この記事では、SQLで統計データを連携して視覚化する方法について詳しく解説します。具体的には、SQLクエリを用いたデータ抽出からPythonを用いた視覚化までの一連のフローを学びます。
目次
はじめに
SQLはデータベースから情報を取り出す強力な言語ですが、そのデータが単にテキストとして出力されるだけでは分析やプレゼンテーションには向きません。この記事では、SQLで取得した統計データを視覚化する一連のプロセスを解説します。
必要なツール
SQLを用いたデータの視覚化には以下のツールが必要です。
- SQL Server（MySQL, PostgreSQLなど）
- Python環境（Anaconda推奨）
- 視覚化ライブラリ（Matplotlib, Seabornなど）
SQLでのデータ抽出
SQLで統計データを効率よく抽出するためには、以下のポイントが重要です。
適切なフィルタリング
WHERE句を使い、必要なデータだけを抽出します。
SELECT * FROM sales WHERE year = 2021;
集計関数の活用
SUM(), AVG()などの集計関数を用いて、基本的な統計データを取得します。
SELECT AVG(price), SUM(quantity) FROM sales WHERE year = 2021;
| 関数 | 説明 |
|---|---|
| AVG() | 平均値を計算 |
| SUM() | 合計値を計算 |
Pythonでのデータ視覚化
Pythonにはデータ視覚化のための多くのライブラリがありますが、今回はMatplotlibとSeabornを用います。
Matplotlibの基本
MatplotlibはPythonで最も広く使用されている視覚化ライブラリです。
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3,4])
plt.show()
Seabornでの高度な視覚化
SeabornはMatplotlibをベースとしたライブラリで、より美しい視覚化が可能です。
import seaborn as sns
sns.set_theme()
tips = sns.load_dataset('tips')
sns.relplot(x='total_bill', y='tip', data=tips);
SQLとPythonの連携
Pythonの`pandas`ライブラリを使えば、SQLから取得したデータを直接Pythonで視覚化することができます。
import pandas as pd
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('database.db')
df = pd.read_sql_query("SELECT * from sales WHERE year=2021", conn)
まとめ
SQLで取得したデータを視覚化するには、SQLの集計関数とPythonの視覚化ライブラリを組み合わせるのが一番です。この記事では、その基本的な流れと具体的なコード例を示しました。この知識を活用して、データ解析やプレゼンテーションを更に強化してください。
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