_tien
FROM don_hang
WHERE ngay_dat >= '2024-01-01';

✅ Ý nghĩa: Lấy danh sách đơn hàng từ năm 2024.

---

2. Lọc dữ liệu (WHERE, BETWEEN, LIKE)

sqlCopyEditSELECT ten_san_pham, gia
FROM san_pham
WHERE gia BETWEEN 100 AND 500;

✅ Lọc sản phẩm có giá từ 100 đến 500.

sqlCopyEditSELECT ten_khach_hang
FROM khach_hang
WHERE ten_khach_hang LIKE 'Nguyen%';

✅ Tìm khách hàng tên bắt đầu bằng "Nguyen".

---

3. Nhóm dữ liệu (GROUP BY) và Tính toán (SUM, AVG, COUNT)

sqlCopyEditSELECT khach_hang_id, SUM(tong_tien) AS tong_doanh_thu
FROM don_hang
GROUP BY khach_hang_id;

✅ Doanh thu theo khách hàng.

---

4. Sắp xếp dữ liệu (ORDER BY)

sqlCopyEditSELECT ten_san_pham, gia
FROM san_pham
ORDER BY gia DESC;

✅ Sản phẩm có giá cao nhất lên đầu.

---

5. Kết hợp bảng (JOIN)

sqlCopyEditSELECT kh.ten_khach_hang, dh.tong_tien
FROM khach_hang kh
JOIN don_hang dh ON kh.id = dh.khach_hang_id;

✅ Lấy tên khách hàng và tổng tiền đơn hàng.

---

III. Kỹ thuật nâng cao trong phân tích dữ liệu với SQL

1. Tổng hợp theo nhiều cấp (GROUP BY với nhiều cột)

sqlCopyEditSELECT khach_hang_id, YEAR(ngay_dat) AS nam, SUM(tong_tien) AS tong_doanh_thu
FROM don_hang
GROUP BY khach_hang_id, YEAR(ngay_dat);

✅ Doanh thu theo năm của mỗi khách hàng.

---

2. Hàm cửa sổ (Window Function) để phân tích nâng cao

sqlCopyEditSELECT khach_hang_id, tong_tien,
       RANK() OVER (PARTITION BY khach_hang_id ORDER BY tong_tien DESC) AS xep_hang
FROM don_hang;

✅ Xếp hạng đơn hàng theo khách hàng.

---

3. Truy vấn lồng nhau (Subquery)

sqlCopyEditSELECT *
FROM don_hang
WHERE tong_tien > (SELECT AVG(tong_tien) FROM don_hang);

✅ Lọc đơn hàng có giá trị cao hơn trung bình.

---

4. Lấy dữ liệu duy nhất (DISTINCT)

sqlCopyEditSELECT DISTINCT khach_hang_id
FROM don_hang;

✅ Lấy danh sách khách hàng đã từng đặt hàng.

---

5. Giới hạn số dòng trả về (LIMIT / TOP)

sqlCopyEditSELECT ten_khach_hang, SUM(tong_tien) AS tong_doanh_thu
FROM don_hang
GROUP BY ten_khach_hang
ORDER BY tong_doanh_thu DESC
LIMIT 5;

✅ Top 5 khách hàng có doanh thu cao nhất.

---

IV. Ví dụ thực tế phân tích dữ liệu với SQL

Tình huống phân tích	Câu lệnh SQL áp dụng
Tổng doanh thu theo tháng	GROUP BY MONTH(ngay_dat) + SUM(tong_tien)
Khách hàng mua nhiều nhất (top khách hàng)	GROUP BY khach_hang_id + ORDER BY SUM(tong_tien)
Sản phẩm bán chạy nhất	GROUP BY san_pham_id + COUNT(*)
So sánh doanh thu giữa các vùng	JOIN + GROUP BY khu_vuc + SUM(tong_tien)
Xác định tăng trưởng doanh thu theo quý	GROUP BY QUARTER(ngay_dat) + SUM(tong_tien)

---

V. Công cụ hỗ trợ BA sử dụng SQL hiệu quả

Công cụ	Mô tả
SQL Server Management Studio (SSMS)	Công cụ quản lý SQL Server.
MySQL Workbench	Giao diện trực quan để làm việc với MySQL.
DBeaver	Công cụ kết nối nhiều loại DBMS.
Azure Data Studio	Công cụ nhẹ, hiện đại cho SQL Server, PostgreSQL.
Power BI / Tableau (kết nối SQL)	Trực quan hóa kết quả SQL.

---

✅ VI. Kết luận

• SQL là công cụ không thể thiếu giúp Business Analyst khai thác và phân tích dữ liệu thực tế.

• Việc kết hợp giữa các câu lệnh cơ bản và nâng cao giúp BA tạo báo cáo chính xác, từ đó hỗ trợ ra quyết định kinh doanh.

• Hiểu và sử dụng thành thạo SQL là kỹ năng nền tảng, đặc biệt với những BA làm trong Data-driven business.