有幸去华为面试数据分析岗，看到SQL后我拒绝了

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面试真题

今年8月，有幸参加了华为的面试，虽然是外包身份，但是大家都知道，大公司对于外包的面试其实就是华为内部人员来进行。腾讯也是如此！岗位是数据分析，记忆最深刻的就是考察了SQL行转列。SQL，无疑是在数据分析面试过程中的重头戏。很多人说，SQL不重要，不能只做提数机器；还有人说，面试不需要准备SQL，只要你懂方法就足够了。呵呵一笑置之！如果你真的懂数据分析的方法与思路，还愁找不到工作吗？还会整天迷茫？所以沉下心来，好好练习SQL吧。即使做个提数机器，也要做到提数又快又准确，否则和咸鱼有什么区别？！

SQL提数，准确性是第一位的。准确性如何把握？关键在于你的理解需求能力、逻辑思维能力、执行原理掌握的程度。需求理解出错，从根上就是不可能提取到需要的数据。SQL执行原理中，我认为一定要把SQL子句的执行顺序搞清楚。

在日常工作中，或者面试过程中，常常会碰到要求用SQL语句实现行转列。形式如下：

 

select * from test ;

而面试官要求查询结果如下展示：

或者这样：

case when方法

其实很简单~我们可以使用case when语句进行行转列操作。代码如下：

case 1

select  name ,
        max(case when subject='语文' then score else 0  end) as 语文 ,
        max(case when subject='数学' then  score else 0 end) as 数学 , 
        max(case when subject='英语' then score else 0  end) as 英语 
from test group by name ;

case 2

select  name ,
        sum(case when subject='语文' then score else 0  end) as 语文 ,
        sum(case when subject='数学' then  score else 0 end) as 数学 , 
        sum(case when subject='英语' then score else 0  end) as 英语 
from test group by name ;

以上两种代码都可以实现行转列，细心的同学可能会发现其实只有max和sum的区别。其实，max、sum最主要的用途就是聚合作用——以name分组聚合。为了让大家更好的理解sum或max的作用，我们先展现一下不加聚合函数的效果。

select  name ,
        case when subject='语文' then score else 0  end as 语文 ,
        case when subject='数学' then  score else 0 end as 数学 , 
        case when subject='英语' then score else 0  end as 英语 
from test ;

很明显，我们需要以name进行分组聚合，这样才能得到满足条件格式的输出。而用max还是sum进行聚合，没有任何区别。

求总分

select  name ,
        max(case when subject='语文' then score else 0  end) as 语文 ,
        max(case when subject='数学' then  score else 0 end) as 数学 , 
        max(case when subject='英语' then score else 0  end) as 英语 ,
        sum(score) as 总分 
from test group by name ;

窗口函数方法

同时，再给大家介绍一下以窗口函数进行聚合的案例。代码如下：

select name ,
       max(case when subject='语文' then score else 0 end) over( partition by name ) 语文 ,
       max(case when subject='数学' then score else 0 end) over( partition by name ) 数学 ,
       max(case when subject='英语' then score else 0 end) over( partition by name ) 英语 
from test ;

同理，上面的聚合函数max也可以用sum替换，不再赘述！

很明显，结果需要去重！但是，在实际的生产过程中可能不需要去重，而且不是重复的，这个谜题留给大家思考！

select distinct name ,
       sum(case when subject='语文' then score else 0 end) over( partition by name ) 语文 ,
       sum(case when subject='数学' then score else 0 end) over( partition by name ) 数学 ,
       sum(case when subject='英语' then score else 0 end) over( partition by name ) 英语 
from test ;

通过上面的比较发现，不同情况使用不同的语句为好。如果你想查询更多字段，那么窗口函数不失为一种选择；如果只需要查询一个字段，如name，那么建议大家还是使用groupby为好。在实际生产中，查询字段远远不止一个，一般不会重复，所以也就不需要去重了。

结束语

在一面后，我当面果断拒绝了华为负责人。没有职业规划，只会越工作越穷。对于数据分析师，SQL最起码需要掌握两方面内容：查询+优化。查询，需要多多练习，可以去力扣做题；优化，需要一定的经验，以及对数据库原理的充分掌握。转行面试，其实不容易。如果你没有思路，面试时两眼一抹黑，请参考(点击链接跳转）《转行的你，如何成功面试数据分析》。上一次文章中提到了Python做聚类分析，其实这就是一种分析思路与方法，建议大家好好研究一下(点击链接跳转）《链接：Python使用RMF聚类分析客户价值》。关注公众号，回复“微信”，添加作者微信索要数据集，练习起来。

“在看”的永远18岁~