資料科學 SQL 工作術：以 MySQL 為例與情境式 ChatGPT 輔助學習

第 1 章 資料來源與資料庫
1.1 資料來源
1.2 用整合開發工具或程式皆可連上資料庫
1.3 關聯式資料庫
1.4 維度資料倉儲
1.5 對資料來源提出疑問
1.6 認識農夫市集資料庫
1.7 資料科學的術語
1.8 將農夫市集資料庫匯入 MySQL

第 2 章 查詢資料的 SELECT 基本語法
2.1 SELECT 敘述句
2.2 查詢的語法結構
2.3 選擇要輸出的欄位，並可限制回傳的資料筆數
2.4 將輸出依欄位做排序的 ORDER BY 子句
2.5 單列欄位資料運算
2.6 數值四捨五入的函數
2.7 連接字串的函數
2.8 評估查詢指令的輸出
2.9 SELECT 語法小結

第 3 章 為查詢設定篩選條件的 WHERE
3.1 篩選出符合條件的資料
3.2 利用多重條件篩選
3.3 多個欄位條件式篩選
3.4 數種用於篩選的關鍵字
3.5 透過子查詢（subquery）做篩選

第 4 章 依條件作分支處理的 CASE
4.1 將每個分支個別處裡
4.2 以 CASE 產生二元欄位（Binary Flags）
4.3 將連續數值用 CASE 分出區間
4.4 透過 CASE 進行分類編碼
4.5 CASE 語法小結

第 5 章 連結兩個或多個表格資料的 JOIN
5.1 兩個表格透過關聯的欄位連結
5.2 LEFT JOIN 左外部連結
5.3 RIGHT JOIN 右外部連結
5.4 INNER JOIN 內部連結
5.5 比較 LEFT、RIGHT、INNER JOIN 的差異
5.6 篩選連結資料時常見的陷阱
5.7 JOIN 兩個以上的表格

第 6 章 摘要總結與聚合函數
6.1 將資料分組的 GROUP BY 子句
6.2 查詢分組與聚合資料
6.3 在聚合函數中放入算式
6.4 挑出最大與最小值的 MAX 和 MIN 函數
6.5 計數的 COUNT 函數與 DISTINCT 關鍵字
6.6 計算平均值的 AVG 函數
6.7 用 HAVING 子句篩選分組後的資料
6.8 在聚合函數中使用 CASE 語法

第 7 章 窗口函數與子查詢
7.1 窗口函數 ROW_NUMBER
7.2 窗口函數 RANK & DENSE RANK
7.3 窗口函數 NTILE
7.4 聚合窗口函數
7.5 窗口函數 LAG & LEAD

第 8 章 日期與時間函數
8.1 建立 datetime 資料型別欄位
8.2 提取 datetime 局部數值 EXTRACT、DATE、TIME
8.3 取得時間間隔的結束時間 DATE_ADD & DATE_SUB
8.4 計算時間差異 DATEDIFF
8.5 指定時間差異單位 TIMESTAMPDIFF
8.6 用聚合函數與窗口函數處理 datetime 資料

第 9 章 探索資料的結構與特性
9.1 EDA 準備要探索的標的
9.2 探索 product 表格
9.3 探索所有可能的欄位值
9.4 探索資料隨時間變化的情況
9.5 探索多個表格(1) - 彙總銷售量
9.6 探索多個表格(2) - 存貨量 vs. 銷售量

第 10 章 打造可重複分析用的自訂資料集
10.1 思考自訂資料集的需求
10.2 可重複使用自訂資料集的方法：CTEs 和 Views
10.3 SQL 為資料集增加更多可用性

第 11 章 進階查詢語法結構
11.1 將兩個查詢結果聯集的 UNION
11.2 自我連結（Self-Join）找出最大值
11.3 統計每週的新顧客與回頭客

第 12 章 建立機器學習需要的資料集
12.1 時間序列模型的資料集
12.2 二元分類模型的資料集
12.3 特徵工程的考量
12.4 建立資料集之後要做的事

第 13 章 開發分析資料集的案例
13.1 生鮮蔬果銷售分析資料集(1)：影響銷售額的氣象、季節因素
13.2 生鮮蔬果銷售分析資料集(2)：供應商產品與存貨因素
13.3 生鮮蔬果銷售分析資料集(3)：整合市集與供應商的影響因素
13.4 顧客居住地區與人口統計分析資料集
13.5 價格分布與高低價分析資料集

第 14 章 資料儲存與修改
14.1 將 SQL 查詢的資料集儲存成表格、視圖
14.2 加入時間戳記欄位
14.3 在既存表格中插入列資料與更新數值
14.4 將 SQL 納入程式腳本
14.5 本書結尾

附錄 練習題解答